而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
一般称为称 "ok判别式"。...即对于有缓存的通道ch,在close(ch)之后,如果还有未读取出的变量,ok判别式的值为true.
#生成模型 #判别模型机器学习中的判别式模型和生成式模型目录：基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。...不过判别式模型更直接，更简单。两种方法目前交叉较多。由生成式模型可以得到判别式模型，但由判别式模型得不到生成式模型。3....判别式模型和生成式模型的区别3.1 判别式模型和生成式模型的对比图图片上图左边为判别式模型而右边为生成式模型，可以很清晰地看到差别，判别式模型是在寻找一个决策边界，通过该边界来将样本划分到对应类别。...3.2 判别式模型和生成式模型的特点判别式模型特点：判别式模型直接学习决策函数 Y = f(X) 或者条件概率 P(Y|X) ，不能反映训练数据本身的特性，但它寻找不同类别之间的最优分裂面，反映的是异类数据之间的差异...一定条件下能转换成判别式。总之，判别式模型和生成式模型都是使后验概率最大化，判别式是直接对后验概率建模，而生成式模型通过贝叶斯定理这一“桥梁”使问题转化为求联合概率。4.
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
线性判别分析（二分类情况） LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。...PCA和LDA PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）有很多的相似点，其本质是要将初始样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性...参考资料 Pattern Recognition and Machine Learning 《机器学习》 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（一）
#判别分析 用以判别个体所属群体的一种统计方法 判别分析重点是两类群体的判别方法 #主要判别分析方法 有距离判别 贝叶斯判别 费歇判别法 1、关键点： #贝叶斯判别 贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识...注 把贝叶斯判别函数存在了计算机的E盘R文件夹中 source("E:/R/discriminiant.bayes.R") #3、协方差相同时的判别 discriminiant.bayes(TrnX1..., TrnX2, rate=8/6,var.equal=TRUE) #协方差不同时的判别 discriminiant.bayes(TrnX1, TrnX2, rate=8/6) PS==========...==================discriminiant.bayes.R======================== #两个总体判别的贝叶斯判别程序 #输入 TrnX1 TrnX2表示X1类...distinguish.bayes.R") distinguish.bayes(X,G) PS：=============distinguish.bayes.R==================== #多个总体判别的贝叶斯判别程序
【摘要】 - 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测 【简介】 简单的说，假设o是观察值，q是模型...基本思想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本的产生模型，直接研究预测模型。代表性理论为统计学习理论。 这两种方法目前交叉较多。...【判别模型Discriminative Model】——inter-class probabilistic description 又可以称为条件模型，或条件概率模型。...- 优点: 实际上带的信息要比判别模型丰富， 研究单类问题比判别模型灵活性强 模型可以通过增量学习得到 能用于数据不完整（missing data）情况 modular...，但由判别模型得不到生成模型。
p=5689 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。...最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。...新的点通过计算判别函数分类δkδk（后验概率的枚举器）并返回类kk具有最大δkδk。判别变量可以通过类内和类间方差的特征分解来获得。...数据集 为了举例说明线性判别分析，我们将使用音素语音识别数据集。该数据集对于展示判别分析很有用，因为它涉及五种不同的结果。...RDA是一种正则化判别分析技术，对大量特征特别有用。
p=5689 ---- 一、线性分类判别 对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。 概率密度： p是数据的维度。...分类判别函数： 可以看出结果是关于x的一次函数：wx+w0，线性分类判别的说法由此得来。 参数计算： 二、二次分类判别 对于二分类问题，QDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差不同。...数据方差相同的时候，一次判别就可以，如左图所示;但如果方差差别较大，就是一个二次问题了，像右图那样。 ...从sklearn给的例子中，也容易观察到： QDA对数据有更好的适用性，QDA判别公式： 三、Fisher判据 A-Fisher理论推导 Fisher一个总原则是：投影之后的数据，最小化类内误差...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs
p=5689 一、线性分类判别 对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。 概率密度： ? p是数据的维度。 分类判别函数： ?...可以看出结果是关于x的一次函数：wx+w0，线性分类判别的说法由此得来。 参数计算： ? 二、二次分类判别 对于二分类问题，QDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差不同。...p=5689 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。...数据集 为了举例说明线性判别分析，我们将使用音素语音识别数据集。该数据集对于展示判别分析很有用，因为它涉及五种不同的结果。...RDA是一种正则化判别分析技术，对大量特征特别有用。
线性判别分析（二分类情况） LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。...PCA和LDA PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）有很多的相似点，其本质是要将初始样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性
1.typeof number,string,boolean,undefined,symbol,object,function 对象中除了函数为function，其他对象都判别为object， 缺陷：不能具体判别对象属于哪一类...，只是都判别为object，甚至连null都判别为object 2.Object.prototype.toString.call() 该方法详解：http://www.cnblogs.com/youhong.../p/6209054.html 针对于typeof方法的不足产生的对象判别方法，可以准确判别出内置对象的类型，但对于自定义的对象实例只能都判别为object 可能返回值： [object Number]...object Function] [object Object] [object Array] [object Arguments] [object Math] [object Symbol] 缺陷：无法判别自定义的对象实例
原文链接 / https://blog.addpipe.com/typical-video-bitrates-with-html-media-capture-a...
