目录目录SDKMavenTomcatGit与GithubIntelliJ IDEASDKjdk和jre的下载和安装，请移步我另一边文章WIN10环境下安装JAVAMaven下载与安装，请移步我另一边文章WIN10环境下安装MAVENTomcat提示，如果你使用springboot开发，可以不安装tomcat，因为spr...

本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。参考书籍：《模式分类》 作者：RichardO.Duda，P

收到监控报警，某套Mysql5.7数据库主从延迟过高，且持续增长。经分析确认，应用负责人在手工补跑数据，提交了大事务，这种情况下不能也无法人工干预，只能静静等从库跟上来。另，主库3小时内就已经全部跑完补跑的数据，但从库却花了一整天才追上主库，mysql性能问题是值得诟病的。