来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读5分钟本文介绍了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象——基于树的模型在分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。...在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》这篇论文解释了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。基于他们的结果，发现了2个很有趣的结果。...整个论文中也没有详细的细节说明（我已经联系了作者，并将继续跟进这个现象）。如果有任何想法，也请在评论中分享。 但是这个操作让我们看到为什么旋转方差很重要。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？...本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。...为了缓解这些担忧，来自法国国家信息与自动化研究所、索邦大学等机构的研究者提出了一个表格数据基准，其能够评估最新的深度学习模型，并表明基于树的模型在中型表格数据集上仍然是 SOTA。...图 1 和图 2 给出了不同类型数据集的基准测试结果 实证调查：为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习 归纳偏差。基于树的模型在各种超参数选择中击败了神经网络。...发现 3：通过旋转，数据是非不变的 与其他模型相比，为什么 MLP 更容易受到无信息特征的影响？
在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》这篇论文解释了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。...整个论文中也没有详细的细节说明（我已经联系了作者，并将继续跟进这个现象）。如果有任何想法，也请在评论中分享。 但是这个操作让我们看到为什么旋转方差很重要。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based
PlaneWar简介 a game-PlaneWar，Written by Python 这是一个用Python写的打飞机游戏，类似当年的微信打飞机。下面有相关的截图。...其实代码也很简单，就是一些加载图片，游戏的逻辑处理，加载游戏音效。怎么个Python游戏用的核心库：pygame。以后打算用Java再写一个。里面的代码就不详细介绍了。...有兴趣的可以访问我的GitHub项目。不过需要安装Python环境，最好是Python3环境。 GitHub地址：见文末 初始界面： 初始界面 如上图：程序运行之后的界面。
最近，Github热榜冲上来一个名叫--的项目，这应该是猿妹见过的取名最随意的项目，也是目前看过的最完整的停车场系统。...停车场系统的运行流程也是比较直观的，具体如下： 这个停车系统具有以下功能特性： 兼容市面上主流的多家相机，理论上兼容所有硬件，可灵活扩展，②相机识别后数据自动上传到云端并记录，校验相机唯一id和硬件序列号...，防止非法数据录入 用户手机查询停车记录详情可自主缴费(支持微信，支付宝，银行接口支付，支持每个停车场指定不同的商户进行收款)，支付后出场在免费时间内会自动抬杆。...，技术过于陈旧，没有一个规范，故个人用来接近1年的时间在业余时间开发出这种系统，现代化标准的互联网应用，定位大型物联网大数据云平台系统 该项目代码完全开源，完全自主原创，创建者已经在Linux环境中测试过...，而且出了详细的教程文档 如果你不仅仅是想要学习系统代码，那你自行购置摄像头、道闸，再部署上这个系统，就能将这个停车系统付诸实践了。
因此，在创作者打开编辑器开始写作的时候，每一分一秒都可以说是黄金时间。 那么，现在我们来思考一个问题： "通过什么方法，可以让创作者在最短时间内，效率最大化输出文字内容呢？"。...当然，这个小哥可不只是打打嘴炮，简单说说而已，为此他在 GitHub 上创建了一个项目：The Most Dangerous Writing App。...看到这里，相信你也跟我想的一样：有没有这么夸张啊。 因此我抱着试一试的心态打开了这个项目，体验了一下。 在进行了简单的初步体验后，我内心的真实感受是： 这样的写作方式也太 TM 刺激了吧！...但是，当后面真正开始进入状态的时候，创作效率也立即提升上来了，脑子也完全 Focus 在了内容创作上。 其实，当我们平时记录一些流水账或日常做笔记的时候，5 秒钟的思考时间已经足够。...这里比较重要的一点是，你能否在短时间内快速进入到写作状态。 此外，这个项目还可以通过设置创作时间和词汇数，来指定一个创作目标。只要你在指定目标内完成任务，创作的内容便不会被删除： ?
因此，在创作者打开编辑器开始写作的时候，每一分一秒都可以说是黄金时间。 那么，现在我们来思考一个问题： "通过什么方法，可以让创作者在最短时间内，效率最大化输出文字内容呢？"。...当然，这个小哥可不只是打打嘴炮，简单说说而已，为此他也在 GitHub 上创建了一个项目：The Most Dangerous Writing App。...看到这里，相信你也跟我想的一样：有没有这么夸张啊。 因此我抱着试一试的心态打开了这个项目，体验了一下。 在进行了简单的初步体验后，我内心的真实感受是： 这样的写作方式也太 TM 刺激了吧！...但是，当后面真正开始进入状态的时候，创作效率也立即提升上来了，脑子也完全 Focus 在了内容创作上。 其实，当我们平时记录一些流水账或日常做笔记的时候，5 秒钟的思考时间已经足够。...这里比较重要的一点是，你能否在短时间内快速进入到写作状态。 此外，这个项目还可以通过设置创作时间和词汇数，来指定一个创作目标。只要你在指定目标内完成任务，创作的内容便不会被删除： ?
