ParseServer的最大类限制是1000个。
链接:https://www.zhihu.com/question/21278186/answer/593999044
前言 在上一篇文章我们学习了WindowManager体系,了解了Window和WindowManager之间的关系,这一篇我们接着来学习Window的属性。 1.概述 上一篇文章中我们讲过了Window、WindowManager和WMS之间的关系,WMS是Window的最终管理者,Window好比是员工,WMS是老板,为了方便老板管理员工则需要定义一些“协议”,这些“协议”就是Window的属性,被定义在WindowManager的内部类LayoutParams中,了解Window的属性能够更好的理解
数据集链接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,发布于1998年。
在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在文
在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在
大类资产配置是量化中一个重要的领域,本文尝试实现若干资产配置模型。全文纯属瞎配,欢迎指正!
其实我们不需要这么专业,在我的理解,设计模式就是一种规范化的编程习惯,养成了这样的思想与习惯,对我们的代码,总是有好处了。
离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍 HBase 命令介绍 HBase命令主要分为两大类, 第一类是指操作hbase表的相关的shell命令; 第二类是
最近,看到一篇讲述 Tomcat 调优的文章,写得挺不错的,由于之前写了好几篇关于 Tomcat 的文章,这篇分享给各位读者,做一下补充。
最近整理了 Tomcat 调优这块,基本上面试必问,于是就花了点时间去搜集一下 Tomcat 调优都调了些什么,先记录一下调优手段,更多详细的原理和实现以后用到时候再来补充记录,下面就来介绍一下,Tomcat 调优大致分为两大类。
在对SNV位点进行注释时,往往需要综合采用多个数据库的注释结果,为了方便肿瘤研究人员,dbNSFP对人类基因组上的突变位点进行了丰富全面的功能注释,其目的是提供一站式服务,通过这一个数据库就可以完成突变位点的功能注释,文章链接如下
第一章 机器学习是什么 机器学习种类 从学习的种类来说,最常见的我们习惯分为两种: 无监督学习(unsupervised learning) 有监督学习(supervised learning) 此外还有: 半监督学习(semisupervised learning) 强化学习(reinforcement learning) 等等 聚类(clustering) 聚类是一种典型的“无监督学习”,是把物理对象或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。 简单来讲,就是一个归类的过程
了解Java当中的异常,那么什么是异常呢?异常又有什么分类呢?异常中的特殊结构:try...catch...finally 结构的使用方法。
前面我们已经说过了flume的简单入门,这篇文章继续深入,来熟悉下source,并通过自定义 source 来了解其工作原理,接下来的一系列文章都会以flume的各个小组件慢慢深入,欢迎和我一起学习
[ 导读 ]目前有关机器学习的资料可谓层出不穷,其中既有书籍、课程视频资料,也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说,或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。
麦肯锡报告中分了11个行业大类,看不同国家未来在这些行业的岗位需求变化。其中涉及到创意工作、技术类工程师、管理类以及社会互动类的岗位需求增长明显,因为机器还无法在这些领域取代人类。另一方面,那些在可预测环境中进行物理活动的部分岗位需求将下降明显。
雷天琪 法国电信 机器学习实习生 巴黎综合理工学院(École Polytechnique) 知乎链接:http://www.zhihu.com/question/35649122/answer/64675192 我们在机器学习的案例中经常会陷入一种情况,即数据量不足,或者在维度过高的情况下,数据量相对不足。 如果是维度过高造成的数据量不足(维度灾难),我们可以用降维的方式来“缓解压力”,但是在某些情况下,即使降维之后,我们依然没有足够的数据。 比如一次调查中,我们只获得了几千份样本,那么,在数据
从2014年起,各大量化平台开始陆续上线,可能都受到了Quantopian的启发。前段时间,界面曾经写过一篇文章,其中对各个平台的打法总结的很到位:
笔记摘抄自《linux操作系统基础及应用》 ---- 作业控制 正在执行的一个或者多个程序可形成一个作业。使用管道命令和重定向命令,一个作业可以启动多个进程。 如 : cat/etc/passwd | grep root | wc -l 作业就同时启动l cat,grep,wc三个进程。 根据作业的凡是不同,作业分成二大类。 1.0 前台作业:运行于前台,用户正对其进行交互操作。 2.0 后台作业:运行于后台,不接受终端的输入,但是向终端输出执行结果。 作业既可以在前台运行,也可以再后台运行,但
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