最近做的某个feature需要在很短的时间内上千万次请求其他部门的web服务，为了减少请求次数和提升系统响应速度决定采用cache来缓存数据。 说到cache最出名的就是memcached和redis了，因为目前公司内用redis的项目用的更多，有专门的集群和运维工程师，就果断选了redis。一言以 ...
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2020-02-20 23:58:01
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from sklearn.model_selection import train_test_split Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=420) #切分前数据标签的分布情况 tr ...
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2020-02-20 23:56:20
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选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的 ...
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2020-02-20 09:53:32
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R-CNN论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构作者：Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor ...
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2020-02-19 23:51:24
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1. 基于图像质量特征分析的大致流程如下，主要围绕：镜面反射特征（Specular reflection feature）/模糊特征（Blurriness feature）/ 色矩特征（Chromatic moment feature）/ 颜色多样性特征（Color diversity featur ...
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2020-02-18 18:29:12
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1.Feature Scaling 对数据的自变量或特征范围进行标准化的一种方法。在数据处理中，它也称为数据规范化，通常在数据预处理步骤中执行。 为什么要进行Feature Scaling： 如果输入范围变化，在某些算法中，对象函数将不能正常工作。 梯度下降收敛得更快，与特征缩放完成。梯度下降法是逻 ...
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2020-02-18 14:49:08
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1.数据标准化 数据标准化就是把数据的特征减去关于的这个特征的平均值再除以这个特征的方差，效果是把数据都变成0附近的一些数值，方便计算，同时保存特征。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss=StandardScaler() x=ss. ...
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2020-02-17 00:50:18
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1 from sklearn.neural_network import MLPClassifier 2 from sklearn.datasets import load_wine 3 from sklearn.model_selection import train_test_split 4 w ...
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2020-02-14 19:06:34
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1 //选择对象控件设置过滤 2 Selection::SelectionAction action = Selection::SelectionActionClearAndEnableSpecific; 3 std::vector<Selection::MaskTriple> maskArray( ...
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2020-02-14 01:06:19
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今天主要学习了实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践， 主要代码： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Ve ...
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2020-02-10 16:34:34
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