大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 机器学习本质上和数据科学一样都是依赖概率统计，今天整整那些听起来让人头大的机器学习江湖黑话 A - C A/B Testing (A/B 测试) A/B测试是一种在线实验，通过对比测试两
AlexNet 一些前置知识 top-1 和top-5错误率 top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中，只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。 top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中，只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。 max-pooling层 最大池化又叫做
背景 前两天收到业务反馈有一个 topic 的分区消息堆积了： 根据之前的经验来看，要么是业务消费逻辑出现问题导致消费过慢，当然也有小概率是消息队列的 Bug（我们使用的是 pulsar）。 排查 通过排查，发现确实是在一点多的时候消息堆积了（后面是修复之后堆积开始下降）。 于是我在刚才堆积处查看了
概述G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM最多可
https://www.cnblogs.com/Rohn/p/15123758.html Latency，中文译作延迟，Tail Latency即尾延迟。 实际生产中的Latency是一种（概率）分布，实际上被描述为百分位数。 延迟可以在 75% 百分位处翻倍，在 99% 之后高出 100 倍。 什
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
前端要不要学习设计模式 始终认为每个行业都有自己的特点，各自的专业性。一个开发工程师如果不知道电脑是哪些基本硬件组成，那么我们大概率都会认为这个人非常不专业。那么前端要不要学设计模式呢？设计模式跟前端有多大关系呢？ 前端工程师首先是一个工程师，既然是一个软件工程师，那么类似设计模式、数据结构、网络相
本文为博主原创，转载请注明出处： 最近在进行服务的环境升级，将 服务的tomcat7升级到 tomcat8；当把 tomcat 升级到 tomcat8 的时候，进行服务启动异常，报 jar 包冲突的 异常，但是尝试几次之后，偶尔也有成功的概率，便推测 是 jar 包加载的顺序不对，因为 当相同路径的
随机数对程序设计来说很重要，今天就从几方面探讨下一些常见的随机数相关的问题。 本文只讨论整数相关的随机数，另外需要你对概率论有最基本的了解（至少知道古典概型是什么）。 本文索引 如何从rand7生成rand5 go标准库的做法 从rand5生成rand7 充分利用每一个bit 带有权重的随机数 随机
点击率（Click-Through Rate, CTR）预测是推荐系统、广告系统和搜索引擎中非常重要的一个环节。在这个场景中，我们通常需要根据用户的历史行为、物品的特征、上下文信息等因素来预测用户点击某个特定物品（如广告、推荐商品）的概率。 1.点击率数据预测 以下是一个简化的点击率预测示例，使用P
当你深夜在浏览器中输入 www.baidu.com 时有没有想过，除了月黑风高的夜和本机的浏览记录，还有谁知道你访问了它呢？要搞清楚这件事，首先我们要了解一下访问网站时，这其中发生了什么。 如果你在 10 年之前访问网站，大概率会在浏览器的地址栏中看到这样的网址 http://www.baidu.c
好家伙, bug终究还是来了,而且是很离谱的bug 来吧,发现问题,再解决问题 1.注册无法检测到用户名重复 也就是说一个用户名可无限注册, 来看bug（。。。） (看来是后端验证逻辑出了问题) 要是这么上线估计直接寄了 2.完成注册用户名查重 大概率是后端出了问题 这里我们先去看看后端,从后端去改
事故情况 最近同事反馈, 一个文件更新后出现了文件部分不可读的情况 具体现象为: 前端功能打开白屏 后端文件 前面93行不显示, notepad++打开都是 NULL 黑框. 然后重新覆盖文件, 有概率成功, 有概率失败. 遇到问题之后进行了紧急处理. 但是一开始的路线不太正确. 所以本次想总结一下
我们说衡量一个程序员水平的高低往往有很多因素，但有一个因素至关重要即代码质量。 如果程序员写的功能在测试阶段就被频繁打回，上线了之后，用户反馈这里有问题那里有问题，大家可以想像这样的程序员水平能高到哪里去，纯粹一个“挖坑”程序员无疑。 那有没有什么窍门能减少程序出bug的概率呢？ 这里作者分享两个我自己总结的减少程序出bug的小窍门，希望对你有所帮助。
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异，帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念，它是基于Shannon信息论中的熵而来，用于度量两个概率分布之间的差异。
概述 该项目是一个开源、简易、轻量级的进销存管理系统，作为Known框架的实战演练项目。 项目代码：JxcLite 开源地址： https://gitee.com/known/JxcLite 功能模块 1. 基础数据 1.1 数据字典 框架内置模块，该模块用于维护系统下拉选项的数据，如商品类别、计量
概念类比 范畴 CPU GPU 二进制文件 .exe .cso / .ps 二进制指令 机器码 CSO(shader指令) 助记符 汇编 SL 高级语言 C# HLSL 高级语言文件 .cs .hlsl / .fx 高级语言编译器 csc.exe fxc.exe API .NET API Direc
概述了Nuxt3的六个关键生命周期钩子用途：modules:before至build:before，指导如何在应用初始化、模块管理、配置解析、模板处理及构建前执行自定义操作，附带实例代码，强化Nuxt应用的灵活性和可控性。
概述了Nuxt3的关键生命周期钩子用途，如page:finish用于页面加载后处理，page:transition:finish处理过渡效果完成，kit:compatibility扩展兼容性检查，ready标示应用启动就绪，close执行应用关闭清理，及restart控制应用重启流程，附带示例代码
