推荐阅读时间：8min~9min 文章内容：相似度算法选择 近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤...与相似度通常一起使用的一个概念是距离，这两个概念都可以用来衡量物体在高维空间的亲疏程度。...皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系。 ? 可以看出，皮尔逊相关系数会将原始的向量将去该向量的平均值，修正后的余弦相似度会将原始的向量中的值减去每列的平均值。...杰卡德（Jaccard）相似度 杰卡德相似度，是两个集合的交集元素个数在并集中所占的比例。 ? 集合非常适用于布尔向量表示，所以向量为布尔值时非常适合使用杰卡德相似度。...总结 这里介绍了几种常见向量的相似度计算方法，如果向量的元素是布尔类型的相似度，适合使用杰卡德相似度、余弦相似度、修正余弦相似度，如果向量的元素是实数值，适合使用欧氏距离、余弦相似度、修正余弦相似度。
再看看数据科学家应有的技术技能和领域： 继续一起看看数据分析师的选模思路： 数据科学应掌握的12种算法： 最后看一个数据挖掘大牛,用程序算法做人生选择
在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...（一）单一数据的表示 有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...不过，个人对信息图的使用还是有点顾虑，一不小心就很容易弄巧成拙。关于这点，见仁见智吧。 ? ? ? ? ? （三）比例关系 饼图是比例关系当之无愧的“代言人”。...（五）复合关系 有的时候信息太多太杂，单一简单图表并不能够合适（全面）地传递相关内容。此时，可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼图。...当存在某几个子项所占比例确实太小，而又需要表示时，可以使用。 ? 2.折线图+条形图。 同时提供对比与趋势。 ? 还有一些时候，或者因为懒，或者因为压缩PPT页数的需要，纯表格成了没有选择的选择。
首先，是不是需要一个地方来查看 django 有没有新版本发布呢，请看： https://www.djangoproject.com/download/ 然后，该如何选择一个合适的版本，是一股脑装最新版...（很肯能存在一些小问题，如：与其他库的兼容性问题）还是有方法可寻呢，请看： 一般来说我们都选择在长期维护中的 django 版，即 LTS（Long Term Support） 版本。...官网有个图，很明显的看到某些版本标记了 LTS： 从上图可以看出目前在维护中的 只有两个版本，3.2 版本（还没发布）将要加入 LTS： 1.11（Last version to support Python...2.7.） 2.2（我们 python3 就用 2.2 了，跟 1.11 语法上有些变化，比如：路由的匹配模式） 安装的时候指定版本安装就可以安装 LTS 版本（pip install django=
春天不学习 秋季徒伤悲 一年之际在于春 当我们拿到数据进行建模时， 如何选择更合适的算法？...，比如是否数据均衡，大致的数据分布是怎样的（不同类别的分布） 3.然后判断用哪个比较合适一些，是树模型还是其他的分类模型。...使用K-means需要考虑的问题： 1.k如何确定 2.初始质心的选取 3.距离的度量 4.质心的计算 5.算法停止条件 6.空聚类的处理 K-means的缺陷： K-menas算法试图找到使平凡误差准则函数最小的簇...K-means算法的聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。...二、步骤 分类算法分为两步： (1)学习步：通过训练样本数据集，建立分类规则 (2)分类步：用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，若准确率可接受，则是使用该规则对除样本以外的数据(待测样本集)进行预测
本文介绍了如何依靠已有的方法（模型选择和超参数调节）去指导你更好地去选择算法。...步骤 2：寻找可用的算法 现在我们已经将问题进行了分类，我们就可以使用我们所掌握的工具来识别出适当且实用的算法。...步骤 3：实现所有适用的算法 对于任何给定的问题，通常有多种候选算法可以完成这项工作。那么我们如何知道选择哪一个呢？通常，这个问题的答案并不简单，所以我们必须反复试验。 原型开发最好分两步完成。...一旦我们将列表减少至几个候选算法，真正的原型开发开始了。理想情况下，我们会建立一个机器学习流程，使用一组经过仔细选择的评估标准来比较每个算法在数据集上的表现。...从上面的列表中选择合适的算法是相对简单直接的，然而特征工程却更像是一门艺术。 主要问题在于我们试图分类的数据在特征空间的描述极少。
NoSQL数据库使用的数据结构 - 键值对，宽列，图形或文档 - 与关系数据库使用的数据结构不同。因此，NoSQL数据库可以在数千台服务器上进行扩展，但有时会丢失数据一致性。...如何选择NoSQL数据库：关键因素 市场上有二十多个开源和商业NoSQL数据库，您如何选择合适的产品或云服务？ IDC研究副总裁Carl Olofson表示，一个重要因素是了解您想要提供数据的目的。...此类NoSQL数据库也倾向于提供文档和图形支持。 不要假设您的初始项目是您将应用于数据库的唯一使用模型。您可能只是开始执行状态或会话数据管理，然后查看事务处理，然后再进行一些分析。...MongoDB是一个免费的，开源的，跨平台的，面向文档的数据库，它使用类似JSON的文档和模式。...用户可以使用内置的实时迁移服务将实时数据导入MongoDB Atlas，对应用程序的影响最小。