如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...Dropout迫使你的神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的分类准确性，只有当你把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。 ...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。
营养不够，废话来凑，像极了年少时憋不出作文的自己。 看到这里，我们不得不开始思考一个问题： 狗屁不通文章生成器，到底是为什么而诞生的？对世界的意义又是什么？...如此看来，这只生成器似乎比前几天发布的 15 亿参数 GPT-2 模型，更加懂得亲缘关系，老司机无疑 (误) 。...然后，我先拉起了小女儿的手。 至于，狗屁不通文章生成器究竟是一个怎样的算法，萌老师在项目里写道： 鄙人才疏学浅并不会任何自然语言处理相关算法，而且目前比较偏爱简单有效的方式达到目的方式。...还有的同学，选择了在艺术风格上精益求精。 比如用世界上最好的语言实现渲染图片功能。 ? 感觉就算学生会退会申请需要手写六千字，也完全不用怕了呢。 ?...大概，上千条评论总结起来就是一句话： 够沙雕，我喜欢。 ? One More Thing 萌老师说，他的两大小梦想就是上 github 趋势榜和上热搜，没想到因为这一次 “突发奇想”，全都实现了。
对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章，我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具： EXPLAIN：这个是比较浅显的分析，并不会真正执行 SQL，分析出来的可能不够准确详细。...这里再说一下在不同的 MySQL 版本， EXPLAIN 和 OPTIMIZER TRACE 结果可能不同，这是 MySQL 本身设计上的不足导致的，EXPLAIN 更贴近最后的执行结果，OPTIMIZER...但是不能直观的看出来为啥会走错索引，需要通过 OPTIMIZER TRACE 进行进一步定位。但是在进一步定位之前，我想先说一下 MySQL 的 InnoDB 查询优化器数据配置。...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...所以最好一开始就能估计出大表的量级，但是这个很难。 结论和建议 综上所述，我建议线上对于数据量比较大的表，最好能提前通过分库分表控制每个表的数据量，但是业务增长与产品需求都是不断在迭代并且变复杂的。
当进一步研究时，得到的答案是苹果的官方机器学习工具CoreML。它适用于iPhone、Macbook、Apple TV、Apple watch，以及每一个苹果设备。...另一个有趣的信息是，苹果公司在最新的iphon上设计了一个定制的GPU和一个带有神经引擎（neural engine）深度加工的A11 Bionic（仿生）芯片，该芯片用于深度学习的优化。...另外，我在信息文本中使用了 TF-IDF作为模型的一个特性。 TF-IDF是一种在自然语言处理中使用的技术，可以对基于唯一识别文档的文档进行分类。...下载项目 我已经为我们的应用建立了一个基本的UI，它可以在GitHub上使用。...； 它决定是否在CPU或GPU上运行该模型(或两者兼而有之)； 因为它可以使用CPU，你可以在iOS模拟器上运行它(iOS不支持GPU)； 它支持许多模型，因为它可以从其他流行的机器学习框架中导入模型，
可vscode也不是完美无瑕的，有些毛病，github issue上多少人提了多少遍了，无动于衷！ 微软就是有钱，无视一众小开发者。 下面是vscode项目一个月的改动量，更新的得有多频繁。...我们的代码，是需要缩进，需要空格，换行。 但是，我们不要什么意想不到的换行，好不啦。 写全栈的同学可能深有感触，特别是前端html模板内， 嵌入后端代码，有时候直接{}按照js的对象，换行了！...创建项目千万不要在默认目录 vscode跟windows一个脾气，天天更新，强制弹窗。进来一次看见一次。 vscode更新升级原理也较为简单，就是新文件覆盖旧文件。 你的项目文件，会清空。...你辛辛苦苦半个月，一个升级回到解放前。 升级打补丁是好事，可是也可见微软的vscode不是扩展插件多，而是bug多到来不及修。...写在最后 希望上面的情况，你都用不上。happy coding :)
作者：Gavin Li 翻译：潘玏妤校对：赵鉴开本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了一个4GBGPU上运行70B大模型推理的新技术。...今天我们将解释大型模型极致内存优化的关键技术。在文章的结尾，我们还分享了一个开源库，可以通过几行代码实现这一目标！ 01 层级推理 最关键的技术是层级推理（layer-wise inference）。...在推理过程中，前一层的输出是下一层的输入，每次只有一个层在执行。因此，完全没有必要将所有层都保留在GPU内存中。我们可以在执行特定层时从磁盘加载需要的层，进行所有计算，然后在执行完毕后完全释放内存。...AirLLM目前只支持基于Llam2的模型。 06 70B的模型训练能否在单个GPU上进行？ 推理可以通过分层进行优化，那么在单个GPU上是否可以进行类似训练呢？...推理在执行下一个Transformer层时只需要前一层的输出，因此在有限的数据情况下可以进行分层执行。 训练需要更多的数据。
