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关键词

输入输出?

今年我给自己定的年度目标里,有关于读书的,根据制定目标的量标准,我设定的目标「全年至少读完 12 本书」,注意,目标定的「读完」。 因为这个目标,我会时不时地去回顾当前的进度,同时也因为这个目标,好几次我都在输入(读书)输出(写导读)之间犹豫不决(担心达不成目标)。 这个时候,我就不得不借助套完整的方法论来辅助了。但,沟通沟通,如果沟通时没有彻底的理解方法论的意义,那么旦我们开始具体的工作,会发现这些所谓的方法论完全不沾边。 重新梳理下,我认为方法论的纳学习可以等同于输入,具体的实践等同于输出,输入输出?本次这种情况下,输入和输出相辅相成的,所以他俩同等重要。输出的同时进行输入,为了让后续的输出更系统。 三我记得有次带孩子去公园放风筝,放风筝的地方离公园门口段距离,所以我们边玩边往目的地前进。但熊孩子边玩边玩,高兴的都快忘记我们要去放风筝了。

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用泛,而不关联? 课上用关联

,设备的生产国有关系,如果写在设备规格里,会有堆 if(日期&&&设备类型&&生产国家)老师说的逻辑运算这样,虽然在同个地方做完全部逻辑,内聚,但用泛,每个设备类型个子类,则逻辑更清晰 我在我的项目例子下面这个 。把登录的行为分开般来说,属性和行为两个方向随着业务的发展,不同的子类会有较大的机会存在变的可能,如果预见子类的类型不多,用泛,而不关联? 课上用关联杨雪鸿你说的用关联更合适吧,比如抽象出计算公公式,按策略模式来Alan用泛更合适,每种设备的计算租金方式不同老师课上说通过集合运算,我理解各种条件组合,把不同类型分开,这样代码比较难维护杨雪鸿你都没看懂我说的 策略模式只把泛挪了个级别,换汤不换药Alan账户类型里放个属性--- 种类型有密码,种类型没密码,而且登录的行为差别比较大,个验证密码,验证公众号的授权码,综合衡量,我用的比较直观 在泛之前想又没有通过关联显式解决的好方法,没有的话再泛,把变写在行为里

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    项目管理经验篇:PM以项目的速度质量

    在项目管理的铁三角里,单独两个不至于形成制约关系。如果真要在这两个里面选哪个,那么选速度。 在快节奏的开发工作中,你必须争分夺秒,以在最后期限之前项目能够如期交付。 但时间紧,就容易忽视代码的质量和规范,或者不去写测试用例。反过来,如果太过追求项目的质量,则会拖延进度。 要搞清楚速度质量,需要搞清楚客户客户的真实需求什么? 这种情况下肯定速度,质量可以后续完善@2 客户想产品高质量的完成,让用户有个好的体验,但时间可以晚点,质量定到保障 这种情况肯定质量,在项目执行过程中需要多次评估质量,不满足就及时返工重新做 项目开始时就注重代码质量会加快进度 好的代码种“艺术”,雅、整洁、易于阅读、团队协作也比较容易。这我们应该在每天都要努力的方向。 如果项目你个人的,那就花费所有时间确保把每行代码都写好,将其到最简洁的形式。如果项目必须在某个时间内完成,那么就选择条能到达终点的最短路径。

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    网站制作考虑SEO网站设计?