但是，为企业选择合适的PaaS却非常困难，特别当你寻找的是专门为构建和部署应用程序而设计的平台（应用平台即服务，aPaaS）时。...关于如何选择正确的PaaS的最佳建议来自Gartner的报告“选择应用程序平台服务的七个关键标准”。以下是该报告的重点内容。...Gartner认为，当企业需要全面的云体验，并且倾向于让其他人来处理基础架构时，提供商管理的aPaaS是最合适的选择。...而当企业正在寻求最快的上市时间和最低的上升时间，并希望使用非开发人员的技能时，高效率aPaaS是最好的选择。高效率的aPaaS通常也最适合移动开发。...看一下aPaaS的功能 是否支持你看重的为移动和网络应用程序构建的特定用户界面？你是否需要使用特定的数据库，如关系型或NoSQL？你需要什么样的集成和数据分析服务？
关于Pulsar Pulsar是一款针对数据通信安全的强大工具，该工具可以帮助广大研究人员实现数据过滤和安全（隐蔽）通信，并通过使用各种不同的协议来创建安全的数据传输和聊天隧道。.../x/net/icmp $ go build -o bin/pulsar src/main.go 或者直接使用make命令： $ make 数据连接器 数据连接器就是一个简单的通信信道，帮助我们与外部世界进行连接...在数据连接器的帮助下，我们可以使用Pulsar并从不同的数据源读取或写入数据。 命令行终端 默认的数据出入连接器，支持通过STDIN读取数据，通过STDOUT写入数据。...:fkdns.lol:2.3.4.5:8989 数据处理器 数据处理器将允许我们在数据的传输过程中修改数据，我们也可以任意选择组合使用数据处理器。.../DES/TDES加密，默认为AES： --handlers cipher: 解码 我们可以使用--decode选项来使用所有数据处理器的解码模式：
以下是不使用数据增强，固定裁剪，自由裁剪，裁剪+对比度扰动，裁剪+对比度扰动+颜色扰动的结果，由于使用的模型和数据集非常小，使用CPU都可以快速完成验证。 ?...如果不会使用Caffe可以阅读公众号的教程。 ? 传统的数据增强方法以各类通过参数控制的预设几何变换和颜色变换为主，可以阅读往期综述文章如下。 ?...2.1 AutoAugment[1] AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，也是最早的使用AutoML技术来搜索数据增强策略的研究。...它的基本思路是使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法，流程如下： (1) 准备16个常用的数据增强操作。...总结 如何做机器学习任务中做好数据增强是每一个从业人员必须认真面对的问题，如今已经发展到了使用AutoML技术来代替人工设计策略，请大家持续关注。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）算法解决实际问题的过程中，明确任务需求并初步完成问题定义后，就可以为相关任务选择合适的...前者利用已知环境模型或者对未知环境模型进行显式建模，并与前向搜索（Look Ahead Search）和轨迹优化（Trajectory Optimization）等规划算法结合达到提升数据效率的目的。...对于机器人等涉及硬件的应用，或者其他采样成本较高的任务，能够重复利用历史数据的Off-Policy算法相比On-Policy算法更有优势。...由于该问题的存在，除非Replay Buffer（经验回放缓存）中的数据更新足够快，否则重复使用历史数据的Off-Policy算法反而可能引入偏差。...快快拉上你的小伙伴参与进来吧~~ 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 地表最强：iOS安全黑宝书中文版来袭 Spring数据库事务典型错误用法剖析 当知识图谱遇上预训练语言模型
现在的问题是，是否有什么工具之类的东西可帮助找出如何选择一个合适的机器学习算法，并根据具体的方案？ ? 点击这里查看大图。...对于不同类型的机器学习算法和如何使用的深入讨论，参见：How to choose an algorithm in Azure Machine Learning。...选择一种算法并配置其参数后，可以使用训练模块之一通过选定算法运行数据，也可以使用扫描参数循环访问所有可能的参数并确定任务和数据的最佳配置。...聚类 聚类算法可以基于一组特征学习了解如何将一组项分组在一起。例如，聚类通常在文本分析中使用，以便将包含常见单词的文本片段分组在一起。...可以使用聚类通过找出最接近的数据点，然后确定每种组合的质心或中心点，来分组未标记的数据。训练算法后，可以使用它来预测数据实例所属的聚类。
令人惊讶的是，这些配色只有很少一部分是为图表和可视化而设计。 我们总结了几条不能使用现有配色的原因： 问题1：不够友好 我们看到的许多配色方案并不是为数据可视化而设计。...平面UI颜色是最被广泛使用的配色方案之一，原因显而易见：颜值高。但是，顾名思义，它是为用户界面而设计的。色盲患者可能会很难辨认使用平面UI配色的数据可视化报告。 ?...选取任何单色系的配色，并测试其在红色盲，绿色盲和灰度模式下的表现。就很快就能知道此配色方案的辨识度如何。 ? ? ?...如果我们为非色盲用户使用色调的变化，会让他们的用户体验更上一层楼。 ? 对于明度和色调，你能找到的范围越广，你能支持的数据系列就越多。...规则3:使用渐变代替一些固定选用的颜色 融合了不同色调的渐变色配色方案可兼得两全。
