摘要: 2021年很快的过去了,这一年发生了一些不少的事情,也明白了一些事情。 2021年工作方面查看了一些框架的源码,包括spring、springmvc、springcloud、netty、mybatis、shiro、xxl-job 等框架源码,理解程度80%吧。 通过阅读源码,大致了解到每个框架的设计 阅读全文
posted @ 2022-01-01 10:42 QiaoZhi 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2020年浑浑噩噩的过去了,一年里自己也接触了一些知识。当然也欠缺许多东西。 20年自己学习了SpringCloud全家桶,包括Eureka注册中心、Ribbon负载均衡、Openfeign远程服务调用、Hystrix服务熔断以及降级、Gateway服务网关、Sleuth链路追踪等相关组件;也学习了 阅读全文
posted @ 2021-01-25 20:04 QiaoZhi 阅读(361) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 2019年过去了,自己毕业一年半了,2019年自己也学到了一些东西,当然也欠缺好多东西。 现在回顾一下自己2019年学到的东西以及2020年计划学习的东西。 2019年自己看了一本书,《Java与模式》,同时结合<<大话设计模式>>进行学习设计模式。自己看完之后还是非常有收获的。了解到:(1)创建型 阅读全文
posted @ 2020-01-01 21:00 QiaoZhi 阅读(718) 评论(2) 推荐(3) 编辑
摘要: 2018年过去了,自己也毕业半年了,2018年自己也学到了一些东西,当然也欠缺好多东西。毕业半年了,自己在实际工作中更多的是做一些基本的CRUD,没有什么特别复杂性的工作,但是也学到了很多东西。更多的是增强了自己的思维逻辑能力,在写代码的时候可以想到各种可能出现的异常情况,也接触了很多的工具包的使用 阅读全文
posted @ 2019-01-01 11:08 QiaoZhi 阅读(1458) 评论(7) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 简介 ​ K-Nearest Neighbor算法又叫KNN算法(最近邻算法,k是选取几个距离其最近的样本作为参考),这个算法是机器学习里面一个比较经典的分类和回归算法。 ​ 定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别 阅读全文
posted @ 2022-09-28 17:14 QiaoZhi 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​ 莺尾花预测是KNN一个经典的例子, 可以理解为一个分类预测。莺尾花的数据集有150 条,每个样本包含: 特征值四:花瓣花萼的长度和宽度 目标值有3种:setosa、versicolor、virginica 1. sklearn 数据集介绍 其获取数据集有两种方式: load_xxx: 获取小数据 阅读全文
posted @ 2022-09-28 16:28 QiaoZhi 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习中有很多的距离计算公式,用于计算数据和数据之间的距离,进而计算相似度或者其他。 1. 欧式距离(Euclidean Distance) ​ 欧式距离是最常见的距离度量方法。小学、初中、高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧式距离。 举例: X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4 阅读全文
posted @ 2022-09-26 21:24 QiaoZhi 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 人工智能发展必备三要素 数据、算法、计算力(CPU\GPU\TPU) CPU、GPU对比: CPU 适合IO密集型任务;GPU 适合计算密集型任务。 2. 人工智能、机器学习、深度学习关系 人工智能 机器学习 深度学习 ... ... ... 机器学习是人工智能的一个实现途径;深度学习是机器学 阅读全文
posted @ 2022-09-25 23:37 QiaoZhi 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 安装以及测试 简介 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 numpy内置了并行运算功能,当系统有多个核心时,做某种计算时,n 阅读全文
posted @ 2022-09-25 16:05 QiaoZhi 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Jupyter notebook是一个交互式的Python shell,也是IPython的封装版,非常适合用来进行数据分析和机器学习。也可以用来编辑python与markdown文档。 1. 安装以及简单测试 安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua 阅读全文
posted @ 2022-09-13 21:23 QiaoZhi 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 简介 1. 简介 ​ 处理函数ProcessFunction主要是定义数据流的转换操作,也可以把它划分为转换算子。处理函数提供了一个"定时服务", 我们可以通过它访问流中的事件、事件戳、水位线、甚至可以注册定时事件。该类继承自AbstractRichFunction,拥有富函数类的所有特性,同 阅读全文
posted @ 2022-08-30 22:48 QiaoZhi 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 简单研究下读取mysql、查询、分组、聚合、绘图。 其还有窗口函数等更加复杂的操作,暂时不做研究。 1. 准备数据 DROP TABLE IF EXISTS `t_user_log`; CREATE TABLE `t_user_log` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_IN 阅读全文
posted @ 2022-08-20 18:51 QiaoZhi 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas 名字衍生自术语 "panel data"(面板数据)和 "Python data analysis"(Python 数据分析) 参考: https://pandas.pydata.org/ http://c.biancheng.net/pandas/plot.html 1. 简介 Pa 阅读全文
posted @ 2022-08-18 23:06 QiaoZhi 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 简介 ​ Python中的装饰器是一种可以装饰其它对象的工具。类似于装饰模式,实际是对原有对象进行功能上的增强(原有对象可以是对象、函数、类)。其使用像java 的注解。 ​ 该工具本质上是一个可调用的对象(callable),所以装饰器一般可以由函数、类来实现。装饰器本身需要接受一个被装饰的 阅读全文
posted @ 2022-08-17 22:41 QiaoZhi 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