    在网站制作之前,网站策划时般要考虑网站的规划和设计,在这其中,SEO和网站本身的外形表现设计究竟要考虑哪个?也就说这两个发生冲突时,要保证哪个? 但通常情况下,企业网站以中小企业为主的,中小企业网站想从搜索引擎自然流量中获得些订单的。 因此,SEO般中小企业网站制作时必考虑的项了,而且对于新成立企业尤为重要,毕竟那时别人都不知道你的公司名称。 有时,SEO和美工方面有些冲突的,比如美工方面如果很多地方使用flash表现非常漂亮,但对于SEO来说就非常不利,甚至种灾难。 如果反之,那就需要在满足SEO的前提下追求美工的质表现。

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    【哈佛商业评论】所有AI公司都面临的两难:性能应用

    对于AI公司来说,首需要搞清楚自己和客户对于错误的容忍度什么,然后要问自己:在真实环境中获取客户数据有多么重要?最终,需要找到个产品训练时长和投入真实环境后潜在风险的平衡点。 大多数记者将他的表现功于经验。他拥有19,663 小时的飞行时长,其中A320 飞机的飞行时长达到了4,765 小时。 机器学习也如此。AI 应用基于预测的。传统的编程算法遵循指定步骤处理数据,输出结果。但机器学习不同。作为当今 AI 技术的主要方法,机器学习算法会在学习过程中持续进。 主要由谷歌率研发的第代无人驾驶车辆,使用了专业的人类车手进行训练。他们驾驶着有限数量的车辆,进行了数十万公里的道路实测。这就像父母在让孩子自己开车上路前,会坐在副驾驶上监督他们段时间。 特斯拉需要机器在实际路况下学习,但将现有车辆置于实际路况下,意味着给予客户个相对“年轻和缺乏经验”的驾驶员——尽管可能已经比许多年轻的司机更好。不过,这比beta 测试的风险高多了。

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    Andrew Ng机器学习课程笔记--week8(K-means&PCA)

    Clustering1) K-Means Algorithm首需要知道的无监督学习下,数据没有标签的,所以可视数据后下面这样的效果(只有种颜色)? 所以为了解决这个问题,我们需要重复多次的随机初始,然后看最后得到的结果中否有很多结果相同的,如果有那么很可能就全局最解。 算法如下? 乍看感觉这个线性回很像啊?但有很大的区别的,见下图? 左边线性回,右边PCA。 区别如下: PCA的目的使得所有点到降维后的平面的距离之后最小,所以垂直的距离。 线性回关注的实际值y与预测值 y_ 大小之间的差距,的目的使得预测值与实际值尽可能地接近或相等,所以竖直的距离PCA Algorithm1. 认为使用PCA数据准没错 很多时候想都不想就直接数据,然后再进行计算。视频中老师建议可以用原始数据计算,看下效果如何,然后再根据实际情况看否需要使用PCA算法来压缩数据。

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    ​想要做好网站,就要了解SEO什么?

    seo术语的意思就“搜索引擎”。 5.jpg seo工作的核心主要体现在以下两个方面: 、提升用户体验: 1、提升网站的稳定性 2、提升网站的访问速度 3、网站结构的合理性 4、网站的额美观度 5、质的内容 二、提升搜索引擎的友好性 搜索引擎连接用户和商家的平台,为用户和商家提供了各种各样的服务,其主要目的就取得利益和长远的发展。三者之间需要满足各自利益诉求,才能让搜索引擎达到种均衡发展的状态。 未来的seo市场,将个透明的、竞争激烈的市场。搜索引擎平台将会围绕着用户和商家的需求,不断产品,提升用户体验。 企业网站也将不断迎合搜索引擎的运算规则,向着个性、专业、智能的方向发展。 seo管理工具针对搜索引擎的查询、诊断为主的网站或软件等。软件网页版,无需下载,操作简单。

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    机器学习(十)-------- 降维(Dimensionality Reduction)

    主成分分析最小投射误差(Projected Error),而线性回尝试的最小预测误差。线性回的目的预测结果,而主成分分析 不作任何预测。? 同样图像处理领域的 KL 变换使用 PCA 做图像压缩。但 PCA 要保证降维后,要保证数据的特性损失最小。 PCA 技术的大好处对数据进行降维的处理。 PCA 技术的个很大的,它完全无参数限制的。在 PCA 的计算过程中完全不 需要人为的设定参数或根据任何经验模型对计算进行干预,最后的结果只与数据相关,与 用户独立的。 但,这点同时也可以看作缺点。如果用户对观测对象有定的验知识,掌握了 数据的些特征,却无法通过参数等方法对处理过程进行干预,可能会得不到预期的效果, 效率也不高。PCA 减少?维到? 维: 第均值。我们需要计算出所有特征的均值,然后令 ?? = ?? − ??。如果特 征在不同的数量级上,我们需要将其除以标准差 ?2。

