本文基于 PAI 搭建博客。 PAI 购买页：https://cloud.tencent.com/solution/pai PAI 使用示例：https://github.com/TencentCloudBase/pai-instance-document 购买完后需等待几分钟 PAI 的安装。 通过 https://域名:5523 访问成功后，说明 PAI 安装结束。 远程登陆到 PAI ssh root@域名或IP 配置 node.js PAI 中已经安装了 node.js，可以用如下命令进行查看： node -v 如果显示“-bash: node: 未找到命令”，
本文基于 PAI 搭建博客。 PAI 购买页：https://cloud.tencent.com/solution/pai PAI 使用示例：https://github.com/TencentCloudBase/pai-instance-document 购买完后需等待几分钟 PAI 的安装。 远程登陆到 PAI ssh root@域名或IP 配置 node.js PAI 中已经安装了 node.js，可以用如下命令进行查看： node -v 如果显示“-bash: node: 未找到命令”， 中的 nginx 默认代理 3000 端口 也可以将启动命令写入 .pai.yml 中，这样就可以通过 PAI 界面管理了。
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PAI 使用教程 Step 1 选购合适的配置、计费模式及购买时长 购买地址：https://cloud.tencent.com/solution/pai ? 默认域名:5523" 访问PAI-Mate管理页 ? PAI 相关文档 《PAI Demo：小程序商城》：https://url.cn/5BQoUla 《PAI Demo：WebSocket》：https://url.cn/5Zy32u4 《已有项目如何利用 PAI发布》：https://url.cn/5TDXgdT ? 成为 PAI 创始人 小程序云服务由你定义！ 提前体验小程序云服务器 PAI 可限时参加以下 有奖活动 ?
[项目已上线] 总述 项目最终通过微信小程序进行开发完成，通过租用腾讯云PAI服务器，自动绑定已经备案的域名。 服务器需要安装docker环境，通过docker-compose进行启动，自动启动需要使用.pai.yml这个文件进行动态服务拉取自动对服务进行启动停止和重启操作。 总的来说，腾讯云PAI服务器给我们开发者带来了很多硬件上的帮助，这些无关开发，然而很大程度上减少开发者们烦恼的方面，比如小程序开发域名需备案：） 诚然，这款服务器还是有相当一部分的坑存在，需要可能也是接下来 PAI的优化方向 部署脚本 由于PAI服务器没有给我们提供相关的shell脚本，这个时候需要我们自己创建相关的文件，阅读了官方提供的脚本 [官方部署脚本demo] 大致猜得出来要怎么使用了，可惜无奈的是我们创建的过程 这个文件书写起来就简单很多了，规定docker-compose.yml基础文件，之后就是使用shell, docker-compose up等等 对于.pai.yml这个启动过程，其实PAI团队可以写一个类似
1 Google Cloud AutoML 作为AutoML的提出和尝鲜者，Google Cloud AutoML是当前最早也是最成熟的AutoML系统，覆盖了图像分类，文本分类以及机器翻译三大领域，另外也上线了测试版的视频相关服务 支持的任务类型包括图像分类、物体检测、图像分割、文本分类、视频分类、声音分类，PaddlePaddle虽然惨淡，EasyDL还有希望。 3 阿里云PAI 阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）是阿里巴巴推出的机器学习服务平台，包含3个子产品，分别是机器学习可视化开发工具PAI-STUDIO ，云端交互式代码开发工具PAI-DSW，模型在线服务PAI-EAS， 提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。 业务范围包括文本分类，金融风控，商品推荐等。 ?
