本文始发于个人公众号： TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了 朴素贝叶斯模型的基本原理 。 朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量 服从某个分布 ，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型 ...
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2020-01-22 11:08:14
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一、快速了解Raft算法 Raft 适用于一个管理日志一致性的协议，相比于 Paxos 协议 Raft 更易于理解和去实现它。 为了提高理解性，Raft 将一致性算法分为了几个部分，包括领导选取（leader selection）、日志复制（log replication）、安全（safety），并 ...
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2020-01-20 12:31:29
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论文题目：M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid 文献地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533v3 源码地址：https://github.com/qijiezh ...
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2020-01-19 19:08:48
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概述：上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容，分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容，还不足以应付实际的工作中的很多情况，例如如果咱们的原始数据的fea ...
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2020-01-19 12:38:54
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池化的概念是在 AlexNet 网络中提出的，之前叫做降采样； 池化到底在做什么，不多解释； 池化的作用 首先需要明确一下池化发生在哪里：卷积后经过激活函数形成了 feature map，即 Relu(wx + b) ，后面接池化层 1. 池化可以形象化的理解为降维 2. 池化避免了局部位移或者微小 ...
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2020-01-18 12:44:06
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training set： 用来训练模型 validation set : 用来做model selection test set : 用来评估所选出来的model的实际性能 我们知道，在做模型训练之前，我们必须选择所训练的模型的形式：线性模型(y = wx+b)或者非线性模型(SVM,decisi ...
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2020-01-18 10:49:16
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好了，大家现在进入到机器学习中的一块核心部分了，那就是特征工程，洋文叫做Feature Engineering。实际在机器学习的应用中，真正用于算法的结构分析和部署的工作只占很少的一部分，相反，用于特征工程的时间基本都占70%以上，因为是实际的工作中，绝大部分的数据都是非标数据。因而这一块的内容是非 ...
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2020-01-17 21:25:45
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C#中datagridviewz中SelectionMode的四个属性的含义 C#中datagridviewz中SelectionMode的四个属性的含义 单击列头就可以选择整列单击列头或列中的单元格就可以选择整列单击行头或行中的单元格就可以选择整行单击行头就可以选择整行可以选定一个或多个单元格 ...
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2020-01-17 13:31:28
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package com.home.spark.ml import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.MaxAbsScaler import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors ...
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2020-01-17 11:50:03
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因为一个同学，要做一个能加入图片的留言板功能，类型与QQ空间留言板和百度贴吧发帖的那种形式，同时在网上找了找发生网上对这方面的交流很少，所以发表这篇文章抛砖引玉，希望能帮助广大的学习者，也同时希望大佬能对此文章及本人写的代码，不吝赐教。主要采用了原生JS与调用Selection API结合html的 ...
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Web程序 时间：
2020-01-17 10:03:54
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