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    【数据结构与算法】详解什么级队列,并用代码手动实现级队列

    经过这样个讲解,相信大家都知道 级队列 和普通的队列的区别了吧。在向级队列插入元素时,每个元素有个自己的号码牌,表示该元素排在队列的前端后端。 老样子,我们列举下,级队列的方法,如下表方法含义enqueue()向队列添加元素dequeue()删除队列最前端的个元素,并返回该元素front()返回队列前端的元素,但不会移除该元素isEmpty ()查看队列否为空size()返回队列内元素的个数toString()以字符串的形式展示队列内的所有元素三、用代码实现级队列接下来,我们也用JavaScript实现个基于数组的线性结构的类, ()方法toString()方法就级队列内的元素用字符串的方式展示出来(将数组转成字符串)并返回,与普通队列的 toString()方法不同的,它不仅会将元素的值展示出来,会展示每个元素的级 因为这个例子中,添加个元素,要改动 n-1 个元素的下标值,可想而知,这个非常消耗性能的操作,所以在这里用 数组 来实现级队列有点不合适。

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    14降维3-4PCA算法原理

    Note 在使用 PCA 之前,需要进行 和特征规范主成分分析原理从二维降到维 找到个能够使数据投影到其上的投影误差最小的方向向量 。 PCA 和线性回样从工作机制和得到的结果上看,PCA 和线性回方法很像,看似都找到个可以近似拟合原始数据的线或平面 ,尽管看上去很相似但实际上却完全不样。 下图中,左边的线性回的误差( 垂直于横轴投影 ),右边则主要成分分析的误差( 垂直于方向向量投影 )。?PCA点与缺点PCA 技术的大好处对数据进行降维的处理。 PCA 技术的个很大的,它完全无参数限制的。在 PCA 的计算过程中完全不需要人为的设定参数或根据任何经验模型对计算进行干预,最后的结果只与数据相关,与用户独立的。 缺点这点同时也可以看作缺点。如果用户对观测对象有定的验知识,掌握了数据的些特征,却无法通过参数等方法对处理过程进行干预,可能会得不到预期的效果,效率也不高。

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    特征选择与特征抽取

    PCA得到的投影空间协方差矩阵的特征向量,而LDA则通过求得个变换W,使得变换之后的新均值之差最大、方差最大(也就最大类间距离和最小类内距离),变换W就特征的投影方向。4. 这样就将子集的选择看作问题,这里有很多的算法可以解决,尤其些启发式的算法,如GA,PSO,DE,ABC等, 主要方法有:recursive feature elimination 这句话并不很好理解,其实讲在确定模型的过程中,挑选出那些对模型的训练有重要意义的属性。主要方法:正则,岭回在基本线性回的过程中加入了正则项。5. 对于进行分组进行特征选择,答案进行分组,因为交叉验证的目的做模型选择,既然特征选择模型选择的部分,那么理所应当进行分组。 如果进行特征选择,即在整个数据集中挑选择机,这样挑选的子集就具有随机性。 我们可以拿正则来举例,正则对权重约束,这样的约束参数在模型训练的过程中确定的,而不定好然后再进行交叉验证的。

