用例视图中交互功能部分被称为用例。参与者作为外部用户与系统发生交互作用，这是参与者的特征。在系统的实际运作中，一个实际用户可能对应系统的多个参与者。不同的用户也可以只对应于一个参与者，从而代表同一参与者的不同实例。参与者可以通过泛化关系来定义 ,在这种泛化关系中，一个参与者的抽象描述可以被一个或多个...
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2015-03-20 21:39:13
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（转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1328059700311.html） 在UML类图中，常见的有以下几种关系:泛化（Generalization）,实现（Realization），关联（Association)，聚合（Aggregation），组合...
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2015-03-20 17:58:32
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工作近十年了，[软件工程师] 一直是我职业 title 的中心词，只是前面的修饰语在不断变化，从初级、中级、高级到资深。
其实 [软件工程师] 是一个很泛化的定义，工作现实中软件工程师是被具体分工的，形成了具体定义的工程师。定义软件工程师是下面这些具体工程师的总体概括：
开发工程师
测试工程师
UI工程师（又称设计师）
产品工程师（虽然现在多称产品经理，但实际的工作内容更偏向工程师性质）
运维工程...
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2015-03-16 16:26:01
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原文：http://gjhappyyy.iteye.com/blog/1422515在UML类图中，常见的有以下几种关系:泛化（Generalization）,实现（Realization）,关联（Association),聚合（Aggregation）,组合(Composition),依赖(Dep...
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2015-03-15 23:33:34
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机器学习中，我们根据训练集训练一个模型，来对测试数据进行预测。通常我们并不关心模型在训练集上的好坏（即训练误差，in sample error），因为即使一个模型在训练集上表现的再好也未必具有举一反三的能力，因此我们更着重于其在从未见过的数据（测试集）上的正确率（即泛化误 差，generalizat...
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2015-03-14 23:02:16
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上...
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2015-03-14 18:32:59
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1概述C++11的新特性--可变模版参数（variadictemplates）是C++11新增的最强大的特性之一，它对参数进行了高度泛化，它能表示0到任意个数、任意类型的参数。相比C++98/03，类模版和函数模版中只能含固定数量的模版参数，可变模版参数无疑是一个巨大的改进。然而由于可变模版参数比较...
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2015-03-10 15:27:23
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http://www.cnblogs.com/levone/p/3531054.html#2898984 1.4 模型评估与模型选择 泛化能力（generalization ability)：学习方法对未知数据的预测能力。 过拟合（over-fitting)：学习时选择的模型所包含...
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2015-03-10 11:42:10
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这一节讲述的是机器学习的核心、根本性问题——学习的可行性。学过机器学习的我们都知道，要衡量一个机器学习算法是否具有学习能力，看的不是这个模型在已有的训练数据集上的表现如何，而是这个模型在训练数据外的数据（一般我们称为测试数据）上性能的好坏，我们把这个性能称为泛化能力（generalization a...
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2015-03-08 15:37:17
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Reference：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression起源：Logistic的二类分类 Softmax回归是Logistic回归的泛化版本，用于解决线性多类（K类）的分类问题。Logistic回归可以看作是Softm...
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2015-03-05 20:58:17
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