现实世界中的优化问题往往具有较高的复杂度和维数，称为LSGO问题，即Large-Scale Global Optimization。 此问题在各个领域的研究工作中都引起了极大的兴趣。...许多科学和工程应用程序被表述为LSGO问题，如设计大型电子系统，大量资源的调度问题，大规模交通中的车辆，路由问题网络，生物信息学中的基因识别，逆问题，化学动力学等。...在过去的十年里，大量的元启发式为了显著提高处理算法的性能，开发了算法或改进算法LSGO问题。 下表是常见的处理LSGO问题的算法与技术： ?...下面列出了LSGO问题的挑战： (1)搜索空间随着决策变量的数量呈指数增长; (2)元启发式算法通常的需要的计算代价太大（维度多，时间长）; (3)基于分治思想的CC方法需要研究变量的交互性（关联性）;...(4)高维特征的冗余性与不相关性较大（irrelevant and redundant）会降低算法的效率和性能。
什么是CIDR技术？ 它是如何解决路由缩放问题的 前言 点个免费的赞和关注，有错误的地方请指出，看个人主页有惊喜。...幸好，无类别域间路由（CIDR，Classless Inter-Domain Routing）技术为我们带来了新的思路。 一. 什么是 CIDR？...为什么需要 CIDR？ 1. 解决地址浪费：传统的分类方式不够灵活，容易导致地址块分配不匹配实际需求。 2. 简化路由表：通过路由聚合，CIDR 将多个地址块整合成一个更大的块，减少路由条目。 二....精确满足需求 CIDR 通过灵活的前缀划分，避免了传统分类方法中地址分配过多或过少的问题。例如，小型公司需要 16 个 IP 地址时，可以直接分配/28，而不需要浪费一个完整的/24地址块。 三....总结 CIDR 技术是互联网路由历史上的一次飞跃。它通过灵活的地址划分和路由聚合，让我们得以构建高效而稳定的网络。无论是简化路由表还是优化地址分配，CIDR 都展现了其强大的能力。
第一次听到top-5错误率，是在CV课上老师讲的，今天又在ImageNet论文上看到了，所以小记一下。...简述 通俗的讲，所谓Top-1 error-rate就是使用预测结果和正确结果进行对比，如果相同则表示预测正确！...相比而言，Top-5 error-rate 就是使用预测结果的Top-5（分类结果标签的前五个）与正确结果进行对比，如果五个之中有一个正确那么就认为分类器预测结果正确。...一般来说，Top-1和Top-5错误率越低，模型的性能也就越好。且Top-5 error 在数值上会比Top-1 error 的数值要小，毕竟从1个结果猜对的几率总会比从5个结果里猜对的几率要小嘛！
于是我仔细翻阅了《Java虚拟机规范》和《深入理解Java虚拟机》关于这一部分的内容。 害！发现自己理解的有问题。 因为自己的理解出错而误导了别人，实在是让我万分羞愧！...首先，这个问题的本身就问的不太准确。 我理解这位朋友真正想问的是“为什么private final a = 10也可以通过ConstantValue属性的形式赋值？” 我觉得这是一个很好的问题。...对于非静态字段，ConstantValue属性是不会生效的。 至于为什么要这样设计，功力不够的我暂时无法理解设计者的想法。 那单独用final修饰的实例变量到底是在什么时候赋值的呢？...知道了方法是什么和putfield的含义后，结合上面的字节码，不难得出: 这些用final修饰实例变量是在实例构造器方法里面赋值的，也就是对象创建的时候赋值。...static修饰的类变量 ---- 上面讲到ConstantValue属性的作用是通知虚拟机为静态变量赋值。 什么是静态变量？static修饰的变量！ 那static修饰的变量是什么时候加载的呢？
来源：网络技术联盟站 链接：https://www.wljslmz.cn/18798.html 你好，这里是网络技术联盟站。 大家是否听过连续网络和不连续网络，今天给大家普及一下。...什么是连续网络和不连续网络？ 连续网络 有类网络的每对子网之间传输的数据包只通过同类型网络的子网，不通过其他类型网络的子网。...连续网络和不连续网络是 RIP 协议中的概念，RIPv1s 是有类路由协议，总是根据 IP 地址类别（如 A 类、B 类、C 类等）汇总路由。...为了更好地理解连续网络和不连续网络，我们先来了解一下IP地址的分类。 IP地址分为5类，即A、B、C、D和E。...其中，10.1.0.0/24和10.1.1.0/24是属于A类地址的子网，192.168.1.0/24是属于C类地址的子网。
