- 博客(190)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 jdk9、10、11新特性
用过Python的童鞋都知道，Python 中的读取-求值-打印循环（ Read-Evaluation-Print Loop ）很方便。它的目的在于以即时结果和反馈的形式。java9引入了jshell这个交互性工具，让Java也可以像脚本语言一样来运行，可以从控制台启动 jshell ，在 jshell 中直接输入表达式并查看其执行结果。当需要测试一个方法的运行效果，或是快速的对表达式进行求值时，jshell 都非常实用。除了表达式之外，还可以创建 Java 类和方法。
2024-04-23 16:48:44
101
原创 谷粒商城笔记四sleuth
Zipkin是一种分布式跟踪系统。它有助于收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。Zipkin的设计基于Google Dapper论文。应用程序用于向Zipkin报告时序数据。Zipkin UI还提供了一个依赖关系图，显示了每个应用程序通过的跟踪请求数。如果要解决延迟问题或错误，可以根据应用程序，跟踪长度，注释或时间戳对所有跟踪进行筛选或排序。选择跟踪后，您可以看到每个跨度所需的总跟踪时间百分比，从而可以识别有问题的应用程序。docker安装zipkin配置自动启动。
2023-07-21 14:30:29
91
原创 工作环境后端构建部署优化
1、使用Maven的并发构建功能来加快构建速度。在执行mvn clean install命令时，可以使用-T参数指定并发线程数。后端项目模块越来越多，构建部署速度越来越慢，想办法进行构建部署速度上的优化。2、优化启动脚本，并发启动微服务模块。
2023-06-14 07:20:18
98
原创 tensorflow学习笔记一
当张量在gpu上运行时，就把内存中的numpy的内容拷贝一份到gpu的显存中，在gpu中做高速运算，这时如果用numpy方法读取它的值，就需要再从gpu的显存中拷贝到内存中，然后再以numpy数组的形式输出，因此速度会比较慢。当张量在cpu上运行时，张量和NumPy其实是共享同一段内存，只是读出和理解它的方式不同，因此这种情况下使用张量的numpy方法，可以非常快的得到结果。当对多维张量进行维度变换时，只是改变了逻辑上索引的方式，没有改变内存中的存储方式。加减乘除运算、幂运算、对数运算、矩阵运算等。
2022-12-13 12:28:57
600
1
原创 tensorflow学习环境安装
使用google colab需要谷歌账号，注册谷歌账号又一直提示手机号不可用，改浏览器语言换、手机号码什么的都试过不管用，和手机号码无关，而是翻墙软件的ip出口就那么多，谷歌做了每个ip申请账号的限制，最后通过手机下载qq邮箱添加gmail账号，创建账号成功申请到谷歌账号。cuda版本和nvidia显卡对应关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-new-features。
2022-11-16 12:37:10
662
原创 集成学习与随机森林
集成学习(ensemble learning)是一类机器学习框架，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。结合策略主要有平均法、投票法和学习法等集成学习包含三个典型算法：Bagging、Staking和Boostinghard voting投票soft voting投票虽然有很多的机器学习算法，但是从投票的角度看，依然不够多，我们希望有成百上千甚至上万的投票者，来保证投票结果的可信度。我们需要创建更多的子模型，集成更多子模型的意见。
2022-11-16 08:20:14
1010
原创 决策树算法
决策树是非参数学习算法，可以解决分类问题，天然可以解决多分类问题，也可以解决回归问题，有非常好的可解释性。编写PlotDecisionBoundary.py文件从决策边界图像可以看出，首先X小于2.4被划分为A类，其余数据被分做一类，然后y小于1.8被划分为B类，大于1.8被划分为C类。
2022-11-15 08:32:49
629
原创 支撑向量机
支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳平衡，以求获得最好的推广能力。SVM可以用于数值预测和分类。
2022-11-11 13:47:40
1119
原创 分类准确度
假如有一个癌症预测系统，输入体检信息，可以判断是否有癌症，准确度为99.9%，这个系统是好还是坏？如果癌症产生的概率本来就只有0.1%，那么即使不采用此预测系统，对于任何输入的体检信息，都预测所有人都是健康的，即可达到99.9%的准确率。如果癌症产生的概率本来就只有0.01%，预测所有人都是健康的概率可达99.99%，比预测系统的准确率还要高，这种情况下，准确率99.9%的预测系统是失败的。。
2022-11-07 18:13:28
683
原创 多项式回归与模型泛化
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。
2022-11-03 08:31:09
728
原创 PCA与梯度上升法
假设存在一根直线，将所有的点都映射在该条指直线上，这样的话点的整体分布和原来的点的分布就没有很大的差异（点和点的距离比映射到x轴或者映射到y轴都要大，区分度就更加明显），与此同时所有的点都在一个轴上（理解成一个维度），虽然这个轴是斜着的。用这种方式将二维降到了一维度那么如何找到这个让样本间距最大的轴？如何定义样本间间距？使用方差(Variance)方差越大代表样本之间越稀疏，方差越小代表样本之间越紧密。
2022-11-01 16:05:17
273
原创 线性回归法学习笔记
所要求得的结果是一个具体的数值，而不是一个类别的话，则该问题是回归问题。只有一个特征的回归问题，成为。两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。
2022-10-27 13:33:57
630
原创 k近邻算法学习笔记
scikit-learn中的knn算法3、手写代码模拟knn算法编写KNN.py模拟scikilearn中的knn算法预测过程：使用自定义的预测方法预测鸢尾花类型：4、模拟数据集拆分编写model_selection.py文件，模拟scikilearn中knn算法数据集测试：5、封装准确度方法编写metrics.py在KNN.py文件中添加score方法调用metrics.py中的accuracy_score来计算准确度使用手写数字识别数据集测试准确度方法：6、超参数6.1
2022-10-25 08:37:21
290
原创 代码版本管理从svn迁移到git
这里我们首先创建一个txt文档来映射所有的提交者， 格式如下： loginname = Joe User <[email protected]>项目可能开发了很久的时间，肯定避免不了人员的变动，我们怎么获取所有提交人的记录？因为后续一旦其中有一个记录缺失，会导致迁移失败，这里我们切换到项目地址下，运行如下命令：svn log --xml | grep "^<author" | sort -u | \awk -F '<author>' '{print $2}' | awk
2022-04-28 18:09:06
391
原创 docker搭建gitlab
1、安装启动gitlab下载并启动 GitLab 容器sudo docker run --detach \ --hostname h102 \ --publish 443:443 --publish 8024:80 --publish 8023:22 \ --name gitlab \ --restart always \ --volume /opt/gitlab/config:/etc/gitlab \ --volume /opt/gitlab/logs:/var/log/gi
2022-04-27 21:55:19
3223
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人