你必须以根据实际的业务需求进行数据建模。在这个过程中，对于什么样的模型是正确的数据模型可能会出现不同的争议。重要的是将最大的建模工作应用于受最频繁的业务事务影响的实体。
强制使用联合型的关联型(CONNECT BY WITH FILTERING) ,ps:详情
整理工作中用到的Hint，不定时更新，Hint是oracle早期因为oracle优化器还不是很完善加上去的，可以辅助oracle优化器，Hint 是Oracle 提供的一种SQL语法，常用于SQL调优，通过Hint强行改变Oracle的执行计划，从而实现sql调优
容器镜像是可执行的软件包，包括运行应用程序所需的所有内容：代码、运行时、系统工具、库和设置。通过构建自定义镜像，您可以在任何支持Docker的平台上无缝地部署应用程序及其所有依赖项。
性能是一个网站成功的非常关键因素，任何人都不喜欢访问速度超慢的网站。WordPress 的开放性造就 WordPress 有着成千上万的插件，使得 WordPress 比以其他 CMS 程序更受欢迎，但是开放也在一定程度上使得 WordPress 的性能不是很好，所以当你发现你的 WordPress 站点性能很差，你应该尝试通过下面的方式去优化它：
在javascript的帮助下，可以为几乎每个领域(如移动、桌面应用程序和游戏Web开发)创建Web应用程序，因为该编程语言用作服务器端编程语言以实现最大功能，所以它是一种很好的编程语言。
可以重命名和隐藏内置选项卡和内置组，改变其在功能区中的顺序。然而，不能重命名和隐藏内置控件，修改内置控件的图标，修改功能区内置组中内置控件的顺序。
var x = {}; var y = []; var z = null; typeof x; // "object" typeof y; // "object" typeof z; // "object"
翻译：疯狂的技术宅 原文：https://medium.freecodecamp.org/how-to-optimize-your-javascript-apps-using-loops-d5eade9ba89f
在大多数监督性机器学习问题中，我们需要定义一个模型并基于训练数据集预估其参数。计算这些参数的广泛且容易使用的一个技术是通过梯度下降来最小化模型的误差。梯度下降通过在每个步骤最小化成本函数来在许多迭代中估计模型的权重。
AI 科技评论按：经过 7 月 10 日的三个 Tutorial Session 和 Opening Reception 晚宴之后，在瑞典斯德哥尔摩举办的机器学习顶会 ICML 2018 正式进入第一天的正会。
机器学习有许多不同的算法，每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而，最简单的机器学习算法可能是线性回归。
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
开始之前，请问你是不是考虑执行贝叶斯超参数优化，但又不确定如何操作？听说过各种超参数优化库，如前两次介绍的模型调参神器：Hyperopt ｜ 使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化，但又想知道 Scikit Optimize 是否适合？这时，你应当认真阅读完本文，并且点个赞加个收藏～
为了帮助大家准备面试，这里分享一个资源，它提供了每个机器学习模型的简明解释。它们并不详尽，而是恰恰相反。希望阅读这篇文章后，你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。
超规模计算是一种计算体系结构，可以快速扩展或缩小，以满足对系统日益增长的需求。这种架构创新最初是由运行分布式站点的互联网巨头推动的，并已被大型云提供商采用。
Javascript 动画怎么可能总是和 CSS transition 一样快，甚至更快呢？到底是什么秘密呢？Adobe 和 Google 是怎么做到让他们的富媒体移动网站的速度和 native app 媲美的？
Lingo是一种求解器软件，它主要用于求解线性规划问题。线性规划问题是一类最优化问题，它通常用于寻找最大化或最小化目标函数的最优解，同时满足一些约束条件。例如，假设我们有一家生产纸箱的工厂，现在我们需要确定每种纸箱的生产数量，以最大化利润，同时保证我们有足够的原材料和工人来完成工作。这就是一个典型的线性规划问题，我们可以使用Lingo来求解。
在实践中，经验丰富的机器学习工程师和研究人员会培养出直觉，能够判断上述选择哪些 可行、哪些不可行。也就是说，他们学会了调节超参数的技巧。但是调节超参数并没有正式成 文的规则。如果你想要在某项任务上达到最佳性能，那么就不能满足于一个容易犯错的人随意 做出的选择。即使你拥有很好的直觉，最初的选择也几乎不可能是最优的。你可以手动调节你 的选择、重新训练模型，如此不停重复来改进你的选择，这也是机器学习工程师和研究人员大 部分时间都在做的事情。但是，整天调节超参数不应该是人类的工作，最好留给机器去做。
