特征选择在微博经历了从最原始的人工选择，到半自动特征选择，到全自动特征选择的过程，如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...LR模型产出后，算法人员通常会对模型中的权重进行人工审查，确保高权重特征的业务含义是符合预期的。...在该类方法中，比较典型且应用广泛的有：皮尔森系数、卡方检验、互信息。方法的原理大同小异，考虑到卡方检验能够同时支持连续和离散特征，在微博我们采取了卡方检验对特征进行初步筛选。...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...常用的机器学习算法 现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器 这可能是机器学习中最简单的算法。...让y成为正确的答案:0或1，y_pred是预测的答案。根据对数的性质，如果y=0，那么在总和下的第一个加数等于0，并且第二个加数让我们所预测的y_pred越接近0。在y=1的情况下也是类似的。...每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ?...主成分分析：是一个很好的选择，它可以减少你的特征空间的维度，并尽可能减少信息的丢失。 神经网络：机器学习算法的新时代，可以应用于许多任务，但它们的训练需要巨大的计算复杂性。
在机器学习的世界里，朴素贝叶斯算法凭借其简单高效的特性，在文本分类、情感分析、疾病诊断等诸多领域发挥着重要作用。然而，在实际应用中，朴素贝叶斯算法常常会遇到一个棘手的问题——零概率问题。...而拉普拉斯平滑，就像是为解决这个问题量身定制的一把钥匙，今天我们就来深入探讨它在朴素贝叶斯算法中扮演的角色以及平滑参数的选择技巧。...在训练数据中，“量子计算”这个词从未出现在垃圾邮件中，那么按照朴素贝叶斯算法的常规计算，当一封新邮件包含“量子计算”这个词时，它被判定为垃圾邮件的概率就会是零，无论这封邮件其他方面的特征如何。...而当α等于1时，模型在训练集和测试集上都取得了较好的平衡，准确率较高，泛化能力也较强。 拉普拉斯平滑在朴素贝叶斯算法中起着不可或缺的作用，它帮助我们解决了零概率问题，提升了模型的泛化能力。...而平滑参数的选择则是一门需要根据具体数据和应用场景进行权衡的艺术，通过合理的选择，我们能够让朴素贝叶斯算法发挥出最佳性能，为各种实际问题提供有效的解决方案。
NFA 自动机作为正则表达式引擎，由于 NFA 自动机在匹配过程中存在大量的分支和回溯，假设 NFA 的状态数为 s，则该匹配算法的时间复杂度为 O（ns）。...NFA 自动机首先选择最小的匹配范围 匹配解析 对于如下实例： // 待匹配字符串 text = "abbc"; // 正则表达式 regex = "ab{1,3}?...询问《Java性能调优实战》专栏的老师被告知与贪婪模式的区别在于它不会使用b{1,3}与c匹配，在匹配完成abb之后，会使用regex中的c匹配text中的c。...4.2.1 分支选择优化 比较常用的选择项放在前面，使它们可以较快地被匹配到 尝试提取共用模式。...非捕获组则是指参与匹配却不进行分组编号的捕获组，其表达式一般由（?:exp）组成。 在正则表达式中，每个捕获组都有一个编号，编号 0 代表整个匹配到的内容。
而这里的正则表达式引擎就是一套核心算法，用于建立状态机。...这就是 NFA 自动机的匹配过程，虽然在实际应用中，碰到的正则表达式都要比这复杂，但匹配方法是一样的。...text = "abbbc" regex = "ab{1,3}c" 2.懒惰模式（Reluctant） 在该模式下，正则表达式会尽可能少地重复匹配字符，如果匹配成功，它会继续匹配剩余的字符串。...2.减少分支选择：分支选择类型 “(X|Y|Z)” 的正则表达式会降低性能，在开发的时候要尽量减少使用。...如果一定要用，可以通过以下几种方式来优化： 1）考虑选择的顺序，将比较常用的选择项放在前面，使他们可以较快地被匹配； 2）可以尝试提取共用模式，例如，将 “(abcd|abef)” 替换为 “ab(cd
