LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。 LSM-tree 起源于 1996 年的一篇论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)》，这篇论文 32 页，我一直没读，对 LSM 的学习基本都来自顶会论文的背景
转：https://www.cnblogs.com/sum-41/p/11496304.html 程序翻译与程序解释 计算机是无法直接理解人类语言的，它只认识01010101...这样的比特位，因此，我们需要进行程序翻译或程序解析，把人类语言翻译或解析成计算机所能理解的语言。 那么程序翻译和程序解析这两者之间有什么区别和联系呢？
一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质，满足正定，齐次，三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的
题面 https://www.luogu.org/problem/CF235C 题解 #include<cstdio>#include<cstring>#include<iostream>#include<vector>#define ri register int#define N 1000500using namespace std;vector<int> son[N<<1];bool vis[N<<1];char
Python列表赋值，复制，深拷贝以及5种浅拷贝详解 概述 在列表复制这个问题，看似简单的复制却有着许多的学问，尤其是对新手来说，理所当然的事情却并不如意，比如列表的赋值、复制、浅拷贝、深拷贝等绕口的名词到底有什么区别和作用呢？ 列表赋值 # 定义一个新列表 l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
虚拟机概念（virtual machine machine）是一种说明计算机硬件和软件关系的有效方法。 在安德鲁 · 塔嫩鲍姆（Andrew Tanenbaum）的书《结构化计算机组织》（Structured Computer Organization）中可以找到对这个模型广为人知的解释。要说明这个概念，先从计算机的最基本功能开始，即执行程
目录 了解什么是Machine learning 学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计 推导回归Loss function 学习损失函数与凸函数之间的关系 了解全局最优和局部最优 学习导数，泰勒展开 推导梯度下降公式 写出梯度下降的代码 学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm 推导正则化公式 说明为什么用
原文地址：https://www.jianshu.com/p/e5c9a9fc84d4 为什么正则化可以缓解过拟合？ 过拟合时，拟合函数的系数往往非常大。过大的权重会导致模型过多地学习到某些数据的个性特征，从而导致过拟合。更少的参数（实际是更多的参数取值为0或取值趋于0），模型倾向于变得简单。 规则化函数\(\Omega\)
一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数： OK，到这里，如果你在机器学习浴血奋战多年，你会发现，哎哟哟，机器学习的大部分带参模型都和这个不但形似，而且神似。是的，其实大部分无非就是变换这两项而已。对于第一项Loss函数，如果是Square loss，那就是最小二乘了；如果是Hinge Loss，那
https://www.cnblogs.com/Yuzao/p/9069527.html 合并的时候大力讨论一下即可，不是特别复杂。 1 #include<cstdio> 2 #include<algorithm> 3 #define rep(i,l,r) for (int i=(l); i<=(r); i++) 4 #define ls (x<<1) 5 #define rs (ls|1) 6 #define lson ls,L,mid 7 #define
原文地址：https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888 我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理