和判别模型(discriminative model)。...常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、 boosting、条件 随机场、神经网络等。...判别模型 判别方法由数据直接学习决策函数 ? 或者条件概率分布 ? 作为预测的模型，即判别模型。判别方法关心的是对给定输入 ? ，应该预测什么样的输出 ? 。...---- 判别模型与生成模型比较 判别模型： 优点： 1）仅需要有限的样本。节省计算资源，需要的样本数量也少于生成模型。...，但由判别模型得不到生成模型。
生成模型可以产生数据，判别模型只能根据数据做判断。...生成模型的指导思想是贝叶斯，判别模型的指导思想是频率学派 生成模型 生成模型（Generaive Model）一般以概率的方式描述了数据的产生方式，通过对模型采样就可以产生数据。...判别模型 判别模型（Discriminative Model）对数据之间的映射关系建模，而不考虑数据本身是如何生成的。...判别模型可以根据给定的数据 预测对应的 （回归），或根据不同的映射结果来区分（discriminate）给定的数据 （分类）。但模型自身并不能产生数据 。...对于分类来说：判别模型直接根据x的特征，来对c建模，划定一个整体判别边界。训练完模型后，每新来一个数据，就根据这个边界来判断它应该属于哪一类。
AI君分分钟带你读懂AI技术 线性判别分析 Linear Discriminant Analysis 概述 这篇文章里，AI君想要跟大家讲讲线性判别分析，英文全称Linear Discriminant...线性判别分析(LDA)属于机器学习中的监督式学习方法，广义的LDA是指所有的判别函数均为线性函数。其中最经典的则是“Fisher判别分析”。...线性判别分析的核心思想是寻找到最佳的投影方法，将高维的样本投影到特征空间(feature space)，使得不同类别间的数据“距离”最大，而同一类别内的数据“距离”最小。...线性判别分析算法综合了上述两种思想，使投影后的样本在新的子空间有最大的“类间距离”和最小的“类内距离”，从而能更好地完成分类问题。...通过线性判别分析，高维的原始样本数据可以被投影到最适合分类的特征空间。线性判别分析常被用来在数据挖掘过程中进行分类信息抽取和特征空间(feature space)维数压缩等。
判别模型和生成模型总结与对比： 判别模型(Discriminative Models) 生成模型(Generative Models) 特点 在有限样本条件下建立判别函数，寻找不同数据间的最优分类面，...要求已知样本无穷或尽可能的大 区别 估计条件概率分布P(y\x) 估计联合概率分布P(x,y) 联系 生成模型可得到判别模型 判别模型得不到生成模型 常见模型 ME、CRF、LR、SVM、Boosting
监督学习方法分为生成方法和判别方法，学习到的模型分为生成模型和判别模型。...例子 对于简单的二分类问题 判别模型：学到一个好的分界线，直接把两类区分开 生成模型：学到两类各自的分布，当新的数据来的时候，看看属于哪个分布从而区分数据 判别模型与生成模型的对比 特点 判别模型 生成模型
线性判别分析，全称是Linear Discriminant Analysis, 简称LDA, 是一种属于监督学习的降维算法。与PCA这种无监督的降维算法不同，LDA要求输入数据有对应的标签。
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