在这个项目中，你的目标是创建尽可能精确的ed命令副本。这个练习的目标是不要有创意，而是要系统地实现另一个软件的精确副本。将其看作一个伪造的练习。...你会做出一些非常好的东西，你可以用它代替原来的ed，没有人会知道。 这项工作是创建ed命令的“代码大师副本”，尽可能准确，也就是说，你的测试套件应该对真正的ed和你的版本运行同一脚本，来比较输出。...这就像你在学习算法时所做的“代码大师副本”练习，除了你复制现有软件的行为，而不是试图记住它。这个流程是相似的，但你可以使用测试套件帮助它更快地进行。...如果你无法想象，在 Unix 的黑暗时期，有多少计算机出了故障，制作一个ed的副本会让你见识一下。 ed的一些概念是，虽然它支持脚本，但它最初是以交互方式使用的。就像用于文本文件的 MUD。...为了完成你的ed副本，你需要严重依赖于 Python 的re库，来使用正则表达式。我们在练习 31 中使用了这个库，所以通常你应该熟悉它和 RegEx。
而这里的正则表达式引擎就是一套核心算法，用于建立状态机。...贪婪模式（Greedy） 顾名思义，就是在数量匹配中，如果单独使用 +、 ? 、* 或{min,max} 等量词，正则表达式会匹配尽可能多的内容。...text = "abbbc" regex = "ab{1,3}c" 2. 懒惰模式（Reluctant） 在该模式下，正则表达式会尽可能少地重复匹配字符。如果匹配成功，它会继续匹配剩余的字符串。...减少分支选择 分支选择类型“(X|Y|Z)”的正则表达式会降低性能，我们在开发的时候要尽量减少使用。...如果一定要用，我们可以通过以下几种方式来优化： 首先，我们需要考虑选择的顺序，将比较常用的选择项放在前面，使它们可以较快地被匹配； 其次，我们可以尝试提取共用模式，例如，将“(abcd|abef)”替换为
近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更好的模型。...；它还包含一个 Trainer，可以将高效的训练算法无缝集成到训练循环中。...强大、可重现的基线，让你尽可能地快开始工作。 那么，使用 Composer 能够获得怎样的训练效果提升呢？ 多个模型系列的训练中减少的时间和成本。...从根本上改变「数学」是完全没问题的（比如删除很多权重）。你将获得与其他方式不同的网络，但这不像原始网络是「正确的」网络。...实际上，我们在 PTL 之上构建了我们的第一个 Composer 实现。」 PyTorch Lightning 的创建者 William Falcon 也出现在了后续讨论中，但二人似乎未达成共识。
正则表达式（Regular Expression，简称regex）是一种强大的文本处理工具，用于在字符串中匹配、查找、替换和提取模式。...在Java中，正则表达式通过java.util.regex包来支持。 常见问题 理解元字符：正则表达式中的特殊字符（如.、*、+、?、^、$等）可能与预期不符，因为它们有特殊的含义。...边界匹配：正确使用开始和结束边界（^、$）以及单词边界（\b）有时很棘手。 贪婪与懒惰量词：默认情况下，*、+和?是贪婪的，会匹配尽可能多的字符；使用?使其变得懒惰，匹配尽可能少的字符。...易错点 未转义特殊字符：在Java字符串中，需要双反斜杠（\）来转义正则表达式的特殊字符。 不完整的模式：正则表达式可能因为未正确闭合的括号或其他结构而无效。...通过理解正则表达式的基本概念和Java中的实现方式，你可以更有效地处理字符串，进行高效的文本分析和验证。记住，实践中不断调试和优化是掌握正则表达式的关键。
非贪婪匹配在默认情况下，正则表达式中的量词（如*、+、{n,}等）都是贪婪的，它们会尽可能多地匹配字符。但在某些情况下，我们希望进行非贪婪匹配，即尽可能少地匹配字符。这可以通过在量词后面添加一个问号?...>"中的.*?表示非贪婪匹配任意字符，尽可能少地匹配，直到遇到第一个闭合的尖括号>。这样，我们可以匹配到字符串中的每个单独的HTML标签，而不是贪婪地匹配整个标签及其内部内容。3....四、性能优化与注意事项虽然C++11正则表达式库功能强大，但在使用过程中也需要注意一些性能优化技巧和潜在的陷阱，以确保代码的高效运行和正确性。...选择合适的匹配函数：根据实际需求选择std::regex_search或std::regex_match。...在面对一些极端复杂的文本处理需求时，如深度语义分析、自然语言处理等，可能需要借助更专业的工具和算法。