文章目录 决策树 decision tree 原理 极大似然 决策树修剪 剪枝类型 实例 总结 决策树 decision tree 属于监督学习算法,可以用于分类和回归问题 适合离散数据的分析...:连续转化为离散数据 发展历程:ID3(离散变量的分类问题)->C4.5(离散变量和连续变量的分类问题)->CART(可以处理离散变量和连续变量的分类回归问题) ID3和C4.5可以多分叉,Cart...只能是二叉树;决策树在分裂时,判段标准不同.ID3以信息增益为标准;c4.5亿信息增益率为标准;cart亿基尼不纯度增益为标准....ID3优化算法不同:ID3没有剪枝策略,叶子节点同属于一个类别或者所有特征都使用过后停止生长;C4.5使用剪枝策略分裂后增益小于给定的阈值或者叶子上样本数量小于某一个阈值或者节点数量达到限定值或者深度达到限定值...原理 熵:对某个离散变量不确定性大小的一种度量.
RAG技术 RAG技术是将知识库的文档和问题共同输入到LLM中RAG技术是先从知识库中检索出与问题相关的文档片段，然后将这些检索到的**文档片段与问题**一起输入到LLM中进行回答。...生成回答将**检索到的文本块与用户的问题**一起作为LLM的输入，LLM根据接收到的上下文信息和问题生成回答。...RAG技术即检索增强生成技术，是一种将**检索系统与生成模型相结合的技术架构**，利用**向量数据库从外部知识库中检索相关信息**，**增强大模型生成的能力**。...以下是一些具体应用的例子： 客户服务领域某大型电信运营商的智能客服系统采用了RAG技术。...可能检索到“偏头痛的症状及诊断方法”“颅内压增高导致头痛恶心的原因及治疗”等相关信息。然后将这些检索到的内容和用户的问题一同提供给生成模型，生成模型据此为用户生成个性化的建议。
SQL主键和外键：结论主键和外键是数据库设计中的重要概念，因为它们有助于建立表之间的关系并帮助确保数据的完整性。...什么是主键主键是表中的一个列（或一组列），用于唯一地识别表中的每一行。它不能包含空值，并且在表中的所有行中必须是唯一的。一个表中只允许有一个主键。...一个主键基本上是 “UNIQUE “和 “Not Null “约束的组合。因此，它不能是一个NULL值。关于主键需要注意的另一点是，它的值不能从父表中删除。...什么是外键外键是一个表中的一个列（或一组列），指的是另一个表中的主键。它被用来在两个表之间建立联系，并被用来在数据库中执行参考完整性。外键基本上是一个表中的字段/列，类似于其他表的主键。...总结本文主要是对SQL分类，以及主键外键的区别进行了描述，这是一个基本的面试题，希望能够帮助大家解决这一类的面试问题。
离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。...如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰； 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力...FM解决了LR泛化能力弱的问题，其目标函数如下所示： 上面两张精简的PPT来自于新浪微博AI-Lab的张俊林老师的技术分享。...而SVM的理解和优化相对来说复杂一些，SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。...在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量
在监督学习里面，又分为：分类和回归，这里简单的介绍一下什么是分类，什么样的数据适合做分类，分类又分为多少种？...分类：适用于目标列离散的数据，注意这里是目标列，也就是通过模型需要预测的列，它如果是一个离散的数据，那么适用于分类。...分类方法的应用： 1、模式识别（Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和 判读。模式识别的目标往往是识别，即分析出待测试的样本所属的模式类别。...分类也是一个常见的预测问题，这个分类解决的问题与生活中分类问题基本一致，比如我们会根据天气的情况决定是否出行，这里面的天气情况就是因变量特征值，出行与否就是因变量标签值，分类算法是将我们思考的过程进行了自动化或半自动化...数据挖掘中的分类典型的应用是根据事物在数据层面表现的特征，对事物进行科学的分类。分类与回归的区别在于：回归可用于预测连续的目标变量，分类可用于预测离散的目标变量。