今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类，这个是一个监督学习的过程，首先我们需要导入两个Python库： import xgboost as xgb from sklearn.metrics import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。 我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。 打开数据集可以发现这其实是一组组的向量，我们来看一组数据集的截图： 首先第一列表示标签列，是每一组数据的正确分类，1表示蘑菇是有毒的，0表示蘑菇无毒的。 以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程，希望对各位朋友有所帮助，本人能力有限，文中如有纰漏之处，还望各位朋友多多指教，如有转载，也请标明出处，谢谢。
此外，基于PAI团队多年积累的深度学习训练、推理加速技术，在EasyCV中也集成了IO优化，模型训练加速、量化裁剪等功能，在性能上具备自己的优势。 基于阿里云的PAI产品生态，用户可以方便地进行模型管理、在线服务部署、大规模离线推理任务。 对接阿里云机器学习PAI平台训练加速、模型推理优化。 研究者基于EasyCV引入了YoloX-PAI，各种实验得出了影响YoloX的元素，并且提供了PAI-Blade，一种简单的实现方式，用于加速基于BladeDISC和TensorRT的推理过程。 Head 研究者主要通过注意力机制来增强检测头，借鉴了Transform框架中的机制，主要为了协调物体检测和分类两个分支的任务，上图已经展示了检测头，使用stem模块来加内存通道数，然后有一组类间卷积层来获取类间特征图
---- ---- 聚类分析 聚类分析是一种无监督的分类方法，即不预先指定类别。 根据分类对象不同，聚类分析可以分为样本聚类（Q型）和变量聚类（R型）。 样本聚类针对观测样本进行分类，而变量聚类则是试图找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。变量聚类是一种降维的方法。 并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。 ---- 模糊聚类分析 采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法称为模糊聚类分析。 ---- ---- 神经网络分类方法 神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元。一个阈值逻辑单元是一个对象，可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和。如果这个和达到或者超过了某个阈值，则输出一个量。
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三、数据类型的应用（常量与变量） 变量的定义 1.变量的命名不是随意的，有以下一些规则： 2.变量的分类 3.变量的作用域和生命周期 常量 总结 前言 `一、 当我们要描述或者记录一些事物时，通常需要用一些数据来反映它的特征 2.变量的分类 局部变量 全局变量 上代码： //全局变量与局部变量 #include <stdio.h> int date = 2021;//全局变量 int main() { int age 枚举常量的默认是从0开始，依次向下递增1的 //字面常量演示 3.14;//字面常量 666;//字面常量 //const 修饰的变量称为常变量 const float pai = 3.14f;//这里的pai是const修饰的常变量 pai = 5.14;//是不能直接修改的！ //#define的标识符常量 #define MAX 88 printf("max = %d\n", MAX); return 0; } 运行： 常量是不可改变的量，故语句pai
该文章收录专栏 ✨— 机器学习 —✨ 【机器学习】logistics分类 一、线性回归能用于分类吗？ y=0 代价函数图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则 五、高级优化算法 六、多元分类：一对多 一、线性回归能用于分类吗？ 例如将天气分类，下雨，晴天等、我们可以将这些用数字0，1，2表达，以上这些都是多类别分类 与二分类图像不同(右图） 首先，我们将该数据集划分为三类 我们要做的就是将这数据集转换为三个独立的二元分类问题 我们可以得到一个决策边界 同理，将其他两类样本如上创建伪数据集，以及对应的拟合分类器，进行一个标准的逻辑回归分类器，得到对应边界 总而言之，我们拟合出了三个分类器 h_\theta^ （最可信）的那个分类器，就是我们要的类别。
颜色分类 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
存储分类按照网络模式的存储分类可分为NAS、SAN、DAS三种。 优点：存储安全性较高（用户无法直接访问存储设备）存储速率较高缺点：造价昂贵技术难度相对较高按存储技术分类块存储：存储之前要格式化。
目录 接口功能分类 接口类型分类 接口数据方向分类 接口数据读写方式分类 接口层级分类 一、接口功能分类 功能间接口 整套系统中，功能模块之间的接口。 二、接口类型分类 业务接口 系统或功能接口间有业务逻辑关系。比如erp系统中，采购入库后，会生成库存 入库单，影响可用量或现存量等。也可称为联机接口。 三、接口数据方向分类 单向接口 数据在接口中是单向流动，但根据具体实现方式又可以分为单向推或取两种方式。数据仓库与各系统间的接口基本上都是单向接口。 四、接口数据读写方式分类 单独读写接口 数据在接口中不仅是单向流动，而且都是读或写的单独操作。例如，前述中提 到的各系统与数据仓库或数据交换平台的接口。 特点：与单向接口类似。 五、接口层级分类 直接（联机）接口 系统或模块间的接口是直接联通的模式。 特点：直接联通。 通常采用黑盒和白盒测试相结合的方法。只要根据接口的其他特征进行分析即可。
从图中可以看出,测试分类非常的多,下面简单介绍几种: 白盒测试 通过对程序内部结构的分析、检测来寻找问题。 受文字限制, 其他分类就不一一介绍,
交互式 Shell 是指在终端命令行上执行，以提示符的方式在终端等待用户输入，并实时运行用户输入的命令的模式；即与用户交互的模式。
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