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    MLK | 机器学习的降维打击

    这样说可能很明晰,我们进步看下原矩阵与基变换后矩阵协方差矩阵的关系。设原始数据矩阵X对应的协方差矩阵为C,而P组基按行组成的矩阵,设Y=PX,则Y为X对P做基变换后的数据。 换句话说,目标变成了寻找个矩阵P,满足PCP^T个对角矩阵,并且对角元素按从大到小依次排列,那么P的前K行就要寻找的基,用P的前K行组成的矩阵乘以X就使得X从N维降到了K维并满足上述条件 whiten:bool类型,否进行白(就对降维后的数据进行,使方差为1),默认为FALSE。如果需要后续处理可以改为TRUE。 而PCA的不足在于不能很好地分开不同类别的数据,如下图:?LDA算法既可以用来降维,又可以用来分类,但目前来说,主要用于降维。在我们进行图像识别图像识别相关的数据分析时,LDA个有力的工具。 下面总结下LDA算法的缺点:点:1)在降维过程中可以使用类别的验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别验知识。

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    ML:教你聚类并构建学习模型处理数据(附数据集)

    此方法被编写在python类中,以便将来能实现类似网格搜索的参数。? PCA有其他的好处,它能把对总体方差没有贡献的变量数量降到最低,并且将维度降低到三维以便我们直观地改进聚类算法的图形表示(并且将维度降低至三维,给了我们个图形的分类效果展示,以便做出直观地改进)。 然而,这只概念验证的初始迭代,没有关键参数,如n_nodes、(节点数量),PCA dimensions(PCA维度)和KNN connectivity parameters(KNN连通度)。 将这些方法编码到个python类中,它可以协助使用类似于网格搜索的过程来确定最佳的集群参数,从而最大简单线性回模型的准确性。 未来工作此时,“概念验证”的关键缺失对新数据进行训练和分类的能力。在引入测试集时,要基于训练得到的参数将新数据被分为有标记的组。这就需要个有监督的聚类方法,比如决策树或支持向量机(SVM)。

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    LDA线性判别分析

    问题之前我们讨论的 PCA降维,对样本数据来言,可以没有类别标签 y 的。如果我们做回时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。 可能有点抽象,我们看看最简单的情况。 般来说,如果我们的数据有类别标签的,那么选择LDA去尝试降维;当然也可以使用PCA做很小幅度的降维去消去噪声,然后再使用LDA降维。如果没有类别标签,那么肯定PCA考虑的个选择了。 小结  LDA算法既可以用来降维,又可以用来分类,但目前来说,主要用于降维。在我们进行图像识别图像识别相关的数据分析时,LDA个有力的工具。下面总结下LDA算法的缺点。 LDA算法的主要点有:在降维过程中可以使用类别的验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别验知识。LDA在样本分类信息依赖均值而不方差的时候,比PCA之类的算法较

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    java中线程怎么回事给出个例子

    6.线程级 java中线程的级用1-10之间的数字表示,数值越大级越高,默认的级为5。 Java中的线程在Thread类中定义的常量 NORM_PRIORITY : 值为5,MAX_PRIORITY :值为10,MIN_PRIORITY : 值为1,缺省级为 NORM_PRIORITY 有关级的常用方法有两个:1)final void setPriority(int newp) : 修改线程的当前级  2)final int getPriority() : 返回线程的级。 马克-to-win:线程的级不能担保线程的执行次序。级高的线程获取CPU执行的几率较大,级低的线程也有机会执行。 ,Windows有个抗争的方法, 给低级的线程级的临时提升。。。。。。

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    机器学习集成算法:XGBoost思想

    02—从随机森林说到XGBoost随机森林在决策树的基础上,放入许多棵决策树,并行的,独立的构造出每棵决策树,树与树之间没有关系,通过这种方式达到提升的目的。 与之相对的,每次往森林里扔第 k 棵树的时候,要考虑前面的 k-1 棵树,并且加入这 k 棵树后,预测的效果必须要好才行,不好的话,就不能放入这 k 棵树,关于如何选择第 k 棵树以达到提升的过程 下面举个例子说明下问题的背景,要预测某个群体玩电脑游戏的可能性大小,在此我们要构建了 tree1,根据 age 和 male 这两个特征,得到了tree1,每个叶子节点不简单的给出玩不玩电脑游戏 以上就XGBoost在做时主要思想。 总结下,XGBoost和随机森林虽然用的基础模型都决策树,但它们在本质上不同的,XGBoost串行的组合决策树,也就有了第个,然后根据某个算法计算出要不要第二棵树,如果要,才有了第二个,依次类推

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    轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 你居然不知道 PCA ?