来源：网络技术联盟站 链接：https://www.wljslmz.cn/19673.html 上一篇文章中，我们提到了锁的分类： 上一篇介绍了乐观锁和悲观锁，它们的分类依据是线程间是否需要锁住资源...那么本文将带大家了解一下锁的第二个分类：自旋锁和适应性自旋锁，让我们直接开始。 一、自旋锁 vs 适应性自旋锁 这里大家一定很奇怪，既然有自旋锁，不应该有非自旋锁吗？...那么真正的自旋锁是什么意思呢？...1.2 适应性自旋锁 适应性自旋锁不是自旋锁的对立面，而是对自旋锁的优化，刚刚我们提到自旋锁是一直在等待前一个线程释放锁？但是假如前一个线程就是不释放呢？难道要一直等下去吗？...1.3 判断依据 从上面对自旋锁和适应性自旋锁的介绍，大家看到最多的关键词事什么？ 没错，就是阻塞。 本小节开始就说过了，一般来说大多数锁都是非自旋的，为啥大多数锁不需要自旋？
本文由字节跳动技术团队高原、汤中峰分享，原题“抖音功耗优化实践”，本文有修订和改动。...不论是功耗的量化拆解，还是异常问题的监控，以及主动的功耗优化对于开发人员来说都是很有挑战性的。...* 相关文章推荐阅读：微信团队分享：详解iOS版微信视频号直播中因帧率异常导致的功耗问题微信那么牛，为什么海外成功的却是抖音？...比较适合对整机耗电问题做耗电归因，如归因到某应用耗电较高。...[5] 解密抖音春节红包背后的技术设计与实践[6] 移动端IM实践：iOS版微信界面卡顿监测方案[7] 微信客户端团队负责人技术访谈：如何着手客户端性能监控和优化技术交流：- 移动端IM开发入门文章：《
六、为什么Logistic回归的输入特征一般都是离散化而不是连续的？...逻辑回归和线性回归都是广义的线性回归，线性回归是使用最小二乘法优化目标函数，而逻辑回归是使用梯度下降或者拟牛顿法。 3. 线性回归在整个实数域范围内进行预测，敏感度一致，而分类范围需要在[0,1]。...逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但线性回归模型无法做到sigmoid的非线性形式。Sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。 六、为什么Logistic回归的输入特征一般都是离散化而不是连续的？...特征离散化后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。 七、Logistic回归和SVM的关系 1. LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都处理线性二分类问题。 2....而SVM的理解和优化相对来说复杂一些，SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。
整体的目标函数： ? 使用softmax的多分类与使用Sigmoid的二分类有什么区别与联系？ ? 通过上面的推导可知，当多分类的K=2时，与使用Sigmoid的二分类是一致的。...1、离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 3、离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。...FM解决了LR泛化能力弱的问题，其目标函数如下所示： ? ? ? 上面两张精简的PPT来自于新浪微博AI-Lab的张俊林老师的技术分享。...而SVM的理解和优化相对来说复杂一些，SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。...在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量
