GBDT的两个不同版本（重要）残差版本把GBDT说成一个残差迭代树，认为每一棵回归树都在学习前N-1棵树的残差。 Gradient版本把GBDT说成一个梯度迭代树，使用梯度下降法求解，认为每一棵回归树在学习前N-1棵树的梯度下降值。GBDT中的Tree是回归树，不是分类决策树【原创】GBDT（MART）概念简介Gradient Boost的Gradient而Gradient Boost与传
我们看看子空间的定义：这里用几何来解释： 注意
前言本文参考了spring boot + spring cache 实现两级缓存（redis + caffeine）。处理流程与spring boot + spring cache 实现两级缓存（redis + caffeine）一致： 事项spring cache中有实现Cache接口的一个抽象类AbstractValueAdaptingCache，包含了空值的包装和缓存
interface Limiter { boolean canPass(); void exit(); } class FlowLimiter implements Limiter { private AtomicInteger atomic; private int threadMax;//通过线程的最大数量 pu
写文件下面这段代码，在python2中可以正常运行。但是python3会报错，因为是用w方式打开（而不是wb），则二进制数据不能写入该文件（会报错）。with open("a.txt", 'w') as pfile: pfile.write(b'abc') pfile.write(b'\xef\xbb\xbf')CSV数据操作csv库在Python3中,csv.writer期望在文本模
比如光子，如果没有任何动量的情况下，其出现概率分布是平均的，也就是在任何地方出现的概率是一致的。因为其有了动量，所以对其出现概率分布进行了影响。杨氏双缝干涉实验，在有观察的情况下会出现干涉条纹消失。对于干涉实验这个事件，是双缝影响到了光子的出现概率分布，从而导致了干涉条纹。在缝隙观察光子，虽然会影响到光子的出现概率分布导致干涉条纹消失，但我认为只要对观察行为进行改造，就有办法让光子再次以干涉条纹的
环境准备MySQL版本：8.0.12mysql> select version();以下实验中，所有的隔离等级都是：REPEATABLE READ 1 开启Lock Monitor MySQL5.6.16后的推荐方法：set GLOBAL innodb_status_output=ON; set GLOBAL innodb_status_output_locks=ON;关闭服务
Intention Locks（意向锁）InnoDB supports multiple granularity locking which permits coexistence of row locks and table locks. For example, a statement such as LOCK TABLES … WRITE takes an exclusive lock (a
Flyway不是像canal那样，通过对binlog监控这种“底层”操作来进行同步，而是通过对各种SQL脚本、java操作等“上层”操作来实施同步。快速掌握和使用Flyway 官方
REQUIRES_NEW 和NESTED 的区别REQUIRES_NEW时，内层事务与外层事务就像两个独立的事务一样，一旦内层事务进行了提交后，外层事务不能对其进行回滚。两个事务互不影响。两个事务不是一个真正的嵌套事务。NESTED时，外层事务的回滚可以引起内层事务的回滚；而内层事务的异常通过对savepoint的回滚，将外层事务的状态点回滚到初始。它是一个真正的嵌
CTRCTR又称广告点击率，英文名(click through rate) RefCTR预估基本知识
分页jqa的query使用原生sql查询（nativeQuery = true）的时候不支持排序的，需要在sql里面加上：ORDER BY ?#{#pageable} Spring Data Jpa本地查询（带分页方式）Example@Query(value = "select u.* from user u INNER JOIN project_user pu " +
于是我们得到四个指标，分别为：真阳、伪阳、伪阴、真阴。ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。这两个值由上面四个值计算得到，公式如下： TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。TPR=TP/(TP+FN) FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率。FPR=FP/(FP+TN) 放在具体领域来理解上述...
