Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998,坑也太多了吧!”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致,但并不清楚具体是如何导致,并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂,在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998,还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
之前写的《webpack性能优化(0):webpack性能优化概况-优化构建速度》、《webpack性能优化(1):分隔/分包/异步加载+组件与路由懒加载》
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现,因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础,例如 TensorFlow 和 PyTorch,构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
本文讲解什么是决策树回归模型,以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型,只需要5个步骤。
(1)确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无,请参考下述步骤进行配置。
Lighthouse 是用于测试网页性能工具最有用的技术之一。它具备了自动化,并可以测量网站的可访问性和 SEO。更重要的是,它目前是开源的并且可以免费使用。同时,它可以用来测试渐进式 Web 应用程序。
引言 本文介绍数据库中的架构设计; 通常,单机是无法满足大系统对数据库的读写要求的,必须用集群的方式来解决; 引入集群意味着提升了系统的复杂度,使系统变得复杂和不好维护; 通常采用数据库负载均衡策略、读写分离策略、分库分表策略等加以优化; 负载均衡 扩展性强:当系统要更高数据库处理速度时,只要简单地增加数据库服务器就可以得到扩展; 可维护性:当某节点发生故障时,系统会自动检测故障并转移故障节点的应用,保证数据库的持续工作; 安全性: 因为数据会同步的多台服务器上,可以实现数据集的冗余,通过多份数据来保证安全
本文图片皆引自吴恩达机器学习教学视频,是对视频内容的提炼和总结,本文内容适合正在入门的初学者。
将要排序的数据拆分、分组放入几个有序的桶里,然后分别对每一个桶中的元素排序,最后将桶中的元素依次取出,就完成了最终的排序。
监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时,过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn,您可以将数据集拆分为子集,从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
image.png 订单拆分 选项 1:按相同物料拆分 使用此功能可以将一份现有生产订单拆分成多份订单,所有这些订单都用于生产相同的物料(但在开始日期和时间等方面存在差别)。 CO02执行订单拆
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节,其实整个过程并不顺利,因为并没有一个明确的指引,教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景,还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询,明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来,一开始却没有明显效果。经过反复测试,发现虽然filter可以省略计算分数的环节,但我们的业务查询场景,一次返回数据量不会很多,最大的瓶颈不在于打分,而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序,这方面在网上却很少
在机器学习中,模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定问题或任务上的效果如何。是机器学习流程中至关重要的一步,它可以帮助我们了解模型的优劣,并做出进一步的改进或决策。
要迁移还是不迁移? 自Magento 2问世以来,这个问题无疑已经引起您的注意。 Magento 2迁移并不是一个神奇的一键式过程,因此也就不足为奇了,尤其是考虑到您的Magento 1商店运作良好并产生了利润。 如果没有损坏,请不要修复,对吗? 尽管现实情况是Magento 2征服了市场,但企业主正在逐渐将其商店迁移到新版本,以获得更多收益。 如果您仍然有疑问,让我们立即澄清两个更棘手的问题,以便我们继续讨论如何以合理的价格轻松升级Magento。
先创建一个空的文件夹langchain-demo,执行命令以下命令初始化一个项目。
异名最近负责了一个微信小游戏的项目,在版本迭代间隙对游戏的性能调优进行了一次尝试。这个游戏是个打击类游戏,下面展示一下游戏的预览效果? 性能指标 引擎和小游戏都有提供一个性能面板,给开发者们暴露了下面
在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便的方法,可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上,groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序,然后深入了解其后台的实际情况,即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
H5 项目是企鹅辅导的核心项目,已迭代四年多,包括了课程详情页/老师详情页/报名页/支付页面等页面,构建产物用于企鹅辅导 APP/H5(微信/QQ/浏览器),迭代过程中了也累积了一些性能问题导致页面加载、渲染速度变慢,为了提升用户体验,近期启动了 “H5 性能优化” 项目,针对页面加载速度,渲染速度做了专项优化,下面是对本次优化的总结,包括以下几部分内容:
企鹅辅导 H5 页面在长期迭代过程中,逐渐累积了一些性能问题,导致页面加载、渲染速度变慢。为了提升用户体验,近期针对页面加载速度,渲染速度做了专项优化,本文是对此次优化的实践总结。分析过程比较细致,希望能给性能分析经验欠缺的同学一些帮助。 项目背景 H5 项目是企鹅辅导的核心项目,已迭代四年多,包括了课程详情页/老师详情页/报名页/支付页面等页面,构建产物用于企鹅辅导 APP/H5(微信/QQ/浏览器),迭代过程中了也累积了一些性能问题导致页面加载、渲染速度变慢,为了提升用户体验,近期启动了 “H5 性能优
给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。
