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Hive常用的10个系统函数及作用
聚合函数 函数处理的数据粒度为多条记录。 sum()—求和 count()—求数据量 avg()—求平均直 distinct—求不同值数 min—求最小值 max—求最人值 分析函数 Analytics functions RANK ROW_NUMBER DENSE_RANK CUME_DIST P ...
分类:其他好文   时间:2019-12-14 15:53:30    阅读次数:155
Machine Learning
假期找了几本关于机器学习的书,将一些比较重要的核心公式整体到这里。模型描述特征空间假设, 寻找线性系数 $ theta $ 以希望用一个线性函数逼近目标向量。逼近的效果好坏叫做 Cost Function, 下面列出的MSE便是其中一种。Linear Regression梯度下降其中 带有正则项Ri... ...
分类:系统相关   时间:2019-12-14 09:50:37    阅读次数:113
Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks
[TOC] "Safran I, Shamir O. Spurious Local Minima are Common in Two Layer ReLU Neural Networks[J]. arXiv: Learning, 2017." @article{safran2017spurious, ...
分类:Web程序   时间:2019-12-13 23:41:52    阅读次数:97
java中闭包的理解
转自 https://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html 一、变量的作用域 要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊的变量作用域。 变量的作用域无非就是两种:全局变量和局部变量。 Javascri ...
分类:编程语言   时间:2019-12-13 23:13:42    阅读次数:67
Linux学习----manjaro
manjaro 安装指南 manjaro 安装完成后 修改镜像源 1. sudo pacman mirrors i c China m rank (断网安装) 2. sudo nano /etc/pacman.conf 在文件末尾添加如下信息: 安装密钥 1. sudo pacman Sy arch ...
分类:编程语言   时间:2019-12-13 21:27:01    阅读次数:293
基于区域的二阶段算法思想和理解综述
基于区域的二阶段算法思想和理解综述 待办 昨天待办decriptiondecription摘要:图像目标检测是图像处理领域的基础。自从2012年CNN的崛起,深度学习在Detection的持续发力,为这个领域带来了变革式的发展。深度学习出现之前,传统的目标检测方法大概分为区域选择(滑动窗口)、特征提... ...
分类:编程语言   时间:2019-12-13 09:26:42    阅读次数:113
Kernel Methods for Deep Learning
[TOC] "Cho Y, Saul L K. Kernel Methods for Deep Learning[C]. neural information processing systems, 2009: 342 350." @article{cho2009kernel, title={Ker ...
分类:其他好文   时间:2019-12-13 00:05:10    阅读次数:118
构建调试Linux内核网络代码的环境MenuOS系统
实验环境:实验楼平台远程环境https://www.shiyanlou.com/courses/1198/learning/?id=8925 若点击无访问权限,则请访问“庖丁解牛Linux网络核心”课程主页https://www.shiyanlou.com/courses/1198,关注后再次尝试。 ...
分类:系统相关   时间:2019-12-12 23:32:56    阅读次数:128
python MD5() 加密
摘要算法 python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等。 摘要算法又称哈希算法,散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)。 摘要算法就是通过摘要函数 f() 对任意长度的数据 date计算出固定长度的摘要 dige ...
分类:编程语言   时间:2019-12-12 17:56:30    阅读次数:705
《机器学习实战》--KNN
代码来自《机器学习实战》https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3 K-近邻算法(KNN) 介绍 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感,无数据输入假定。 缺点:计 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-11 23:18:34    阅读次数:114
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