可以参考这篇文章进行排查： MYSQL:1213 Deadlock问题排查历程解决方案减小事务中的语句数量（代码的事务涉及行数过多，锁范围太大，很容易造成死锁）在业务中调整语句的执行顺序，例如可以按照where条件中字段的大小进行一下排序，按照排序后顺序执行，让死锁变为锁等待。也可以采用重试机制：在Application.class加上@EnableRetry//LockAcqu
凸集集合中的任意两点连线的点都在该集合中凸函数简单理解为对曲线上任意两点连线上的点对应的函数值不大于该两点对应的函数值得连线上的值。凸函数仅仅是定义在凸集上的函数。[1] p154 凸优化由凸函数构成的凸优化具有很好的性质： [1] p155（1）凸优化的任一局部极小（大）点也是全局极小（大）点，且全体极小（大）点的集合为凸集 （2）凸优化的任一局部最优解都是它的整体最优解Ref[1]《机器学习
Hopfield网络能量函数+反馈结构（得到稳定的吸引子）退火算法（一种思想）搜索方向固定；如果等于梯度下降方向就完全接受，如果不等于就概率性接受（具有不断跳出位置较高的低谷，搜索位置较低的新低谷的能力）BM能量函数+反馈结构+状态概率性转移（退火算法思想）BP（反向传播）网络优化过程中的搜索方向变化等同于梯度下降方向BM和BPBM训练中同时改变节点状态和参数值；BP训练中改变的是参数值Ref《人
如何看待L1、L2规则化将它们视为loss函数中引入了惩罚项。我们的目的是希望求出在参数值取多少时，loss函数是最小的；但是引入L1、L2规则化算子后（这时就变成拉格朗日函数），相当于给参数的取值套了个“紧箍咒”：不再像原来那样可以自由自在地随便给参数取值 原因在于我们可以看到L1、L2都恒大于0，而我们的目标是要求得min这正是regularization（规则化）的来由（有的翻译为正则化，
TensorFlow中，对于1个batch中有多个样本，迭代一次，具体是如何执行的total = 旧参下计算更新值1+旧参下计算更新值2+…+旧参下计算更新值500 新参数 = 旧参数 + totalRef: 怎么选取训练神经网络时的Batch size? - 知乎
一、简单例子先看下面一个简单的例子程序 t1清单def funA(fn): print('A') fn() # fn实际就是funB（函数对象）@funAdef funB(): print('B')# if __name__ == "__main__":# funB()运行结果：A B（要注意 9、10行的代码被注释了，但是funA仍然被执行了）相当于funA(funB
一般在单测上加上注解：@Transactional @Rollback就可以对单测的数据库操作回滚。 但是如果配了多数据源，对于非主数据源的数据库操作，这种办法不会起作用。这时候需要对@Transactional(transactionManager = "transactionManagerSecondary")指定对应的事务管理器才可以。
为了让web应用程序支持国际化，必须识别每个用户的首选区域，并根据这个区域显示内容。 在Spring MVC应用程序中，用户的区域是通过区域解析器来识别的，它必须实现LocaleResolver接口。Spring MVC提供了几个LocaleResolver实现，让你可以按照不同的条件来解析区域。除此之外，你还可以实现这个接口，创建自己的区域解析器。 要定义一个区域解析器，只需在web应用程序
基本概念方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。 梯度：是一个向量；每个元素为函数对一元变量的偏导数；它既有大小（其大小为最大方向导数），也有方向。Ref:方向导数与梯度疑问1 （上图的式子少了Δy） Ref:第七节 方向导数与梯度答案就是“在点P(x,y)是可微分的”。可以看看全微分的定理： Ref:百度百科：全微分疑问2梯度的方向就是函数f
为什么输出矩阵的第i行就是单词ωiωi{\omega _{\rm{i}}}的输出向量这个问题等同于下面这个式子（这个是CBOW的）： 这里我画了个草图来说明原因：
使用增长黑客的前提：产品是好产品 对于不好得产品使用增长黑客方法，产品会死的更快。 原因：就像Demo发布只是给小部分用户做验证和反馈一样，是将试错的范围缩小。一旦用了增长黑客而产品又不好，等于给产品做了负面宣传，当然死得更快。
批量和流式的区别：1.数据处理单位：批量计算按数据块来处理数据，每一个task接收一定大小的数据块，比如MR，map任务在处理完一个完整的数据块后（比如128M），然后将中间数据发送给reduce任务。流式计算的上游算子处理完一条数据后，会立马发送给下游算子，所以一条数据从进入流式系统到输出结果的时间间隔较短（当然有的流式系统为了保证吞吐，也会对数据做buffer）。这样的结果就是：批量计算往往得
勘误马氏距离与其推导这篇博客中所提到的：由于将数据集旋转后数据的各维度之间是不相关的这句话的意思并不是说维度之间可以线性相关（我们知道坐标系一定是线性无关的）。 假设样本集有n个样本，其样本矩阵：Xn×m求出的协方差中的，非对角元素代表的是在该样本矩阵中，不同维度之间的影响。而马氏距离与其推导这篇博客是说协方差的非对角元素为0（各维度之间是不相关的）。 那么协方差的非对角元素为
Prefix我是看这篇文章：不再神秘的量子计算，用Python就能实现（视频+代码），希望能run 上面的代码。量子代码地址：https://github.com/llSourcell/quantum_computing结果远没有那么简单。会出现各种模块的缺失异常。下面是本人通过血的教训形成的solution。Solution1首先装Anaconda python3.6 versi
赋能 1每个人给予自由权（快速应变） 2互相信息共享（都能把握全局，不偏离大方向） 3互信和配合（如同一个人，实现团队能力）
量子的状态是不确定的。那么能否让量子来观察量子？实际上量子纠缠就是不确定的量子观察不确定的量子的结果。
IPython Notebook 改名叫Jupyter Notebook 了。 ref: windows中jupyter（原ipython notebook）中文件工作路径的设置Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。 ref: 致Python初学者们 - Anaconda入门使用指南Questio
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