    在讨论 PCA 之前,让我们考虑下机器学习中的数据。对于般的机器学习模型,每种确定的机器学习模型都可以用个确定的函数或函数族来表示。 所以,无论机器学习,深度学习,都需要学习个训练数据集所表示的模型,验模型与学习到的模型符合度高的话,当然会有不错的准确率。 PCA 在降维时,就着重保留这种差异性,使得数据在降维后,数据的差异性损失最小PCA 常使用的差异性指标方差。 所以,PCA 降维问题最后又结为最值问题。下图左为原始数据,图右为降维后数据。?scikit-learn 中的 PCA 默认使用奇异值分解将数据降维到低维空间。 当然,有时为了数据的处理或者可视等目的,就必学做出某种取舍,没有免费的午餐定理,每种算法完美的,所有势兼得的。

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    LDA线性判别分析

    如果我们做回时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维,但 PCA 没有将类别标签考虑进去,属于无监督的。 可能有点抽象,我们看看最简单的情况。 所以说PCA种无监督的降维方法,而LDA种有监督的降维方法。小结 LDA算法既可以用来降维,又可以用来分类,但目前来说,主要用于降维。 LDA算法的主要点有:在降维过程中可以使用类别的验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别验知识。LDA在样本分类信息依赖均值而不方差的时候,比PCA之类的算法较。  (真没怎么实际操作过,都拿来文本聚类了),降维后,运算肯定会,但效果否比linearsvc和svc的直接效果好?

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    PCA算法流程及个人理解

    前言 PCA,即主成分分析,种数据降维的方法,旨在利用降维的思想,把多指标转为少数几个综合指标,降低数据维数,从而实现提升数据处理速度的目的。流程1.数据标准处理。 按列计算数据集X的均值Xmean,然后Xnew=X−XmeanXnew=X−Xmean进行处理。 2.求解矩阵Xnew的协方差矩阵。?3. 计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。 5.计算降维后的数据集,即将的数据集投影到选取的特征向量矩阵上,这样就得到了我们需要的已经降维的数据集。 缺点1.点 1)它无监督学习,无参数限制的。 2)PCA对数据降维的同时也对新求出的特征值进行排序,根据所设置的阈值进行根据重要性程度的排列,可以达到在降维的同时最大程度保留原有信息。 2)如果我们对所识别对象有定认识,掌握了些特征,无法通过参数的设置来干预。 3)非高斯分布的情况下,PCA方法得出的主元可能不的。

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    决策树,逻辑回PCA-算法面经

    简述决策树的生成策略 PCA简述主成分分析PCA工作原理,以及PCA缺点?PCA中有第主成分、第二主成分,它们分别什么,又如何确定的? 逻辑回逻辑回线性模型么,说下原因? 预剪枝指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛性能提升,则停止划分并将当前结点标记为叶结点;后剪枝则从训练集生成棵完整的决策树,然后自底向上地对非叶结点进行考察 预剪枝使得决策树的很多分支都没有展开”,这不仅降低了过拟合的风险,显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。但另方面,有些分支的当前划分虽不能提升泛性能、甚至可能导致泛性能暂时下降? C4.5对ID3进行,通过引入信息增益率,对特征取值较多的属性进行惩罚。 PCA简述主成分分析PCA工作原理,以及PCA缺点? 逻辑回逻辑回线性模型么,说下原因?Datawhale秀回答者:梦大大 逻辑回广义线性模型,原因如下: ?

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