原文： http://www.benfrederickson.com/numerical-optimization/ 作者：Ben Frederickson
前些天开发了个OneDrive下载直链提取的油猴脚本，也是我第一次开发有复杂操作界面的油猴脚本。很早之前，我也写过一些有图形界面的脚本（参见：两个油猴脚本分享），只不过那个界面太简单。但就是那种简单的界面，使用jQuery控制页面也需要非常繁复的操作。而由于这次的脚本需要操作表格、完成多选操作甚至弹出模态框，因此如果还用jQuery就太折磨人了。最好是能借鉴现代前端开发的几大套件，顺便也用用现成UI库，节省一些工作量。
转载：https://blog.csdn.net/qq_41815146/article/details/81141088
我是winty，专注分享前端知识和各类前端资源，乐于分享各种有趣的事，关注我，一起做个有趣的人～
除此之外，还可以通过一些普适的最佳实践，减少编译范围、编译步骤提升 Webpack 性能，包括：
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
总结了 React “泡沫” 的问题以及超越现状的一些思考，本篇作者给出了一些替代选择。
选自 kdnuggets 作者：Soon Hin Khor 机器之心编译 参与：Rick、吴攀、李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分，给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练（training）的含义 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于
由于局部变量存在于作用域的起始位置，因此访问局部变量比访问跨作用域变量更快，变量在作用域中的位置越深，访问所需时间就越长，由于全局变量总处在作用域的最末端，因此访问速度最慢。
1、正确引用jQuery 尽量在body结束前才引入jQuery，而不是在head中。 借助第三方提供的CDN来引入jQuery，同时注意当使用第三方CDN出现问题时，要引入本地的jQuery文件。 如果在</body>前引入script文件的话，就不用写document.ready了，因为这时执行js代码时DOM已经加载完毕了。 <body> <script src="http://lib.sinaapp.com/js/jquery11/1.8/jquery.min.js"></script>
容器安全是实施和管理像Docker这样的容器技术的关键方面。它包括一组实践、工具和技术，旨在保护容器化应用程序及其运行的基础架构。在本节中，我们将讨论一些关键的容器安全考虑因素、最佳实践和建议。
在日常体验流媒体服务时，我们总是希望视频质量高，且无卡顿与缓冲。但是快速且稳定的网络并不是时时刻刻都有的——有时手机远离信号塔并失去信号，有时网络产生拥塞，有时由于睡眠模式导致天线需要重新连接，还有的时候，后台的任务可能会与流媒体竞争资源，这些因素都会导致流媒体服务质量的下降。
将知识从已有的标记域转移到新的域时，往往会发生域转移，由于域之间的差异导致性能下降。 领域适应是缓解这一问题的一个突出方法。 目前已有许多预先训练好的神经网络用于特征提取。 然而，很少有工作讨论如何在源域和目标域的不同预训练模型中选择最佳特性实例。通过采用强化学习我们提出了一种新的方法来选择特征，再两个域上学习选择最相关的特征。具体地说，在这个框架中，我们使用Q-learning来学习agent的策略来进行特征选择， 通过逼近action-value来进行决策。 在选择最优特征后，我们提出一种对抗分布对齐学习来改进预测结果。 大量的实验证明，该方法优于目前最先进的方法。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。误差的平它通过最小化方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
ES200D(左)、MS210（右）的外观 机器人开发背景 点焊是汽车生产线必不可少的焊接方法之一。使用数量虽因产量而有所不同，但为成功组装汽车车身，平均每条生产线上活跃着200至300台点焊机器人。 近年来客户为实现成本最小化，致力于建设以缩短生产线长度、减少工序数、减少机器人台数为目标的生产线。 面对此类客户需求，作为机器人厂商首先应当考虑以机器人的高速化来应对。 点焊机器人的高速化可在用户构建系统时帮助削减机器人台数。假设机器人速度提升20%，每台机器人的打点数就会增加20%，假设在原本
