0、题记Elastic中文社区和各种Elastic爱好者交流群中会遇到形形色色的问题。来自运维球友讨论的真实线上吐槽问题总结：问题1：开发不规范。我们这边es都是我们在推,很多开发不会用或者用的不规范！问题2：不管性能，用起来再说！场景1：我们这边开发只要work，管他wildcard，能模糊就好，管他内存，windowssize死命地设，不管多少页都让它翻。问题3：不评估可行性和高可用性，先搞起
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2020-07-29 18:00:21
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1.数据处理时缺失指怎么处理 2.L1和L2的区别 3.高维数据如何降维 4.特征处理，连续型和非连续性，给了个例子，年龄和user_id两个特征如何处理 5.LR了解吗，如何解决过拟合问题 6.如何评估模型结果，我把分类和回归分别解释，介绍各种评估方式的不足，还问了ROC曲线横纵坐标 7.Rand ...
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2020-07-28 22:38:27
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Experiments 我们首先考虑四个房间域中的导航任务（Sutton、Precup和Singh 1999）。我们的目标是评估一组完全自主学习的option从环境的突然变化中恢复过来的能力。（Sutton，Precup，and Singh 1999）对一组预先指定的选项提出了一个类似的实验；我们的 ...
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2020-07-28 14:16:42
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前言 本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK，点击解锁更多数据结构与算法的知识。 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 上一节，我们一起学习了表示复杂度的几个符号，我们说，通常使用大O来表示算法的复杂度，不仅合理，而且书写方便。 那么，使用大O表示法评估算法 ...
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2020-07-25 23:47:01
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在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型，比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法，我们如何取评估它。我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估，如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用，如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的。 ...
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2020-07-23 23:20:40
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数据挖掘导论 完整版PDF+PPT+Python R 代码 内容介绍 本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入 ...
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2020-07-23 16:03:17
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1.评估oracle 数据库rman 全备的大小： SQL> select sum(bytes)/1024/1024 from v$datafile; SUM(BYTES)/1024/1024 990SQL> select sum(bytes)/1024/1024 from dba_free_spa ...
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2020-07-23 15:43:07
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本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK前言你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。上一节，我们从事后统计法过渡到渐近分析法，详细讲解了如何进行算法的复杂度分析。但是，如果遵循严格的渐近分析法，需要掌握大量数学知识，这无疑给我们评估算法的优劣带来了很大的挑战。那么，有没有更好地评估算法的方法呢？答案是必然的，本节，我们就从最坏、平均、最好三种情况来分析分析复杂度
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2020-07-22 16:06:19
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按阶段：(引用) 商务谈判阶段：合同、工作说明书（概要设计说明书） 项目准备阶段：里程碑计划、交付物计划、资源计划、费用计划、风险评估、项目进度计划、启动会材料 需求调研阶段：需求调研计划、需求调研问卷、需求调研记录、数据采集表、需求调研总结、系统实施方案（详细设计说明书）、需求变更流程 开发测试阶 ...
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2020-07-21 22:41:15
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一、基本术语 1.18泛化：学得模型是否适用于新样本的能力 注：假设样本空间的全体样本服从于一个未知的分布D，我们得到的样本都是独立从D上采样得到的，即“独立同分布”。训练样本越多，地道道关于D的信息越多，也就也可能通过学习得到强泛化能力的模型 1.19归纳：从特殊到一般的“泛化”过程 1.20演绎 ...
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2020-07-21 01:21:58
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