原文链接：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/100703311
在最初的时候，学习机器学习(ML)可能是令人生畏的。“梯度下降”、“隐狄利克雷分配模型”或“卷积层”等术语会吓到很多人。但是也有一些友好的方法可以进入这个领域，我认为从决策树开始是一个明智的决定。
为满足用户需要对多文件做批处理的需求，在2022版本的知行之桥中，开发人员开发设计了3个新的端口，分别是Batch Create 端口、Batch Merge 端口和Batch Split 端口。
引言：本文学习整理自microsoft.com，LAMBDA的真正的解决了Excel公式存在的先天不足，让Excel公式真正的强大起来了。
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
机器学习实战 - 读书笔记(06) – SVM支持向量机 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第6章：SVM 支持向量机。 支持向量机不是很好被理解，主要是因为里面涉及到了许多数学知识，需要慢慢地理解。我也是通过看别人的博客理解SVM的。 推荐大家看看on2way的SVM系列： 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列（四）：SVM非
之所以要导入，就是要提供一个管理名字空间的机制。所有类成员的名称都是彼此隔离的。A类中的方法f()与B类中具有相同特征标记（参数列表）的方法f()不会彼此冲突。而类名称防止冲突，是通过Java对名称空间的完全控制并为每个类创建唯一标识符组合。
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
说到结构体和类，还是那句话，只要是接触过编程的小伙伴们对这两者并不陌生。但在Swift中的Struct和Class也有着令人眼前一亮的特性。Struct的功能变得更为强大，Class变的更为灵活。Struct中不仅可以定义属性，并且还可以在其中定义函数，这一点比较像Class的特性了。不过Struct毕竟是结构体，它还是不支持继承等类特有的属性的。今天这篇博客就正儿八经的来搞一搞Swift中的Struct和Class。 当然，这篇博客是比较基础的，但是基础的东西才是重要的东西呢，废话不多说了，走起。
shell sort也称缩小增量排序，是对插入排序算法的改进，其工作原理是定义一个间隔序列来表示排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔，每次将具有相同间隔的数分为一组，进行插入排序，大部分场景中，间隔是可以提前定义好的，也可以动态生成。在较大的数据集上，希尔排序对于插排的优化效果是非常明显的。
通过选择需要运行的脚本，分配运行脚本的负载生成器，在脚本中分配Vuser来建立手工场景
业务流程模型和标记法（BPMN, Business Process Model and Notation）是一套图形化表示法，用于以业务流程模型详细说明各种业务流程。
上一篇翻译了思科SDwan设计架构--应用性能优化方案提到应用感知路由功能，本文翻译《思科应用感知路由部署指南》中部分内容，已了解其实现细节及技术参数。
❝本节来详细介绍如何使用R语言来构建地理投影系统绘制世界地图，细节挺多的小编做了详细的注释；结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(camcorder) 导入数据 world <- read_sf("countries.geojson") %>% janitor::clean_names() %>% rmapshaper::ms_simplify(keep = 0.2) tomato_prod <- read_csv("tomato-
Crystal Reports 是世界上被用的最多的报表工具。尽管 VFP 已经有了内建的报表编辑器，但许多 VFP 程序员还是使用 Crystal 的原因之一，就是因为它支持子报表。子报表就是运行在一个报表中的报表。子报表最常见的用途是为一个父表生成多个子表的报表。
在JavaScript中，闭包常被用来创建私有变量和封装功能。通过在外部函数内定义变量，并返回内部函数来访问和修改这些变量，您可以控制数据的可见性和操作性。这使您能够实现信息隐藏，避免全局命名空间的污染。闭包能够帮助您实现数据的封装和保护。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
在Rust的源代码中，idx.rs文件位于rust/compiler/rustc_index/src/目录下，它定义了用于索引访问的Idx trait。以下是该文件的详细介绍：
在前面的两篇文章SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明以及SVM系列（二）：核方法概述---正定核以及核技巧中，我们引入了一些基本概念，这些概念对理解SVM有着很重要的作用。
在使用 Prometheus 进行监控的时候，通过 AlertManager 来进行告警，但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊，不太清楚具体什么时候会进行告警。下面我们来简单介绍下 AlertManager 中的几个容易混淆的参数。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。
什么是参数化？从字面上去理解的话，就是事先准备好数据（广义上来说，可以是具体的数据值，也可以是数据生成规则），而非在脚本中写死，脚本执行时从准备好的数据中取值。
简单点讲，SVM 就是一种二类分类模型，他的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM 的学习策略就是间隔最大化。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
之前小强和大家共同和写了一个Spark Streaming版本的workcount，那小强发这篇文章和大家聊聊，Streaming背后的故事。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
前几天接到一个性能测试任务，要求对语音识别服务进行性能测试。当拿到任务列表时，眼前的一幕...
