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跟妹妹聊到 Java 16 特征,真香!

虽然目前大部分的场合,Java8还占着主导地位,但我猜想各位Javaer应该对Java16的特性也大有兴趣吧!...看完之后我觉得这次更新还是很有意思的,我就精选几个Java16的特性,供大家一饱眼福!...当然是太繁琐了,一个简单的功能,繁重的语法要整出好几十行,不急,改进这就来了,看看的Recodes类型吧! 假设你现在有这么一个类: ?...这个特性就是为了解决这个问题,它使得虚拟机可以从元空间中归还未使用的内存,从而更加有效得利用物理内存。...的打包工具 提供了一个的打包工具jpackage,用来打包独立的Java应用程序。这个工具可以生成windows上的exe和msi,MacOS上的pkg和dmg,以及linux上的deb和rpm。

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利用GBDT构造特征-Python实现

GBDT构建特征思想 特征决定模型性能上界,例如深度学习方法也是将数据如何更好的表达为特征。如果能够将数据表达成为线性可分的数据,那么使用简单的线性模型就可以取得很好的效果。...GBDT构建特征也是使特征更好地表达数据。 主要参考Facebook,原文提升效果: https://www.baidu.com/s?...主要思想:GBDT每棵树的路径直接作为LR输入特征使用。 用已有特征训练GBDT模型,然后利用GBDT模型学习到的树来构造特征,最后把这些特征加入原有特征一起训练模型。...构造的特征向量是取值0/1的,向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶子结点。...特征向量的长度等于GBDT模型里所有树包含的叶子结点数之和。 ? 上图为混合模型结构。输入特征通过增强的决策树进行转换。每个单独树的输出被视为稀疏线性分类器的分类输入特征

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利用GBDT模型构造特征具体方法

引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造特征的方法。...模型学习到的树来构造特征,最后把这些特征加入原有特征一起训练模型。...构造的特征向量是取值0/1的,向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶子结点。...第一个图是只使用原始特征的结果,第二个图是原始特征加GBDT特征的结果。图中横坐标表示预测概率值,纵坐标表示真实概率值。所以预测的点越靠近y=xy=x这条参考线越好。...显然,使用了GBDT构造的特征后,模型的预测效果好不少。 ? ?

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多容器,Nginx容器灵活切换PHP版本!同时运行多个PHP容器

我们先拉取两个不同版本的php镜像 $ docker pull php:7.0-fpm $ docker pull php:7.2-fpm 然后开启两个容器 $ docker run --name php70...需要同时运行的看下面的步骤↓↓↓ 运行需要的php版本容器 运行容器后查看容器的ip $ docker inspect php70 查找以下行 “IPAddress”: “172.17.0.2”, 如果要在...nginx/conf.d/fastcgi_params; } Esc 然后:wq 保存退出重启即可   $ docker restart nginx001 切换成7.2的步骤: $ docker stop php70...同时运行多个PHP容器 在开启容器的时候需要使用不同的外网ip,因为php-fpm默认监听的是9000端口 所以运行的命令就成了这样子 $ docker run -p 9001:9000 --name php70

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macOS Sierra安装Apache2.4+PHP7.0+MySQL5.7.16

今天我们就在macOS Sierra(10.12.1)上安装比较的版本的PHP版本,也就是PHP7.0+了。本篇博客我们安装的Apache是2.4的版本, MySQL5.7.16。...下方就是使用brew info php70, 查看的相应信息,当然你也可以安装PHP7.1。下方给出了冲突的PHP版本。并且给出了相应的依赖包。当然我们还没有安装PHP7.0所以大部分是打的X号。...--with-httpd24 下方是我在安装PHP7.0时遇到的一个错误,直接使用brew install php70就可以安装成功,而添加上--with-http24就会报下方的错误。...3.查看安装后的PHP相关信息 下方就是安装好的PHP70的相关信息,当然,有些还是打叉的,如果需要,我们可以在后期进行添加。 ?...在Info中有好多关键信息,下方这段就是PHP70在Apache中的配置,我们需要在Apache中的httpd.conf文件中,将下方的配置项加入进去即可,稍后会详细介绍。 ?

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GBDT原理及利用GBDT构造特征-Python实现

GBDT构建特征思想 特征决定模型性能上界,例如深度学习方法也是将数据如何更好的表达为特征。如果能够将数据表达成为线性可分的数据,那么使用简单的线性模型就可以取得很好的效果。...GBDT构建特征也是使特征更好地表达数据。 主要参考Facebook,原文提升效果: https://www.baidu.com/s?...主要思想:GBDT每棵树的路径直接作为LR输入特征使用。 用已有特征训练GBDT模型,然后利用GBDT模型学习到的树来构造特征,最后把这些特征加入原有特征一起训练模型。...构造的特征向量是取值0/1的,向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶子结点。...特征向量的长度等于GBDT模型里所有树包含的叶子结点数之和。 ? 上图为混合模型结构。输入特征通过增强的决策树进行转换。 每个单独树的输出被视为稀疏线性分类器的分类输入特征

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大模型应用范式:统一特征表示优化(UFO)