在C++中，正则表达式的使用可以极大地简化文本处理任务，如搜索、替换和解析字符串。自C++11起，标准库引入了regex>头文件，提供了丰富的功能来处理正则表达式。...本文将深入浅出地介绍C++中的正则表达式库，包括常见问题、易错点及如何避免，并附带代码示例。 一、基本概念与用法 在开始之前，我们先了解一些基础概念： 正则表达式：一种强大的文本模式匹配工具。...特殊字符的转义 正则表达式中的一些字符具有特殊含义，如.、*、+等。在字符串中直接使用这些字符时，需要使用``进行转义。 贪婪与非贪婪匹配 默认情况下，量词如*和+是贪婪的，即尽可能多地匹配字符。...可以使其变为非贪婪的，即尽可能少地匹配字符。 捕获组与引用 使用括号()可以创建捕获组，通过\1、\2等可以在正则表达式中引用前一个捕获组的内容。...理解并正确使用正则表达式，可以显著提高编程效率和代码质量。记住，实践是掌握任何技能的关键，多编写和测试正则表达式可以帮助你更好地理解和应用它们。
算法需要快速处理所有这些数据。特别是在规模上。 这可能需要以最适合于底层库中的特定矩阵操作的方式重新解释在该方法下面的线性代数。 它可能需要专门的缓存知识来充分利用硬件。...在获得“hello world”实施后，这些并不是特别的技巧。这些是包含算法实施项目的工程挑战。 正确的算法 机器学习算法会给你一个结果，即使它们的实现是残缺的。 你得到一个数字。输出。预测。...你可能有也可能没有专门的设计测试来确保你的实现的正确性。 开源库中的现成实现是为了速度和/或健壮性而构建的。 你怎么能不使用标准的机器学习库？ 它们可能是为了尽可能快地适应狭窄的问题类型而设计的。...它们也可能用于一般用途，确保它们在广泛的问题上正确运行，超出您的考虑范围。 库并非都是相同的 并非所有从互联网下载的算法实现都是相同的。...在实施机器学习算法之前，学习如何使用机器学习算法，您将更快地建立机器学习的信心和技能。 实施和任何需要完成实施的研究将会提高你的理解。下一次使用该算法时，可以帮助您获得更好的结果。
在C++中，正则表达式的使用可以极大地简化文本处理任务，如搜索、替换和解析字符串。自C++11起，标准库引入了regex>头文件，提供了丰富的功能来处理正则表达式。...本文将深入浅出地介绍C++中的正则表达式库，包括常见问题、易错点及如何避免，并附带代码示例。一、基本概念与用法在开始之前，我们先了解一些基础概念：正则表达式：一种强大的文本模式匹配工具。...特殊字符的转义 正则表达式中的一些字符具有特殊含义，如.、*、+等。在字符串中直接使用这些字符时，需要使用进行转义。贪婪与非贪婪匹配 默认情况下，量词如*和+是贪婪的，即尽可能多地匹配字符。使用?...可以使其变为非贪婪的，即尽可能少地匹配字符。捕获组与引用 使用括号()可以创建捕获组，通过\1、\2等可以在正则表达式中引用前一个捕获组的内容。...理解并正确使用正则表达式，可以显著提高编程效率和代码质量。记住，实践是掌握任何技能的关键，多编写和测试正则表达式可以帮助你更好地理解和应用它们。
研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名，您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。...随着用户在站点中前进，它会逐渐加载图像，从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验，因为它有助于更快地访问内容。...重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。...根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中！将特殊关键字添加到图像描述中。...重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。
