JackYang - 博客园

2024年5月23日

摘要：起源索引最早起源于西方，主要是中世纪欧洲宗教著作的索引。18世纪以后，西方开始有主题索引，至19世纪末，内容分析索引被广泛使用。中国古代早就有类似索引的翻检、查阅书刊资料的方法，当时称为“通检”、“检目”、“备检”、“韵编”等。明末傅山所编的《两汉书姓名韵》被认为是现存最早的人名索引。定义在关阅读全文

posted @ 2024-05-23 08:53 JackYang 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)

如何设计故障检测和恢复机制来应对脑裂

摘要：设计故障检测和恢复机制以应对脑裂问题，可以从以下几个方面进行考虑：快速故障检测：首先，系统需要能够快速检测到可能引发脑裂的故障，如网络分区、协调者故障等。这可以通过定期的心跳检测、网络状态监控、系统健康状态检查等方式实现。一旦发现故障，系统应立即进入故障处理流程。共享存储Fencing：在分布式系统阅读全文

posted @ 2024-05-23 08:29 JackYang 阅读(132) 评论(0) 推荐(0)

2024年5月22日

主生产计划

摘要：主生产计划（Master Production Schedule，简称MPS）是闭环计划系统的一个部分，其实质是保证销售规划和生产规划对规定的需求（需求什么，需求多少和什么时候需求）与所使用的资源取得一致。MPS考虑了经营规划和销售规划，使生产规划同它们相协调。主生产计划着眼于销售什么和能够制造什阅读全文

posted @ 2024-05-22 13:19 JackYang 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)

实现需求预测流程时通用步骤指南

摘要：当使用Java实现需求预测流程时，以下是一个更具体的步骤指南： 1. 需求分析明确你的预测目标，例如预测销售量、用户行为等。确定需要哪些数据来支持预测，并收集这些数据。 2. 数据收集与预处理数据收集：从各种数据源（如数据库、API、文件等）收集数据。数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据等阅读全文

posted @ 2024-05-22 13:13 JackYang 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)

Java实现需求预测具体的步骤指南

摘要：当使用Java实现需求预测流程时，以下是更详细的步骤和细节： 1. 数据收集与预处理明确数据源：确定你要从哪里获取数据，可能是数据库、API、CSV文件等。数据导入：使用Java的IO类（如FileReader、BufferedReader等）或第三方库（如Apache Commons CSV）阅读全文

posted @ 2024-05-22 13:10 JackYang 阅读(145) 评论(0) 推荐(0)

决策树和随机森林有什么不同

摘要：决策树和随机森林在机器学习领域都是重要的分类和回归算法，但它们在多个方面存在显著的差异。结构和工作原理：决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶子节点代表一个分类类别。通过训练数据构建决策树，可以对未知数据进行分类。随机森林：由多棵决策树阅读全文

posted @ 2024-05-22 13:04 JackYang 阅读(806) 评论(0) 推荐(0)

决策Decision Tree简介

摘要：决策树（Decision Tree）是一种常用的监督学习算法，它能够从一组无序、无规则的数据中推理出决策规则，并以树形图的结构展示这些规则。决策树模型既可以是二叉树，也可以是非二叉树。在决策树中，每个内部节点（非叶子节点）表示一个特征或属性的测试条件，每个分支代表该特征或属性的一个可能值，每个叶子节阅读全文

posted @ 2024-05-22 13:03 JackYang 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

我应该如何评估准确率、召回率和F1分数呢

摘要：评估步骤收集数据：首先，你需要一个带有真实标签（也称为“金标准”或“ground truth”）的数据集。这个数据集应该包含你希望分类器能够正确分类的样本。训练模型：使用你的数据集来训练一个分类模型。这可以是一个机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）或深度学习模型等。阅读全文

posted @ 2024-05-22 12:53 JackYang 阅读(501) 评论(0) 推荐(0)

何为矩阵

摘要：矩阵的定义矩阵是一个数学术语，它描述的是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。简单来说，就是一些数按照特定的行和列排列在一起，形成了一个矩形的表格。这种表格最早来源于方程组的系数及常数所构成的方阵，是解决线性方程问题的有力工具。数据示例考虑以下3x3的矩阵A：复制A = [ 1 2 3 4 5 阅读全文

posted @ 2024-05-22 00:13 JackYang 阅读(550) 评论(0) 推荐(0)

2024年5月21日

如何根据模型的问题选择合适的优化算法

摘要：在选择合适的优化算法以应对模型问题时，可以考虑以下几个关键因素：问题的性质：对于连续、可微的问题，梯度下降、随机梯度下降、Adam、RMSprop等基于梯度的优化算法可能是好的选择。对于非凸问题，牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等二阶优化算法可能更适合，因为它们能利用二阶导数信息更快地找到最优解。对于离阅读全文

posted @ 2024-05-21 22:38 JackYang 阅读(569) 评论(0) 推荐(0)