导读 微服务架构中，是否遇到过这种情况，服务间调用链过长，导致性能迟迟上不去，不知道哪里出问题了，巴拉巴拉....，回归正题，今天我们使用SpringCloud组件，来分析一下微服务架构中系统调用的瓶颈问题~ SpringCloud链路追踪组件Sleuth实战 官网 主要功能：做日志埋点 什么是Sl ...
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2020-11-19 12:46:46
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets """ LinearRegression """ # 数据准备 boston = datasets.load_boston() X = bo ...
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2020-11-10 10:33:31
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作者|PROCRASTINATOR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法 了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题 介绍 机器学习中的 ...
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2020-11-06 02:46:36
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C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性，但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合，不能作用于累积分布函数，不能保证Bellman更新收敛；且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持，通过调整它们的概率来构建价值分布。 而分位数回归(q ...
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2020-11-06 01:13:28
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前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。 岭回归 > #########正则化方法消除共线性 > ###岭回归 > ###glmnet只能处理矩阵 > library(glmnet) > library(mice) > creditcard_ex ...
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2020-11-04 19:04:55
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测试流程： 方案评审——根据方案编写测试用例——测试用例评审——优化测试用例——执行测试用例——回归测试——上线现网验证 测试内容： 主播管理：必填信息判断、为空判断、唯一性判断、正确性判断、存在性判断、权限选择、单一租户运营新增主播、导出模板信息、导入主播信息（必填字段、导入失败原因条数、字段的校 ...
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2020-11-04 18:02:23
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某种程度上测试方案和测试计划有些类似，为什么这么说呢？
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2020-11-01 09:54:43
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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话，那么我的理解是这样子的： **线性回归，是从大量的数据中找出最优的线性（y=ax+b）拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数，进而进行后续操作（预测） **回归的概念是从统计学的角度得出的，用抽样 ...
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2020-10-08 19:45:53
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