纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型
尝试使用过各大公司推出的植物识别APP吗？比如微软识花、花伴侣等这些APP。当你看到一朵不知道学名的花时，只需要打开植物识别APP，拍摄一张你所想辨认的植物照片并上传，APP会自动识别出该花的品种及详细介绍，感觉手机中装了一个知识渊博的生物学家，是不是很神奇？其实，背后的原理很简单，是一个图像分类的过程，将上传的图像与手机中预存的数据集或联网数据进行匹配，将其分类到对应的类别即可。随着深度学习方法的应用，图像分类的精度越来越高，在部分数据集上已经超越了人眼的能力。
相对于传统神经网络的方法而言，深度学习方法一般对数据集规模、硬件平台有着比较高的要求，如果只是单纯的想尝试了解图像分类任务的基本流程，建议采用小数据集样本及传统的神经网络方法实现。本文将带领读者采用鸢尾属植物数据集（Iris Data Set）
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Java调用R与Python
1 为什么我们要Java调用Python或R Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程 。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等；Python和R在数据科学中有较高的地位，能够快速的实现特征工程、数据挖掘的建模。因此在生产中可能需要上线一些数据挖掘模型时，此时软件工程师(往往不懂数据科学)使用的工具Java和数据分析师的Python或R会有交集。 模型的线上化部署的方式有很多，
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关注对象的new
对象创建得不好，会引发OOM，和常见的代码难维护问题。 优先通过静态方法替换构造器 通过静态方法而不是构造器的优势 Maps.newHashMap(); public static <K, V> HashMap<K, V> newHashMap() { return new HashMap<K, V>(); } 1:有方法名可以用来区分场景（valueof，of，getInstance，newInstance，getXXX，newXXX）2:帮助复用对象（valueof，of）和单例（getInstance）3:通过声明接口可以返回任意实现类4:减少多余的范型声明 劣势1:静态方法往往配合私有构造器，导致类本身无法extends2:调用的时候没有语法支持，无法快速识别这是一个构造方法 Builder 当有多个构造器的常见的时候，用Builder模式。 public class Person { private final String name; private final int age; private Person(Builder builde...
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