第五章 隐藏实施过程

包：库单元

1. 每个编译单元（一个.java文件）内部只能有一个public类，对于.java文件中的每个类都有一个.class扩展名。一个有效程序就是一系列.class文件，他们可以封装压缩到一个JAR文件里
2. package 语句必须作为文件的第一个非注释语句出现，作用是指出这个编译单元属于名为某个库的一部
3. package 和 import 关键字分割单个全局命名空间，保证不会产生名字的冲突
4. Java 解释器的工作程序：找到环境变量CLASSPATH，从这里展开对.class 文件的搜索，生成从 CLASSPATH 根开始的一个路径名，成为CLASSPATH 内的各个条目（入口）

Java访问指示符

1. Java中每个访问指示符都只控制着对那个特定定义的访问，这与C++存在着显著不同，在C++中，访问指示符控制着它后面的所有定义，直到又一个访问指示符加入为止
2. 无修饰符，即默认为friendly，相同包内的类可以访问，子类不在同一包中时不可以访问。当某个文件没有明确的包名时，Java会将其看做“默认包”的一部分，该文件对于所在目录中的其他文件来说是friendly
3. public为对所有类开放访问；private仅能被当前类的方法访问；protected可以被同一包中的类以及所有子类（即使子类不在同一包中）访问

修饰成员变量

修饰类的属性，让其成为类的成员属性
在创建对象时，非static变量保存在堆中，每个对象独立存在，非static变量有各自的取值，不会相互影响；而static变量则保存在静态存储区，只有在第一次创建某个类的对象时会初始化，后期创建该类的其他对象时不会重新初始化，所有对象共享一个static变量，作用相当于全局变量

第二章 一切都是对象

用句柄操纵对象

尽管将一切都“看作”对象，但操纵的标识符实际是指向一个对象的“句柄”（Handle）

所有对象都必须创建

1. 字符串的特殊初始化方式：用加引号的文字初始化
2. 数据的保存位置：
   • 寄存器（处理器内部）：最快的保存区域，根据需要由编译器分配
   • 堆栈（RAM中，随机访问存储器）：创建程序时，Java 编译器必须准确地知道堆栈内保存的所有数据的“长度”以及“存在时间”，有些 Java 数据要保存在堆栈里——特别是对象句柄，但Java 对象并不放到其中
   • 堆（RAM中）：保存Java对象，比堆栈更灵活，但在堆里分配存储空间时会花掉更长的时间
   • 静态存储（RAM中）：指“位于固定位置”，可用static 关键字指出一个对象的特定元素是静态的，但 Java 对象本身永远都不会置入静态存储空间
   • 常数存储：直接置于代码内部，有的常数需要严格地保护，所以可考虑将它们置入只读存储器（ROM）
   • 非RAM存储器：“流式对象”和“固定对象”（磁盘中）
3. 主要类型：置于堆栈中，更高效的存取
4. Java数组：安全性，保证被初始化，而且不可在它的范围之外访问
   对象数组：实际创建的是一个句柄数组。而且每个句柄都会自动初始化成一个特殊值，并带有自己的
   关键字：null（空）
   主类型数组：将数组的内存划分成零
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介绍

互惠环境（REs，Reciprocal Environments）：在推荐时需要综合考虑推荐接收用户的偏好和被推荐用户的偏好，像求职类、约会类的应用，这类的平台或应用称为互惠环境
互惠推荐系统（RRSs，Reciprocal Recommender Systems）：在互惠环境中为用户找到合适的匹配，称为互惠推荐系统
已经有研究工作证实，同时考虑双方的偏好的推荐方法，比只考虑推荐接收用户的偏好的推荐方法，更适合互惠环境

新的问题出现：RRS如何解释推荐原因

传统的解释方法（仅考虑推荐接收用户的偏好）已被证实，可以在非互惠环境中提升用户接受度（user’s acceptance rate）、用户主观满意度（user’s subjective satisfaction）、用户对系统的信任度（user’s trust），但是否适用于互惠环境尚不清楚

本文的主要工作

提出并评估了一种新的基于推荐双方偏好的解释方法，互惠解释（reciprocal explanations）
针对在线约会应用，分别在模拟数据和真实数据上进行实验，将互惠解释与传统解释方法进行对比，证明当推荐的是否接受被关联到某个权重时（发送私信花费的时间权重、担心被拒绝的感情权重等），互惠解释方法明显优于传统解释方法，因为此时提供互惠的解释，会提高用户对推荐的接受度和对系统的信任度；但如果这个权重可以忽略时，传统解释方法要优于互惠解释法

本节课内容：
1、从逻辑回归引出支持向量机的原理
2、从直观上理解大间隔，及其数学原理
3、SVM核函数的定义、使用、含义、选择
4、探究逻辑回归和SVM算法的使用情景

优化目标

我们从逻辑回归开始，看看如何做一些小小的改动来得到一个支持向量机，在逻辑回归中，我们已经熟悉假设函数以及sigmoid激活函数，如果我们有一个样本，其中y=1，我们希望h(x)尽可能接近1，因为我们想尽可能正确的将样本分类，如果h(x)≈1，就意味着z远大于0， 同样，对于另一个y=0的样本，我们希望h(x)趋近于0，就意味着z远小于0

方法一：自定义指令，监听ng-repeat状态

本方法只适用于ng-repeat遍历的数据内容不变的情况
如果数据内容改变，使用此方法会出bug：假设列表A包含3项内容，列表B中包含4项内容，当数据从A列表切换到B列表时，会触发link方法，但当数据从B列表切换到A列表时，则不会触发。也就是数据列表中的项由多变少时不会触发link事件

html部分代码：

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<ul>
    <li ng-repeat="item in data track by $index" repeat-finish></li>
</ul>

js部分代码：

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angular.module("mainApp").directive('repeatFinish', [function () {
    return {
        restrict: 'A',
        link: function (scope, element, attr) {
            if(scope.$last === true) {
                // ng-repeat循环完成后要做的事情
            };
        },
    };
}]);