在 C++ 的 regex> 头文件中，常用的类有 std::regex、std::smatch 和 std::regex_match 等，通过这些类可以实现正则表达式的匹配、搜索和提取。...捕获组允许在正则表达式中标记并捕获特定的部分，而回溯则允许在替换文本中引用捕获的内容。...std::regex regExpr(pattern); // 预先编译正则表达式在可能的情况下，尽量使用简单的正则表达式模式，避免过于复杂和耗时的匹配规则。在正则表达式中尽量使用非贪婪量词（*?...预先编译正则表达式: 如前面所述，在程序初始化阶段就进行编译，可以避免在每次匹配时都重新编译，提高性能。6.3、优化匹配算法不同的算法在不同的场景下有不同的性能表现。...例如，在处理大型文本时，基于有限自动机（DFA）的算法会比回溯算法更高效。回溯是一种耗时的操作，尽量避免使得正则表达式需要进行大量回溯，可以通过优化正则表达式模式或使用非贪婪量词来减少回溯次数。
近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更好的模型。...强大、可重现的基线，让你尽可能地快开始工作。 那么，使用 Composer 能够获得怎样的训练效果提升呢？ 多个模型系列的训练中减少的时间和成本。...从根本上改变「数学」是完全没问题的（比如删除很多权重）。你将获得与其他方式不同的网络，但这不像原始网络是「正确的」网络。...实际上，我们在 PTL 之上构建了我们的第一个 Composer 实现。」 PyTorch Lightning 的创建者 William Falcon 也出现在了后续讨论中，但二人似乎未达成共识。...目前，Composer 的训练器可以应用于众多模型，包括对于 Resnet-50、Resnet-101、UNet 和 GPT-2 的加速。
不要考虑如何为您的问题构建完美的 ML 系统，您应该尽可能快地构建一个简单的原型。如果你不是问题领域的专家，这一点尤其正确，因为很难正确猜测最有希望的方向。...使用单一的评价指标 这个概念建立在前一个概念的基础上，关于为什么选择单个数字的评估度量的解释非常简单：它使您能够快速评估算法，因此您能够更快地迭代。使用多个评估指标只会使比较算法变得更加困难。...吴恩达解释说，你应该定义一个“可接受的”运行时间，这使你能够快速地整理出速度太慢的算法，并根据你的单个评估指标得到令人满意的算法。 简言之，单个评估指标能使你能够快速评估算法，从而更快地迭代。 3....如果你发现错误分类的图像中只有 9% 是鸟，那么无论你多大程度上改进算法在鸟分类上的性能，结果并不重要，因为它不会提高超过 9% 的性能。 此外，吴恩达提出几个使你能够快速进行错误分析的想法。...定义一个最佳错误率 最佳错误率有助于指导您接下来的步骤。在统计学中，它也经常被称为贝叶斯误差率。
另请注意，你通常需要在搜索输入框附近的某处打开 RegEx 开关。以下是在 VS Code 中执行此操作的方法： ?...指向文件夹“lua” 中的任何文件。...*lua: 匹配所有以 "loadScript" 开始同时以"lua"结束的字符串 3) ? — 非贪婪的匹配 .* 之后的 ? 符号和其他一些匹配规则意味着“尽可能少的匹配”。...因为符号 (和) 是正则表达式用来捕获匹配文本部分的特殊字符，但我们需要匹配实际的括号字符，所以需要对它们进行转义。 在前面的表达式中，我们使用.*？符号定义了方法调用的两个参数。...你现在就可以打开文本编辑器，立即开始使用其中的一些技巧。你将看到可以比以前更快地完成许多重构任务。一旦你掌握了这些技巧，就可以开始研究更多的正则表达式了。
注释应简洁明了，描述代码的功能和行为，以及任何重要的实现细节。 四、推荐的编程实践 尽可能使用局部变量。 尽可能减少代码的重复。 尽可能将复杂的条件判断和循环提取到单独的方法中。...不应捕获不会发生的异常。 应尽可能抛出具体的异常，而不是抛出通用的异常。 在finally块中进行资源清理。 七、可见性 应尽可能降低变量和方法的可见性。...在需要高效访问和修改的场景下，选择合适的集合类型，如ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等。...为复杂的算法和逻辑编写内部注释，以便于其他开发者理解代码的工作原理。 保持文档和注释的更新，以防止过时的信息导致误导。 十五、测试和代码质量 编写单元测试，确保代码的正确性和稳定性。...使用有意义的命名，避免使用难以理解的缩写和简称。 保持一致的代码风格，使得其他开发者更容易阅读和理解代码。 十七、性能优化 在需要优化性能的场景下，选择合适的数据结构和算法。
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