从最左上角开始看： Regression(回归):输出的目标是一个数值。如预测明天的PM2.5数值。 接下来是Classification(分类):该任务的目标是将数据归为某一类，如进行猫狗分类。 在分类任务中，将涉及线性和非线性的模型。其中，非线性的模型包含了Deep-Learning，SVM，决策树，K-NN等等。 结构化学习相对于回归或者分类来说，输出的是一个向量，结构化学习的输出可以是图像、语句、树结构等等。目前最火的的GAN就是一个典型的结构化学习样例。 回归、分类和结构化学习可以归为有监督任务，除此之外还有半监督任务以及无监督任务。 有监督模型对于模型的输入全部都是有标签的数据，半监督模型对于模型的输入，部分是有标签的数据，部分是没有标签的数据。无监督模型对于模型的输入全部都是没有标签的数据。 除此之外，因为手动对数据进行标注的代价很大，因此可以考虑将其他领域以及训练好的模型迁移到自己的任务中来，这叫做迁移学习。 目下，还有另外一个当下很火的技术叫做Reinforcement Learning(增强学习)。增强学习和监督学习的主要区别是：在有监督学习中，我们会对数据给出标签，然后拿模型得到的结果与结果进行对比，将结果进行一些处理之后用来优化模型。而在增强学习中，我们不会给模型正确的答案，取而代之的是我们会给模型一个分数，以此来表示模型结果的好坏程度。在增强学习中，模型并不知道为什么不好，只知道最终的结果评分。
最近在做一个手机主题，为了用上看似华丽的Ajax 特效，不得不用上jQuery（不要问我为什么不用原生js，要是我会写就不用那么费劲了）。但众所周知Jquery 库是日渐臃肿，就最新的版本，min版本（压缩版）就有90多kb，在手机上是不能承受的痛啊。于是思考着对jQuery库进行精简压缩。 jQuery 的替代方案 搜索一下，说道可以采用不少替代方案，比如下面的几个（来自互联网，原始出处未详）： Zepto.js Zepto.js 是支持移动WebKit浏览器的JavaScript框架，具有与jQue
翻译：韩海畴 校对：丁楠雅 本文带大家认识了什么是过拟合，并且示范了用正则化的方法来避免过拟合的问题。 多项式回归&过拟合 你可能训练过这样的机器学习模型，它在训练样本上表现得无可挑剔，却在新样本预
梯度下降是迄今为止最流行的优化策略，用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用，可以与每个算法结合使用，易于理解和实现。
插件名称：网站公告插件 版本号：1.3 v1.1 弹出框公告增加最小化模式，且24小时只自动弹出一次。底部公告支持自定义微语条数 v1.2 解决底部固定位置有可能被覆盖的问题 v1.3 获取最新微语代码修改 作者：Liuzp 用途：支持弹出框展示和底部固定位置展示公告 使用方法：后台激活插件，设置好展现形式和数据即可。如遇js报错请自行引入jquery库 特色：支持两种不同风格的展现形式，支持自定义首页或者所有页面显示，支持多条公告同时显示，支持直接调用微
响应式 Web 设计旨在为各种设备（从台式机显示器到手机）提供最佳的浏览体验。本文汇总了一些优秀的响应式 Web 设计 HTML 和 CSS 框架。这些框架都是开源的并免费的。
本文讨论了几种子集和收缩方法：最佳子集回归, 岭回归, LASSO, 弹性网, 最小角度回归, 主成分回归和偏最小二乘。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
一个月前，我突然有了个想法，CMS能否做的像webQQ那样，整个后台就像一个桌面系统，把功能归类到一个桌面图标里，点开某个图标后，操作里面的东西，就像在操作电脑上的某个文件夹一样简便，于是我之前写了一篇构想的文章：《关于CMS后台展示/操作方式的个人拙见》，不过认可我想法的人似乎不多。
为大家推荐十本前端开发相关的书籍，个人认为每本都很经典，希望大家能有所收获~ 鲁迅曾说过——“每18个月，前端技术的难度就会增加一倍” 但是即使前端技术飞速发展，下面这十本书却从来没有过时，依然是每
在线凸优化（OCO）已经成为了一种用于建模各种真实世界问题的常用学习框架，比如在线路由、搜索引擎的广告选择和垃圾信息过滤 [Hazan, 2016]。OCO 的协议如下：在第 t 次迭代，在线学习器从凸集 X 选择 x_t。在学习器确认这个选择之后，会揭示出一个凸成本函数
jQuery的版本更新很快，你应该总是使用最新的版本。因为新版本会改进性能，还有很多新功能。
“基于模型的方法比没有模型的方法更具样本效率。”近年来，这种经常重复的格言在几乎所有基于模型的RL论文（包括Jacob论文）中都引起关注。如此常识，没有人甚至不介意在旁边加上引文，陈述的真实性是不言而喻的。很明显，但是这是错误的。实际上，在很多情况下，两种方法的采样效率是相同的。
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