作者：石杉的架构笔记链接：https://www.zhihu.com/question/61484424/answer/2438540360来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一般业务系统运行流程图 一台4核8G的机器能抗多少并发量呢？ 高并发来袭时数据库会先被打死吗？ 8核16G的数据库每
不知道zerotier是什么及怎么使用的可以百度随便搜一下，都有介绍。怎么自建moon服务器及自建行星服务器的也自行搜索吧 这里贴几个链接： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1719615851020754869&wfr=spider&for=pc http://www.lucktu.com/archives/766.html http://app.myzaker.com/
多数是本机防火墙未关闭的原因，不管是杀毒软件的防火墙设置，还是windows自带的防火墙，只要关闭防火墙，一般就可以ping通了
每次跑机器学习总是特别耗时，而且不知道需要多久时间。 想到可以先跑一次，看看耗时。再跑十次看看耗时，然后计算出训练1000次，或者其他次数的耗时。 训练一次，训练模型程序运行时间:3.8058266639709473秒。 训练十次，训练模型程序运行时间:10.240139245986938秒。 训练一千次，训练模型程
hello大家好，我是小楼。 最近踩了个DNS解析的小坑，虽然问题解决了，但排查过程比较曲折，最后还是有一点没有想通，整个过程分享给大家。 背景 最近负责的服务要置换机器。置换机器可能很多小伙伴不知道是干啥，因为大家平时接触不到，我简单解释一下什么是机器置换以及为什么需要机器置换。
基本概念： 有监督学习，无监督学习，机器学习的分类，回归，什么情况过拟合，什么情况下欠拟合。 机器学习最常见的算法： K最近邻算法，线性模型，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，SVMs，神经网络。 不同的算法在不同的数据集上的表现不同。 主要任务是：建模，模型参数调整 建模的基础：数据进行降维，聚类，算法建模
from sklearn.metrics import classification_report y_true = [0, 1, 2, 2, 2] y_pred = [0, 0, 2, 2, 1] target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2'] print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names)) 输出：
Hadoop全分布 一，网络配置 1) 修改当前机器名称 [root@VM-M-01598231825725 ~]# hostnamectl set-hostname master（master为自定义） [root@VM-M-01598231825725 ~]# bash 可以看到主机名称已变更为master 两台子节点修改当前机器名 slave
主页看v找答案，二楼留下你的见解。 近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。很多人也开始从小白变成大牛，深度理解人工智能行业。也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。 自2006年深度学习算法被提出，人工智能技术应用取得突破性发展。2012年
ML.NET是微软提供的机器学习库，从VS2019开始直接集成在VS里，帮助.NET开发者快速开发自己的机器学习应用。目前ML.NET的资料已经非常丰富，开发者可以到其官网查阅相关资料。https://dotnet.microsoft.com/en-us/learn/ml-dotnet。 本篇博客以健康码识别（绿码/黄码/红码）为例，看在.NET中如
解决神经网络过拟合问题—Dropout方法 一、what is Dropout？如何实现？ 二、使用和不使用Dropout的训练结果对比 一、what is Dropout？如何实现？ 如果网络模型复杂，L2范数权值衰减方法就难以对付过拟合。这种情况下，用Dropout方法。 Dropout是一种在学习过程中随机删除神
1.机器学习概述 1.1人工智能概述 1.1.1机器学习与人工智能、深度学习 机器学习和人工智能，深度学习的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 达特茅斯会议-人工智能的起点 1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中， 约翰·麦卡
今天做实验的时候发现域内的机器同步时间出现问题，域控是2022/4/4 xxxx 我的域机器是 2022/4/2 xxxx，差了好多，导致一大堆问题的出现，我们可以使用这条命令将自己的时间与域控的时间同步，以修复这类问题 Net time \\192.168.0.1 /set /y
基础知识 基本术语 有所了解： 数据集 ： 100个西瓜 样本 ： 一个西瓜 特征向量（我们把一个示例（样本）称为一个特征向量） 样本空间 颜色、大小、敲起来的振幅...... 维度 属性（反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项如：色泽、根蒂、敲声，称为属性或特征；） 颜色 属性值（属性上的取值如青
在分布式场景中，如何生成一个全局的唯一 ID ？由于是通过多台机器并行运算，因此一般的时间戳、UUID 都不是很可靠。为此，Twitter 提出了一种名为 “雪花算法” 的算法来生成分布式全局唯一 ID 的算法 算法介绍 “雪花算法” 生成的 ID 为 \(64\) 位整数，其中，前 \(41\) 位（\(64\) 位整数第
《机器与人》 埃森哲与人工智能 我们在人工智能时代扮演什么角色？ 从机械模式到有机模式 所谓的人工智能就是通过感知、理解、行动和学习来扩展人类能力的系统。 机器实现的传统工序自动化是流水线操作，逐步完成，顺序相连，符合标准，具有可重复和可测量性，并且多年来已经通过各种“工时与
计算机设备发展历程： 算盘→步进计算器→差分机→分析机→打孔卡片制表机 计算机历史关键人物： Charles Babbage（查尔斯·巴贝奇） 作为数学家、哲学家、发明家和机械工程师， 巴贝奇开创了数字可编程计算机的概念。 巴贝奇被一些人认为是“计算机之父”。
下载与安装 下载: https://zookeeper.apache.org/releases.html 进入下载页面 安装前:因为ZooKeeper依赖Java环境运行，所以首先需要下载、安装和配置JDK 安装:将下载的压缩包解压即可，建议使用7-zip 软件解压。解压目录如下: 进入解压缩后根目录的conf 文件夹，复制zoo_sample.
意匠惨淡经营中ing， 语不惊人死不休........ 前几天学了DP，做了个简单的整理，记录了关于DP的一些概念之类的，今天记录一下刚学的一个类型 ————关于二维DP 那建立二维数组主要是干嘛用的呢？？？其实就是是记录两个状态，（我也不是很清楚），然后再递推 直接上题吧 T1 、最长公共子序列： 好像
线性回归 简单的线性回归概述一元线性回归多元线性回归损失函数平方损失函数绝对损失函数对数损失函数0-1损失函数 方程解评估性能指标（来源：[头歌](https://www.educoder.net/)） 简单的线性回归 概述 在生活中，我们常常能碰到这么一种情况，一个变量会跟着另一个变量的变化
名称单机or分布式支持语言说明libsvm单机C++，java，matlab，python支持向量机最好的WEKA单机javascikit-learn单机pythonOpenCV单机python图像处理Orange单机交互操作机器学习 可视化Mallet单机Java自然语言处理NLPNLTK单机pythonNLPSparkMLib分布式java，scala，pythonTensorFlow分布式
有知识才有实践 有实践才有产出 机器学习 学习建议： 书籍：西瓜书+南瓜书/统计学习 课程：机器学习白板推导、徐亦达教授机器学习 学习目标： 只理解速度要快，学完以后有一个大致的框架 学习过程： 由于看到西瓜书和南瓜书要看两本，所以我直接看统计学习 数学博士：简博士的统计学习方
2.4.1 什么是特征预处理 通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程 数值型数据的无量纲化： 归一化标准化 特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征，因此通过归
西湖大学自然语言处理（四）——机器学习视角下的自然语言处理 Machine learning perspectiveThe current dominant method（目前所用方法）The historical of research（研究发展历程） Machine learning perspective The current dominant method（目前所用方法） lingulistic charac
机器学习笔记（3）-逻辑回归 逻辑回归损失及优化精确率和召回率分类评估报告 逻辑回归 解决二分类问题 什么是逻辑回归：逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效性，在实际应用中非常广泛。 逻辑回归是一种分类算法
