@wu_sphinx
這里是移動(dòng)了整個(gè)goroutine的棧幀,對于main函數(shù)來說是無感知的。
Go語言的逃逸分析機(jī)制閱讀前請悉知:本文是一篇翻譯文章班缰,出于對原文的喜愛與敬畏衙耕,所以需要強(qiáng)調(diào):如果讀者英文閱讀能力好溯壶,請直接移步文末原文鏈接冗恨;如果對這篇翻譯所述知識(shí)感興趣弦赖,也請一定要再看下英文原文...
@wu_sphinx
go build -gcflags "-m -m"
# test
.\main.go:16:6: cannot inline stackCopy: recursive
.\main.go:9:6: can inline main as: func() { s := "HELLO"; stackCopy(&s, 0, [1024]int literal) }
.\main.go:16:16: stackCopy s does not escape
Go語言的逃逸分析機(jī)制閱讀前請悉知:本文是一篇翻譯文章,出于對原文的喜愛與敬畏裸诽,所以需要強(qiáng)調(diào):如果讀者英文閱讀能力好嫂用,請直接移步文末原文鏈接;如果對這篇翻譯所述知識(shí)感興趣丈冬,也請一定要再看下英文原文...
@wu_sphinx
理解錯(cuò)了嘱函,應(yīng)該是沒有逃逸,是棧變大了以后棧地址變了埂蕊。
如果是逃逸到堆上往弓,這個(gè)地址就不會(huì)改變,你可以改成fmt.Println試試蓄氧。
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"字符串s的內(nèi)存地址本來應(yīng)該是在main的幀內(nèi)的,為何會(huì)發(fā)生這種變化呢堂氯?沒搞懂"
應(yīng)該是編譯階段就已經(jīng)決定了s逃逸到堆上了
Go語言的逃逸分析機(jī)制閱讀前請悉知:本文是一篇翻譯文章蔑担,出于對原文的喜愛與敬畏,所以需要強(qiáng)調(diào):如果讀者英文閱讀能力好咽白,請直接移步文末原文鏈接啤握;如果對這篇翻譯所述知識(shí)感興趣,也請一定要再看下英文原文...
取對數(shù)
對p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1) # P(w|c1) * P(c1)有一點(diǎn)疑惑
log(p1Vec*pClass1)
=>log(p(w0|c1) * p(w1|c1) * p(w2|c1)*p(c1))
=>log(p1Vec) + log(pClass1)
=> log(p(w0|c1)) + log(p(w1|c1)) + log(p(w2|c1)) + log(p(c1))
vec2Classify * p1Vec又是什么含義呢畜埋?
難道p1Vec不是p(w0,w1,w2|c1)嗎?
【機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)】第4章 樸素貝葉斯(NaiveBayes)第4章 基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯 樸素貝葉斯 概述 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱畴蒲,這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)悠鞍,故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本章首先介紹貝葉斯分類算法的基礎(chǔ)...
1. 前言 我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素是:方法= 模型+策略+算法, 如何從假設(shè)空間中選擇最優(yōu)模型,這涉及到我們需要用什么樣的準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí),這就是三要素中的"策略"問題模燥。 在假...
分類問題是我們在各個(gè)行業(yè)的商業(yè)業(yè)務(wù)中遇到的主要問題之一檐迟。在本文中,我們將從眾多技術(shù)中挑選出三種主要技術(shù)展開討論码耐,邏輯回歸(Logistic Regression)追迟、決策...
原文地址:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門重要的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它是目前最為火熱的研究方向-...
好的資源有利于大家迅速走上正確的學(xué)習(xí)道路骚腥,今天就來推薦一下GitHub上面那些機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里敦间,最值得關(guān)注的綜述性質(zhì)的項(xiàng)目,一般名字會(huì)帶上一個(gè)Awesome束铭。 作者&編輯 | ...
1 從LR到?jīng)Q策樹 相信大家都做過用LR來進(jìn)行分類廓块,總結(jié)一下LR模型的優(yōu)缺點(diǎn): 優(yōu)點(diǎn) 適合需要得到一個(gè)分類概率的場景。 實(shí)現(xiàn)效率較高契沫。 很好處理線性特征带猴。 缺點(diǎn) 當(dāng)特征空間很...
簡介 支持向量機(jī)可能是最流行和最受關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一埠褪。超平面是分割輸入變量空間的線浓利。在SVM中挤庇,通過選擇一個(gè)超平面钞速,并根據(jù)輸入變量空間中的類(類0或類1),來最好地分離輸...
正則化方法:防止過擬合嫡秕,提高泛化能力 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠多時(shí)渴语,或者overtraining時(shí),常常會(huì)導(dǎo)致overfitting(過擬合)昆咽。其直觀的表現(xiàn)如下圖所示驾凶,隨著訓(xùn)練過程的進(jìn)...
決策樹是一種重要的預(yù)測建模算法。決策樹模型用二叉樹來表示掷酗,二叉樹來自于算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)调违。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)輸入變量(x)和該變量上的分裂點(diǎn)(假設(shè)變量是數(shù)值)。 樹的葉節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)...