ECMAScript 变量可能包含两种不同数据类型的值: 基本类型值和引用类型值。 之前我们说过，ECMAScript 有5种基本数据类型: Undefined、Null、Boolean、Number 和 String，以及一个引用数据类型: Object。 注意: 在很多语言中，字符串以对象的形式来表示，因此被认为是引用类型的。ECMAScript 放弃了这一传统。
由于组织越来越依赖数据，因此数据管道(Data Pipeline)正在成为其日常运营的一个组成部分。随着时间的推移，各种业务活动中使用的数据量急剧增长，从每天兆字节到每分钟千兆字节。
作者：东哥起飞，来源：Python数据科学 本文开启时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 👉时间序列专栏 跟踪全部内容。 本篇介绍时间序列的平稳性的相关概念。很多传统时序方法比如ARMA、ARIMA都需要时序具备平稳性，那什么是时序的平稳性？为什么需要平稳性，平稳性有什么作用？ 什么是平稳性？ 时间序列平稳性是指一组时间序列数据看起来平坦，各阶统计特征不随时间的变化而变化。平稳性分为宽平稳和严平稳，我们分别给出定义： 严平稳 严平稳是一种条件很苛刻的定义，时间序列的所有统
alertmanager配置部分创建文件夹mkdir -p /etc/alertmanager/mkdir -p /etc/alertmanager/template新建配置文件vim /etc/alertmanager/alertmanager.ymlglobal: resolve_timeout: 5m smtp_from: 'i@valarx.com' # 发件人 smtp_smarthost: 'smtp.office365.com:587' # 邮箱服务器的 POP3/SMTP 主机配置 s
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。
今天这篇文章我们将会为我们之前编写的 HTTP服务器加上复杂路由的功能以及对路由进行分组管理。在之前的文章《深入学习用 Go 编写HTTP服务器》中详细地讲了使用 net/http进行路由注册、监听网络连接、处理请求、安全关停服务的实现方法，使用起来非常方便。但是 net/http有一点做的不是非常好的是，它没有提供类似 URL片段解析、路由参数绑定这样的复杂路由功能。好在在 Go社区中有一个非常流行的 gorilla/mux包，它提供了对复杂路由功能的支持。在今天这篇文章中我们将探究如何用 gorilla/mux包来创建具有命名参数、 GET/POST处理、分组前缀、限制访问域名的路由。
在流行病学应用中，疾病通常是人们关注的结局，而疾病的结局通常是二分类变量（即只有患病和无病两种情况）。在这里，我将使用流行病学术语定义具有结局事件的个体为病例（Y=1），将没有结局事件发生的个体作为对照（Y=0）。比率估计的定义与连续型结局变量的定义类似：比率方法对数风险比率估计（二分法IV）= ∆Y/∆X= (y1‘ − y0)/(x1’−x0’) 。其中yi’通常是遗传亚组i中结局事件发生概率的自然对数，或者是“风险比”的自然对数。这里的风险比率（riskratio）是一个泛指，它包括相对危险度（relative risk, RR）或者优势比（odds ratio，OR）。当IV是多分类或者连续型变量时，用于比值估计的系数βY|G^取自Y在G上回归的结果。原则上我们使用的回归模型可以是线性的，其中IV估计值表示暴露单位发生变化后引起的结局事件概率的变化。但是对于二分结果，我们通常首选对数线性或逻辑回归模型，其中IV估计值分别表示暴露单位变化的对数相对风险或对数比值比。对于Logistic模型，估计比值比取决于模型中选择的协变量。
Docker是一种开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker的核心概念包括镜像（Image）、容器（Container）和仓库（Repository）。
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它是一个 Python 库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组和矩阵) ，以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、 i/o、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。
作者：汪娇娇 时间：2017年11月5日 一、基本类型和引用类型的值 基本类型指的是简单的数据段，引用类型指那些可能由多个值构成的对象。 基本类型的值保存在变量中，所以是按值访问。 引用类型的值保存在内存中的对象，JavaScript不允许直接访问（操作）内存中的位置，为此，只能按引用访问。 1、动态的属性 创建一个变量并为该变量赋值，当这个值保存到变量中以后，对于引用类型的值，我们可以为其添加属性和方法，也可以改变和删除其属性和方法。 2、复制变量值 （1）基本类型 如果一个变量向另一个变量复制基本类型的
引用类型的值保存在内存中的对象，JavaScript不允许直接访问（操作）内存中的位置，为此，只能按引用访问。
卓越云计算之旅始于制定与企业的业务目标最相关的指标。选择具有适当规模的适当指标很重要。
交互式绘图的意思就是可以使用鼠标对图形进行操作，具体的实现看待会的演示，首先了解几个会用到的函数：ginput、gtext和zoom，其中ginput只能用于二维图形绘制，另外两个还适用于三维图形绘制。
1.抽象类与接口的区别是什么？ 一个类可以实现多个接口，但是只能继承以及抽象类。类如果要实现一个接口，它必须要实现接口声明的所有方法。但是，类可以不实现抽象类声明的所有方法，当然，在这种情况下，类也必
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
上篇内容我们主要是针对告警以及如何自定义告警规则做了演示，但是我们会发现告警不够清晰，例如如何根据不同的主机、业务艾特人员。本篇文章讲解如何设置告警路由。
AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。
6、String s = new String（“xyz”）；创建了几个String Object？
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
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