这篇博文来自于《how tomcat works》一书的第一章

我们的服务器程序由下列三个类组成：

HttpServer.java

Request.java

Response.java

HttpServer.java是程序的入口。它的main方法创建了一个HttpServer的实例，然后调用它的await方法，此方法等待客户端的

HTTP请求，处理请求，把响应传回客户端。此服务器程序只能处理静态的资源，如HTML文件和图片文件。

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基本定义

分类是把一个事物分到某个类别中。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看作一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物，x的集合记为X，称为属性集。类别也有很多种，用集合C={c1,c2,…cm}表示。一般X和C的关系是不确定的，可以将X和C看作是随机变量，P(C|X)称为C的后验概率，与之相对的，P(C)称为C的先验概率。
根据贝叶斯公式，后验概率P(C|X)=P(X|C)P(C)/P(X)，但在比较不同C值的后验概率时，分母P(X)总是常数，忽略掉，后验概率P(C|X)=P(X|C)P(C)，先验概率P(C)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比例，容易估计，对类条件概率P(X|C)的估计，这里我只说朴素贝叶斯分类器方法，因为朴素贝叶斯假设事物属性之间相互条件独立，P(X|C)=∏P(xi|ci)。

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学习机器学习有很多方法，大多数人选择从理论开始。
如果你是个程序员，那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力，这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力，现在它们也能用在初学机器学习上。

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这是《深入HBase架构解析（1）》的续，不多废话，继续。。。。
HBase读的实现

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HBase架构组成

HBase采用Master/Slave架构搭建集群，它隶属于Hadoop生态系统，由一下类型节点组成：HMaster节点、HRegionServer节点、ZooKeeper集群，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NameNode、DataNode等，总体结构如下：

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关于sql注入的危害在这里就不多做介绍了，相信大家也知道其中的厉害关系。

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CPU几乎把所有的时间都花费在从内存获取指令并运行它们的过程中。然而，CPU和主存仅仅只是计算机硬件系统中众多组件的其中两个。

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Weka系统汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具，以便用户能够快速灵活地将已有的据处理方法应用于新的数据集。它为数据挖掘的整个过程提供全面的支持，包括准备输入数据、统计评估学习方案、输入数据和学习效果的可视化.Weka除了提供大量学习算法之外，还提供了适应范围很广的预处理工具，用户通过一个统一界面操作各种组件，比较不同的学习算法，找出能够解决问题的最有效的方法。

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MSSQL 复习笔记,总结不全，还望指教。

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MSSQL 复习笔记,总结不全，还望指教。

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