针对预训练大模型落地所面临的问题,百度提出统一特征表示优化技术(UFO:Unified Feature Optimization),在充分利用大数据和大模型的同时,兼顾大模型落地成本及部署效率。...单模型刷新10项公开数据集SOTA结果 基于多任务协同训练方案得到的城市视觉All in One UFO模型,和之前的单任务SOTA结果相比,在4个任务的10个测试集上都达到了的SOTA,同时相比使用同样模型结构的单任务结果...百度提出的统一特征表示优化技术(UFO),给出了预训练之外的另一个解决方案:在模型生产层面,通过All in One方案,充分利用大数据和大模型带来的收益,将多任务整合至一套训练框架和模型,通过跨任务的信息量带来更高的特定任务收益

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GBDT原理及利用GBDT构造特征-Python实现

GBDT构建特征思想 特征决定模型性能上界,例如深度学习方法也是将数据如何更好的表达为特征。如果能够将数据表达成为线性可分的数据,那么使用简单的线性模型就可以取得很好的效果。...GBDT构建特征也是使特征更好地表达数据。...主要思想:GBDT每棵树的路径直接作为LR输入特征使用。 用已有特征训练GBDT模型,然后利用GBDT模型学习到的树来构造特征,最后把这些特征加入原有特征一起训练模型。...构造的特征向量是取值0/1的,向量的每个元素对应于GBDT模型中树的叶子结点。...特征向量的长度等于GBDT模型里所有树包含的叶子结点数之和。 上图为混合模型结构。输入特征通过增强的决策树进行转换。 每个单独树的输出被视为稀疏线性分类器的分类输入特征

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特征工程 特征处理

前言:本文介绍了特征处理中的特征缩放、选择和降维,并用代码演示特征缩放中的标准化法和区间缩放法。 特征缩放 特征值缩放: ? 特征值的缩放‐‐标准化法: ?...特征值的缩放‐‐区间缩放法: ? 特征值的归一化: ? 归一化即将一行特征的坐标转换成一个不含量纲(单位)的“单位向量”。...缺失特征值的弥补计算: ? 创建多项式特征: ?...特征选择方法1‐‐方差选择法: ? 特征选择方法2‐‐皮尔森相关系数法: ? 特征选择方法3‐‐基于森林的特征选择: ? 特征选择方法4‐‐递归特征消除法: ?...主成成分分析将鸢尾花数据集中的四个特征转换为两个重要的特征,并可以将特征转换成二维的数据在平面上进行展示。

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特征工程之特征缩放&特征编码

(上) 特征工程之数据预处理(下) 本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。...本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。...那么什么时候需要采用特征离散化呢? 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”,还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型,通常使用“海量离散特征+简单模型”。...假设有连续特征j ,离散化为 N个 0/1 特征;连续特征 k,离散化为 M 个 0/1 特征,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征

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macOS Sierra上面的php开发环境安装

安装目录在 /etc 下, mac使用homebrew安装的apache在/usr/etc/apache2 使用homebrew安装的php在 /usr/local/Cellar下的与php有关的文件夹,如:php70...的时候,要特别注意 安装后会出现一个默认的密码提示,这时候要好好阅读,等安装完成后,使用默认密码连接,之后再输入新密码,以后就使用新密码来连数据库了 Php安装: 查看php信息: brew info php70...在使用brew下载php的时候,务必要加上 --with-http24  ,否则下载的php不带 php7lib.so 文件,无法与apache连接 在安装php时,直接brew install php70...不出错,但是加上httpd参数就会出错了  在终端执行xcode-select --install后,再reinstall就可以了 brew reinstall php70 --with-http24...打开后 如果已经有下面这一行的话就不用加了 如果没有,加上下面这一行,注意后面的路径一定要能照着找到相应的文件 LoadModule php7_module        /usr/local/opt/php70

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生信爱好者周刊(第 16 期):癌症特征

本周话题:癌症特征 Hallmarks of Cancer发布第3版。...在既往10个特征的基础上,再一次增加了4个特征,分别是:1、解锁表型可塑性(Unlocking phenotypic plasticity),而表型可塑性可以破坏细胞分化。...前两个特征为“新出现的特征”,后两者为“赋予的特征”。 Hallmarks的又一次更新是人类从新方向研究癌症近期结果的汇总,拓展了癌症研究的纲要和主要研究范围。...我们将AMBER应用于基因组调控特征建模的任务中,并证明了AMBER设计的模型的预测明显比等效的基线非nas模型更准确,与已发表的专家设计的模型相匹配甚至超过。...本文证明ClusterMap可广泛应用于各种原位转录组测量,从具有高维转录组特征的图像中揭示基因表达模式、细胞生态位和组织组织原则。

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特征工程之特征表达

特征工程之特征选择中,我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程,不过会重点关注于特征表达部分,即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理,特殊的特征处理比如时间和地理位置处理,离散特征的连续化和离散化处理,连续特征的离散化处理几个方面。 1....对地理特征,比如“广州市天河区XX街道XX号”,这样的特征我们应该如何使用呢?处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值,则需要转化为多个离散特征,比如城市名特征,区县特征,街道特征等。...比如对于用户的ID这个特征,如果要使用独热编码,则维度会爆炸,如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征,我们会有一个特征嵌入矩阵,这个矩阵的行很大,对应我们该特征的数目。...第二种方法是虚拟编码dummy coding,它和独热编码类似,但是它的特点是,如果我们的特征有N个取值,它只需要N-1个的0,1特征来代替,而独热编码会用N个特征代替。

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