* 存储引擎* 数据类型 整型 浮点型 字符类型 日期类型 枚举与集合类型* 约束条件### 存储引擎日常生活中文件格式有很多中，并且针对不同的文件格式会有对应不同存储方式和处理机制(txt,pdf,word,mp4...)针对不同的数据应该有对应的不同的处理机制来存储存储引擎就是不同的处理机制** ...
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2020-05-04 17:09:53
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标签（空格分隔）： 方法和应用 并发用户数、响应时间、系统吞吐量之间的关系 并发用户数、响应时间、系统吞吐量，这三个名词的含义可能就已经让你感觉云里雾里了，因此我会通过一个我们日常生活中的体检为例，再来解释一下它们到底是什么，以及它们之间的关系和约束。 你先来想象这样一个场景：假设你找了一份新工作， ...
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2020-05-04 17:08:52
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Π-model 和 temporal ensemble 都出自论文 Temporal Ensembling for Semi-Supervised Learning，都是利用一致性约束（consistency regularization）来进行半监督学习（semi-supervised learn... ...
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2020-05-04 13:28:02
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X$ X$表是Oracle数据库的核心部分，用于跟踪数据库内部信息，维护数据库的正常运行。 CREATE OR REPLACE VIEW BH AS SELECT * FROM SYS.X$BH; CREATE OR REPLACE PUBLIC SYNONYM X$BH FOR BH; 数据字典表 ...
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2020-05-04 00:31:37
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因为这道题只能买卖一次，所以我们可以用dp的思想去分段，也就是以某个位置i作为分段点 从1-i能找到的最小值和从n-i能找到最大值，答案就是差值，因为两者没有约束。这样可以包含所有情况，虽然要重复。 问题是如何求去，因为本题有环，所以我们不能真的dp求，而dp其实就是dag的最x路，因此我们可以想到 ...
深度学习中有众多有效的优化函数，比如应用最广泛的SGD，Adam等等，而它们有什么区别，各有什么特征呢？下面就来详细解读一下 一、先来看看有哪些优化函数 BGD 批量梯度下降 所谓的梯度下降方法是无约束条件中最常用的方法。假设f(x)是具有一阶连续偏导的函数，现在的目标是要求取最小的f(x) : m ...
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2020-05-03 10:58:21
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机器学习基础：SVM算法总结 CONTENTS "1. 函数间隔与几何间隔" "2. 支持向量" "3. 目标函数与优化" "4. 线性可分SVM算法过程" "5. sklearn SVM算法使用总结" 1. 函数间隔与几何间隔 在分离超平面固定为$w^Tx+b=0$的时候，$|w^Tx+b|$表示 ...
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编程语言 时间：
2020-05-01 17:07:29
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今天聊得是自动化测试与测试用例的编写，首先来聊一聊框架(Framework)。 框架是工程学上一个非常重要的概念。在计算机和软件工程领域，我们可以轻松列举出一些耳熟能详的框架。例如，Windows软件开发框架.NET，Web开发框架React JS、 Angular JS、Python Django ...
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2020-04-30 21:14:19
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中心投影变换解算前后坐标 前言：文章的目的是为了通过三对 投影平面的点和三维空间中的点，解算出平面内其他点在三维空间中某个平面内的坐标。（这里只有对三维点的平面约束，才能解算出z；值得注意的是，三对点求解P3P问题往往会有多解（2个或者四个等），但是这个在本文中不影响，因为这里可以通过任一投影解来计 ...
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2020-04-30 11:38:01
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归是用正则化来防止过拟合的， 正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限 from sklearn.datasets im ...
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2020-04-29 21:58:51
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