灰度发布是一种常见的服务滚动升级或 A/B 测试策略。在新版本服务正式发布前，可以部署少量的新版本服务和上个版本共存，用部分生产流量测试新版本的功能和特性。如果新版本反馈良好，则可以渐进地提高新版本的比例或者全部替换成新版本，如果有问题也能够及时撤回，不至于造成太大范围的影响。 目前，原生容器发布基 ...
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2020-06-12 12:53:34
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1 x = np.array([[1, 2,3,4,5],#共三3样本，有5个类别 2 [1, 2,3,4,5], 3 [1, 2,3,4,5]]).astype(np.float32) 4 y = np.array([1, 1, 0])#这3个样本的标签分别是1,1,0即两个是第2类，一个是第1类 ...
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2020-06-10 18:54:23
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1SELECT*--*为所有属性都要FROM --加表 2使查询表中的名字改变(1):直接+' '+'name'(2):'name'=类别(3):类别 AS 'name 3SELECT '8' teacherFROM class--属性teacher都变成了8 4SELECT timeFROM cl ...
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2020-06-10 12:54:36
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SF 的首页改版之后，我不知道大家的感受是怎么样的，我个人还是不太习惯，感觉有点杂乱，所有的类别都放在一起了。 为了让自己舒服一点，于是我又一次打开了 stylish 这个小玩意，修改了一下样式，最后就是这样了。 我不知道别人会不会觉得舒服一点，但是我自己觉得舒服了一点了，识别度至少是清楚了。 不过 ...
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2020-06-09 23:31:40
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一、监督学习 监督学习的概念与数学形式 统计机器学习的三要素 统计学习方法： 模型+策略+算法 监督学习的三个问题 分类、回归、标注 学习过程： 在假设空间执行搜索优化，挑选最好的学习器模型 预测过程： 使用训练好的学习器对未见过得新样本实例作出预测，推断其类别！ 学习器的评价指标：精确率、召回率 ...
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2020-06-09 23:23:20
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.宏任务（macrotask ）和微任务（microtask ）表示异步任务的两种分类。 在挂起任务时，JS 引擎会将所有任务按照类别分到这两个队列中，首先在 macrotask 的队列（这个队列也被叫做 task queue）中取出第一个任务，执行完毕后取出 microtask 队列中的所有任务顺 ...
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2020-06-09 19:01:21
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-06-09 09:25:21
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。 答：分类与聚类的联系：想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不 ...
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2020-06-08 23:43:14
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所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。 大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。 例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。 小数据分布不均 ...
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2020-06-08 22:11:31
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开始，前些年想养成一个记账的习惯，做了一款简单记账软件，使用了一段时间，各种原因及借口没坚持记下去；最近又做WinForm开发，为了找一个简单且真实的项目做测试，又重新把记账软件从底层重构了； 本篇文章主要作用是分享记账软件，关于其它技术及实现，不做过多介绍； 功能上比较简单，主要就是一个记账的实现 ...
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2020-06-08 19:16:20
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