1 背景 相信对于每个刚接触构建的同学来说, webpack 都是难以跨越的一道坎,它凭着抽象的概念、“言简意赅” 的文档,难倒了一众英雄好汉。 由于自己平时从零手写 webpack 配置的机会比较少,所以对 webpack 里的一些配置不都是特别清楚。 最近的一个需求需要给页面资源增加 md5 版本号,我正好借着这个机会,把项目里的 webpack 配置都重新梳理了一遍。 本文对于基本的配置概念(如 entry 、 output 等)就不一一赘述了,着重介绍的是 splitChunks 和 manifes
webpack 打包分析有它就够了:webpack-bundle-analyzer
dp[i][j]定义 :表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
其实很多团队开发中很多人都是负责自己的模块,做完了事,自己做的尽量简单话能用就行,不需要考虑过的以后的事,反正是打工的,是拿死工资的,项目做得好不好,和自己无关,其实这在很多团队中都或多或少有这样的人,当然这是不对的 先来说说项目本身的架构,maven配置各个模块,使得模块化并且解耦,后台,接口,单点登录,消息队列,定时服务,都是作为单独的服务去运行的,DAO层,service层同样也是通过maven配置的子模块(配置方面可以去我的博客参考),目前订单服务没有拆分,但是肯定要考虑以后拆分后的事。 那么问
一开始从索引参数调整, forcemerge 任务引入等多个手段来缓解问题,但是伴随数据的快速膨胀还是遇到类似高命中查询等难以优化的问题,从而引出了索引拆分方案的探索与实施。
在数学中,某个序列的母函数(Generating function,又称生成函数)是一种形式幂级数。其每一项的系数能够提供关于这个序列的信息。使用母函数解决这个问题的方法称为母函数方法。
需要安装一下缺的包。而且你这个电脑用户名里面有中文,也是一个麻烦的事情,如果搞不定就联系助教哦
摘要 如何成为一名优秀的切图工程师?百度资深研发工程师潘征与大家分享自己的工作心得。 ROLE移动端酷炫运营页 2014年开始,我在我们部门负责移动端酷炫运营页面,也就是俗称的H5的研发工作。 这些酷
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/integer-break
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因: java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). 解决办法一: 使用ToStringSerializer的注解,让系统序列化 时,保留相关精度
在Three.js中,一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中,我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体,研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
知晓程序注: 虽然微信小程序暂时还不支持个人注册,但利用小程序开发者工具,独立开发者也能尝试开发出自己的小程序。 在知晓程序创建的小程序开发交流群中,就有一位名叫 Leadream 的独立开发者,做了
slice() 方法可提取字符串的某个部分,并以新的字符串返回被提取的部分 stringObject.slice(start,end)。
我核心的想法是预测房价。然而,我不打算使用任何arima模型;相反,我将使用数据的特性逐年拟合回归。
背景 这几天在做管理后台的功能开发时 需要添加一个可以进行 标签打分的模块,方便后期对接单人员的 信息收集 根据需求,我选取的是常用的 layui.rate 组件 在嵌入页面是发现: 如果直接在页面上进行显示,按照文档指导是很容易实现的 但是,当前项目毕竟是在前人开发的代码基础上进行优化 此时,代码处理逻辑为 js-post 请求回调后 并且使用了 layer.open() 弹窗,在表格中进行显示 那么,就会出现 layui.rate 组件渲染不完整或失效的情况 【评分组件文档 -
小勤:像下面这个需求,要将左边的数据源按不同字母涉及的数字进行区间组合,怎么弄比较好?
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因: java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). 解决办法(一): 使用ToStringSerializer的注解,让系统序列化 时,保留相关精度 @JsonSerialize(using=ToStringSerializer.class) private Long createdBy; 上述方法需要在每个对象都配上该注解,此方法过于繁锁。 解决办
最近,参加了AutoSeries —时间序列数据的AutoML竞赛,在其中设法获得40个竞争对手(决赛中的15个)的第一名。这篇文章是解决方案的概述。
随着应用变得复杂,需要对 reducer 函数 进行拆分,拆分后的每一块独立负责管理 state 的一部分。
之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
例如在 chrome js console 中: alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
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机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义(标记)参数时创建监督模型,包括相关的和独立的。相反,当我们没有定义(未标记)参数时,使用无监督方法。在本文中,我们将关注一个特定的监督模型,称为随机森林,并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。 在深入了解随机森林模型的细节之前,重要的是定义决策树、集成模型、Bootstrapping,这些对于理解随机森林模型至关重要。 决策树用于回归和分类问题。它们在视觉上像树一样流动,因此得名,在分类情况下,它们从树的根开始,然后根据变量结果进行二元拆分,直到到达
神经网络训练需要一定计算量,使用低精度算法(全量化训练或 FQT 训练)有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器,并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说【js】字符串反转可实现的几种方式「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
随着大数据时代的到来,数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形,便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具,能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。
此数据框中的一行代表一家电信公司的客户。每个客户都从该公司购买了电话和互联网服务。
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