十年移动开发专家告诉你，如何打造最合适的构架和最合适的重构。 ? 张旭 2006年加入腾讯，近10年的移动软件研发经验。...和大家一起聊聊从架构设计方面，如何有效的避免性能问题的发生。 若要查看分享视频，请点击 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...本文系腾讯Bugly特邀文章，转载请注明作者和出处“腾讯Bugly(http://bugly.qq.com)” 腾讯Bugly，最专业的质量跟踪平台
本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」...有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好...机器学习算法速查表 机器学习算法速查表可帮助你从大量算法之中筛选出解决你的特定问题的算法，同时本文也将介绍如何使用该速查表。...很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。 当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...不过，即便到了这一步，达到最高精度的标准算法也可能不是最合适的算法，这是因为一个算法通常需要用户细致的调参以及大范围的训练才能获得其最佳性能。
如果其他媒体、网站或其他任何形式的法律实体和个人使用，必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任。不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载，或盗用腾讯云数据库团队名义发布信息。本文为节选。...这就引出了一个问题——应用程序如何知道要访问哪个数据库节点？应用程序如何检测数据库拓扑已更改？我们如何保护应用程序免受底层数据库架构复杂性的影响？...不知道从什么时候开始，中间人技术的概念变得很流行，而数据库环境开始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理，它们的用途以及如何使用现代代理构建高度可用且高度可控的数据库环境。本文为白皮书节选。...如您所见，高级数据库代理不仅仅是一个数据包路由设备，而且可以通过多种方式的使用，从而改进运营团队管理数据库层的选项。还可以使用代理中创建的流量路由逻辑帮助构建分片设置。...二、数据库代理类型 在我们深入研究如何使用代理的细节之前，本章我们将讨论代理的两种主要类型，将介绍每种类型的示例，和它们之间的主要区别。
Linux操作系统是开源的、免费的、高效的操作系统，在信息安全领域中得到了广泛的应用。然而，在选择Linux版本时，我们需要考虑许多因素，如安全性、稳定性、易用性、兼容性等。...稳定性：Linux版本的稳定性是指系统能否长时间稳定运行，而不会出现崩溃或死机等问题。 易用性：Linux版本的易用性是指用户能否轻松地使用和管理系统。...安全性：Kali Linux的开发人员致力于保持系统的安全性，并及时修复漏洞和安全问题。 易用性：Kali Linux的界面简单易用，用户可以轻松地使用和管理系统。...三、CentOS停止更新的危害 CentOS是一个基于Red Hat Enterprise Linux（RHEL）的Linux发行版，它是一款广泛使用的企业级Linux发行版。...因此，在选择Linux版本时，我们应该优先考虑安全性和稳定性，并选择一个广泛使用和有强大社区支持的版本，如Kali Linux。
文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。 面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」...有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好...机器学习算法速查表可帮助你从大量算法之中筛选出解决你的特定问题的算法，同时本文也将介绍如何使用该速查表。...很多用户将精确性置于首位，然而新手则倾向于选择他们最了解的算法。 当你有一个数据集后，第一件需要考虑的事情就是如何获得结果，无论这些结果可能会多么奇怪。新手倾向于选择易于实现且能快速获得结果的算法。...不过，即便到了这一步，达到最高精度的标准算法也可能不是最合适的算法，这是因为一个算法通常需要用户细致的调参以及大范围的训练才能获得其最佳性能。
它会更加愿意投资，获得数据领域最顶尖的人才，打造最优秀的底层系统，不断地将最前沿的算法和计算技术推向极致，开发各种不可思议的工程产品来展现数据学的魔力。...这个公司同样必须拥有世界级的数据才可以。 首先得找到一家真正拥有数据的公司。在评估初创公司早期价值的时候，区分「数据拥有者」和「数据向往者」是非常重要的。...其一是「有趣」，即能够迫使你去利用创新思维解决问题，测试某些猜测，推动你去开发出全新的算法与应用。...数据分析这个领域地位的崛起，刚好凑巧碰上了「大数据」这个概念的崛起。但是它们不是一个东西。超大规模的数据量并不一定带来足够深刻的洞见，也并不一定是必要的。...最后的话 当然，还有其他需要考虑的因素：比如公司的品牌影响力，使用的是哪个具体的技术，具体到公司的同事都是怎样的，等等等等。所有这一切都同等重要。
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