Tim's Note

笔记本

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对垃圾邮件进行检测分类是机器学习中的经典案例，如何对垃圾邮件进行检测呢？首先需要人为标注样本邮件为垃圾/正常，然后计算机获取匹配的样本邮件及其标签，学习其特征，后面计算机针对新的邮件，自动识别其类型。用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性，比如正文包含：现金、领取、红包、优惠、新品推广、季末促销、优惠套餐、折扣优惠、积分优惠等等。对于分类问题还比如图像分类、数字识别、考试通过预测……

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什么是回归分析？(Regression Analysis) 回归分析是一种统计方法，用于显示两个或更多变量之间的关系。该方法检验因变量与自变量之间的关系，常用图形表示。通常情况下，自变量随因变量而变化，并且通过回归分析确定出哪些因素对该变化最重要。

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以前在学习线性回归算法的时候主要使用 Octave 作为主要编程语言，现在想来无论是画图还是矩阵运算不如Python的numpy、matplotlib等方便快捷，现主要记录下通过Anaconda与Jupyter NoteBook搭建机器学习环境的过程。

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有时候忽然回想起小时候的故事感觉很有趣，也是一种不错的回忆，特此记录一下。每次想起了就会想起在老家，奶奶讲故事那会儿，都是老家那边盛传的故事，可能每个人听到的版本不同，但是大致框架是相同的，有的故事没有主旨，就是单纯吓人、或者神话故事，而有的故事就和寓言一样，有某种教育意义。反正我如果某刻想起了就在此随时补充。

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有句话说得好：折腾永无止境啊！前段时间为了随时能够看看旧照片、豆瓣TOP250的电影，入手了绿联云的DX4600的NAS（我是一个NAS菜鸟玩家，唯一的要求就是外网访问不卡、支持视频硬解，稳定！），准确的说它不配称作NAS，因为NAS系统都是有自己完备的软件生态的，比如DSM，即使安装黑群晖也有勉强不错的体验。那么绿联的这款为什么最终让我如此唾弃呢？

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当邮件中有1000封邮件，商店列表中有1000个物体，如果直接实例化1000条数据显示则会大大增加 DrawCall，而大量不可见的数据被 Mask 组件排除在可视范围之外，但他们依然存在，这时就需要考虑通过一个无限滑动的 ScrollView 来优化渲染性能，下面这种复用方式提供了一个通用的思路来处理此类问题。

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热修复的原理主要有两种技术，一是不需要启动APP就能实现修复，在 Native 层实现的。一种是需要启动 App，在JAVA层实现的。 本文会介绍 Android 热修复的最基本原理（ Java 层实现的，需要重启 App），那就是通过 ClassLoader 的机制，通过反射先加载补丁包的类，从而替换掉存在 BUG 的类，达到修复的目的。

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最近项目中遇到个问题，二维码是根据不同的用户信息动态生成的，宣传海报背景是固定的图，现在需要将其拼接在一起并分享出去，目前有两种方案分别适用于不同的情况，分别是用 UGUI 拼接好之后然后截图指定区域分享出去，其次是直接一个一个的操作像素点，这里记录了操作中需要注意的点和详细代码实现。