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2022年6月30日
Datawhale 吃瓜教程 Task05打卡
摘要: 支持向量机 从几何角度,对于线性可分数据集,支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面,相比于感知机, 其解是唯一的。 如果数据是分布在一个二维平面上的,那么我们可以找到一条直线将正负样本分开。 对于多维空间,我们可以找到n-1维度的平面将正负样本分开。 在样本空间中,划分超平面可通过如下线性方程描
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posted @ 2022-06-30 22:14 AD_milk
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2022年6月26日
Datawhale 吃瓜教程 Task04打卡
摘要: 神经元 计算机神经元网络是通过模拟生物神经元的特性来实现的:在生物体中神经元中的 轴突负责将电流输出传给其他神经元,而细胞突的另一种形态——树突,负责接收其他 的神经元传入的电流。多个神经元的输出电流可以经由树突这一细胞突结构将输出电流 输出给统一神经元。并且在生物体中,神经元的激活存在阈值:即如果
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posted @ 2022-06-26 22:38 AD_milk
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2022年6月23日
Datawhale 吃瓜教程 Task03打卡
摘要: ID3决策树 自信息 \[ I(x)=-log_bp(x) \] 可以先把自信息理解成跟米,公顷一样的一种单位,不必在这纠结 信息熵 度量随机变量 $X$的不确定性,信息熵越大越不确定 \[ H(x) = E[I(X)] = -\sum_xp(x)log_bp(x)\tag{以离散型为例} \] 在
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posted @ 2022-06-23 20:25 AD_milk
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2022年6月20日
Datawhale 吃瓜教程 Task02打卡
摘要: 主要参考了大佬的视频,第三章的公式推导对我这种零基础渣渣来说真是要命 线性回归算法原理 极大似然估计 类似于以偏概全,在极大似然估计中我们选择相信获得的样本数据已经能够很好的概括现实情况中的真实数据分布。将求出的样本数据的概率分布作为我们现实情况中的概率分布使用。 x=1 y=2 x=2 y=4 x
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posted @ 2022-06-20 22:50 AD_milk
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2022年6月14日
Datawhale 吃瓜教程 Task01打卡
摘要: Datawhale 吃瓜教程 Task01打卡 感觉西瓜书蛮新手友好的,前两章都是在不厌其烦的介绍基础概念。 数据集就是我们要让机器学习的东西,希望机器能从中学习到“经验”,产生模型,从而在面对新情况(数据集以外的数据)也能做出有效的判断与决策。 特征(属性):反应事物或对象在某方面的表现或性质的事
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posted @ 2022-06-14 01:04 AD_milk
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2022年6月5日
6.S081-2021 file system
摘要: Large files 磁盘的最小单位是block,每个block大小为1024字节,而inode的大小为64字节。 所以每个block能够存放16个inode block0 为操作系统的引导区,文件系统不会对这个blcok进行任何修改 block1 是super block,用来记录元数据(blo
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posted @ 2022-06-05 10:15 AD_milk
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2022年6月4日
6.S081-2021 locks
摘要: buffer cache 原来的实现是一个双向链表,每次进行文件的读写操作都要锁住整个表,显然大大降低了系统的并发度。 所以可以仿照Java中currentHashMap的思路,使用分段锁,每个hash桶上一个锁。 但是在进行缓存驱逐的时候需要注意死锁的情况。 比如我们哈希值为2的缓存块不存在并且哈
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posted @ 2022-06-04 22:49 AD_milk
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2022年4月27日
Docker极简入门:使用Docker-Compose 搭建redis集群
摘要: 为了构建一个集群,我们首先要让 redis 启用集群模式 一个简单的配置文件如下redis.conf # redis.conf file port 6379 cluster-enabled yes cluster-config-file nodes.conf cluster-node-timeout
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posted @ 2022-04-27 20:58 AD_milk
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2022年4月23日
6.S081-2021-Lab6 Multithreading
摘要: Uthread: switching between threads 前置知识:知道任何一种语言创建并运行线程的方式 以 Posix 为例 int pthread_create( pthread_t *tid, //指向线程ID的指针 const pthread_attr_t *atrr, // 指
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posted @ 2022-04-23 20:50 AD_milk
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2022年4月21日
Docker极简入门:使用Docker-Compose 运行网站浏览量统计Demo
摘要: Docker-Compose 是一个可以对 Docker 容器集群的快速编排的工具,能够减轻您心智和手指的负担。 简单的来说 Docker-Compose 就是将你运行多个容器的命令编写到了一起,类似于你会为一系列重复操作写一个 doSomething.sh 文件,只不过 Docker-Compos
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posted @ 2022-04-21 15:49 AD_milk
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