如今，我们在 Facebook 的各种应用程序中使用人工智能技术——其中最重要的一点是帮助人们安全地使用我们的平台。...使用这些问题的答案以及当时的上下文和其他的背景信息，我们可以决定是否采取行动，例如给一个人类的审稿人做标记。 为了让我们的 ML 系统回答这些问题，我们需要用给定语言的数千个例子来训练它们。...即使对像素的直接分析可能足以让我们的系统识别图片中的单个对象，我们也会进一步推进行业领先的 CV 技术的研究，并教会系统了解这些对象之间的关系在什么情况下代表着违反政策。...无论是在准确性或是效率方面，我们一直在推进视频理解领域最先进的技术的研究，其中一部分工作是专注于我们系统的注意力和在最相关的数据集上进行训练。...用自我监督进行内容理解的未来 语言、图像和视频理解方面的这些技术上的进步是我们不断努力改进政策执行能力的一部分。
2 决策树适合解决什么问题？ 1. 什么是决策树/判定树（decision tree）？...决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。...C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。...否则，算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性（步骤6）。该属性成为该结点的“测试”或“判定”属性（步骤7）。在算法的该版本中， 所有的属性都是分类的，即离散值。...决策树优点： 直观、生成的模式简单，便于理解，小规模数据集有效 分类精度高 缺点： 处理连续变量不好 类别较多时，错误增加的比较快
首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失，然后将二分类扩展到多分类，导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归，最后最大熵模型可以看作是...softmax回归的离散型版本，logistic回归和softmax回归处理数值型分类问题，最大熵模型对应处理离散型分类问题。...一般情况下定义二值函数，然而二值函数构成的损失函数非凸，一般采用sigmoid函数平滑拟合（当然也可以看作是一种软划分，概率划分）：从函数图像我们能看出，该函数有很好的特性，适合二分类问题。...逻辑回归可以看作是在线性回归的基础上构建的分类模型，理解的角度有多种（最好的当然是概率解释和最小对数损失），而最直接的理解是考虑逻辑回归是将线性回归值离散化。...Sigmoid函数将线性回归值映射到 的概率区间，从函数图像我们能看出，该函数有很好的特性，适合二分类问题。
来源：网络技术联盟站 链接：https://www.wljslmz.cn/19642.html 在无线技术中，最重要的概念莫过于无线安全了，不安全的无线网络可能会导致数据丢失、帐户凭据泄露以及在您的网络上安装恶意软件...所以无线网络安全机制非常重要，WPA就是无线网络安全的标准，今天瑞哥就带着大家了解一下WPA。 一、什么是WPA？...WAP由Wi-Fi 联盟开发，旨在提供比原始 Wi-Fi 安全标准 WEP 更复杂的数据加密和更好的用户身份验证。 二、为什么要用WPA？...WPA 使无线网络更安全，对于未加密的 Wi-Fi 网络，使用抓包就有可能看到通过网络传输的数据，包括您正在查看的所有网页、发送的电子邮件，甚至是密码和信用卡号。...，有任何问题欢迎在下方评论区与我讨论。
在分类问题中，目标是预测一个样本属于预定义类别中的哪一类。例如，将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件，将图像识别为猫或狗，将肿瘤分类为良性或恶性等。分类问题一般用于离散型目标变量。...回归问题：回归问题是指根据输入的特征预测一个连续的数值或浮点型输出。在回归问题中，目标是预测一个连续值而不是离散的类别。例如，预测房屋的售价、预测销售额的趋势、预测股票价格等。...回归问题一般用于连续型目标变量。区别分类问题和回归问题在目标变量的类型上有所不同。分类问题涉及到离散型的目标变量，例如类别标签，需要预测样本所属的类别。...而回归问题涉及到连续型的目标变量，需要预测数值型的输出。在算法选择上，分类问题和回归问题通常使用不同的机器学习算法。...总结总之，KNN算法是一个简单而有效的机器学习算法，适用于许多分类和回归问题。通过选择适当的参数和数据预处理技术，可以提高算法的性能和准确性。
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