一个内网的网页，用来校验语法错误并保存。 还有一个数据库连接软件dbeaver，用来连上去跑SQL。...一时半刻我看得眼花缭乱，不禁问他：难道没有什么好的工具可以统一编辑、format、校验语法错误的事吗？他告诉我没有，至少在免费软件里没有。...从那刻起，我诞生了一个想法——撸一个和Flink SQL Helper差不多的插件，但是for Hive and Spark SQL。...我趁着国庆休假的时候完成了大部分逻辑，并陆陆续续自测、在公司里小范围推广，收集反馈，目前已经打磨的比较好了。那么现在就来给大家介绍介绍这个好东西。...老规矩，如果大家有任何建议或者需求、问题反馈，可以在Github的Issue（github.com/camilesing/…）中反馈，我看到后会第一时间回复。
编写你的第一个 Django 程序 第4部分 本教程上接 教程 第3部分 。我们将 继续开发 Web-poll 应用并且关注在处理简单的窗体和优化我们的代码。...修正 URL 处理到对应的新视图。 请继续阅读了解详细的信息。 为什么要重构代码？...但是本教程直到现在都故意集中介绍“硬编码”视图，是为了专注于核心概念上。 就像你在使用计算器前需要知道基本的数学知识一样。...默认情况下， DetailView 通用视图使用名为 /_detail.html 的模板。在我们的例子中，将使用名为 “polls/poll_detail.html” 的模板。...在 DetailView 中 poll 变量是自动提供的 – 因为我们使用了一个 Django 模型 (Poll) ，Django 能够为上下文变量确定适合的名称。
[Python第三方库系列] - Better Exceptions Better Exceptions是最近一期的Python Weekly 和Pycoders Weekly上都推荐的一个库，用处是展示更友好的异常信息...但是，对于Django和Tornado这样的Web框架，没啥用。为什么呢？...大概意思就是，如果系统抛出一个未捕获的异常，那么解释器就会调用sys.excepthook方法，同时传递三个参数：异常类（ValueError或者KeyError之类的），异常实例，和traceback...这意味着，你可以通过重写这个方法来处理系统未捕获的异常处理。但，在框架中（我只看了Django代码，测试了Tornado）会自己处理异常，所以这种hook的方式不会被触发。...我能想到的场景是你自己写的爬虫，定时执行可以用的上，另外介绍这个库的另一个作用就是可以用来学习下Python中的几个模块，比如sys.excepthook, inspect, ast, TraceBack
Django最强大的部分之一是自动管理界面。它从模型中读取元数据，以提供一个快速的，以模型为中心的界面，受信任的用户可以在其中管理您网站上的内容。管理员的建议用法仅限于组织的内部管理工具。...: pass return redirect("/login/") 默认的session键值对,会存储在django的数据库中,其中的配置settings.py如下 SESSION_ENGINE...# Session的cookie保存在浏览器上时的key，即：sessionid＝随机字符串（默认） SESSION_COOKIE_PATH ＝ "/"...使用auth模块实现用户认证: : django为我们提供了一套完备的验证机制,如下是简单的用户创建命令. from django.shortcuts import render,HttpResponse...user: # 执行用户登录函数 auth.login(request, user) # 设置用户名session_name的一个
摘要 pymysql connect 连接mysql 报错keyerror255；最近困了我两个多月的一个难题，搜这个标题进来的都可以看到搜索引擎提供了n^2篇解决方法的文章，那为什么还会困住我这么久呢...我不会百度吗？NO NO NO！！最大的问题是我的执行电脑和数据存储电脑不是同一台电脑！！..._by_id[id] KeyError: 255 主要原因是MySQL8.0更新了很多字符集，但是这些字符集长度超过255了，所以旧版的PyMySQL不支持长度超过255的字符 网上可以查到很多解决这个问题的文章...万事大吉，可以退出了，解决不了，放的这个链接文章看了意义也不大，继续往下看我的正文吧 django更换默认数据库sqlite3为pymsql后出现Keyerror:255的解决办法----升级PyMySQL...解决方案 正如前面所说，我的执行电脑和数据存储电脑不是同一台电脑！！
LDAP（Light Directory Access Portocol），它是基于X.500标准的轻量级目录访问协议,LDAP是开放的Internet标准，支持跨平台的Internet协议，在业界中得到广泛认可的...，并且市场上或者开源社区上的大多产品都加入了对LDAP的支持，因此对于这类系统，不需单独定制，只需要通过LDAP做简单的配置就可以与服务器做认证交互。...LDAP的基本模型 每一个系统、协议都会有属于自己的模型，LDAP也不例外，在了解LDAP的基本模型之前我们需要先了解几个LDAP的目录树概念 目录树 目录树：在一个目录服务系统中，整个目录信息集可以表示为一个目录信息树...如果我们要接入到django项目中呢？ django也有相应的库。 pip install django-python3-ldap 按照官网的配置即可。...解决方法如下： 找到jenkins服务所在主机，找到数据文件夹，我这里配置的是/var/jenkins_home 找到config.xml 将true</usesecurity
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