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本文结构： 什么是交叉验证法？ 为什么用交叉验证法？ 主要有哪些方法？优缺点？ 各方法应用举例？ 什么是交叉验证法？ 它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。 为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的
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posted @ 2018-01-29 20:54
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比方说，用100k条数据，有两个思路 1. 用这100k条数据做k-fold交叉验证，来调模型参数 2. 先随机划分出70k条数据做训练集用来根据交叉验证调参数，调好之后再用剩下的30k条数据做测试集 【答】 虽然这两个都没有错对之分，但是在数据量允许的情况下，更建议第2个思路。 对于思路1，如果用
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posted @ 2018-01-29 16:48
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前
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posted @ 2018-01-26 16:10
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python中的深拷贝和浅拷贝和java里面的概念是一样的，所谓浅拷贝就是对引用的拷贝，所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝。首先，对赋值操作我们要有以下认识： 赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量，让变量指向该地址（ 旧瓶装旧酒 ）。 修改不可变对象（str、tuple）需要开辟新的空间 修改可变对象
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posted @ 2018-01-24 20:47
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什么是关键意见领袖 在营销学上，为各厂家宣传的专家或权威被称为“关键意见领袖（Key Opinion Leader），通常被定义为：拥有更多、更准确的产品信息，且为相关群体所接受或信任，并对该群体的购买行为有较大影响力的人。他们一般具备三大特征： 关键意见领袖的特征 第一是持久介入特征：KOL对某类
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posted @ 2018-01-18 23:37
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一环境说明 二centos在vmware中的安装 三NAT网络设置 四设置固定IP 1修改网卡配置说明 2修改etcresolvconf 实现域名解析 五设置防火墙iptables 1 centos安装telnet 2 防火墙iptables设置 六 总结 前言：由于工作中需要使用Linux，在虚拟
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posted @ 2018-01-12 19:25
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.AVLFile Extension File Type 1ArcView Legend File Developer ESRI Popularity 4.1 (7 Votes) Category GIS Files Format N/A 4.1 (7 Votes) 4.1 (7 Votes) 4.
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posted @ 2017-12-29 13:55
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1、DBSCAN简介 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将
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posted @ 2017-11-28 19:30
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作者：zccst 记得刚开始安装Linux操作系统时，了解过一些Linux磁盘分区的知识，可是随时光流逝，一段时间不用，基本全忘记了，依稀记得好像曾经知道有这么回事。人的记忆力就是这样，所以一旦选择了一个行业，最好不要轻易转行，因为很多知识需要不断的重复才能真正的掌握，而一个行业又需要很多真正掌握的
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posted @ 2017-11-17 20:29
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作者： 阮一峰 日期： 2014年2月 5日 日期： 2014年2月 5日 互联网的通信安全，建立在SSL/TLS协议之上。 本文简要介绍SSL/TLS协议的运行机制。文章的重点是设计思想和运行过程，不涉及具体的实现细节。如果想了解这方面的内容，请参阅RFC文档。 一、作用 不使用SSL/TLS的H
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posted @ 2017-11-11 14:59
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作者： 阮一峰 日期： 2012年8月29日 作者： 阮一峰 日期： 2012年8月29日 diff是Unix系统的一个很重要的工具程序。 它用来比较两个文本文件的差异，是代码版本管理的基石之一。你在命令行下，输入： $ diff <变动前的文件> <变动后的文件> diff就会告诉你，这两个文件有
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posted @ 2017-11-04 16:29
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背景： 周末看到了一篇原公司同事的文章，讲的是关于新的互联网形势下的PACS系统。正好上一篇专栏文章也提到了有想搭建一个worklist服务器的冲动，所以就翻箱倒柜将原本学生时代做课题时搭建的简易Web PACS找了出来，借着再次搭建的机会学习一下Web PACS相关的技术，例如WADO标准、CGI
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posted @ 2017-11-01 20:35
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(1)、 UEFI启动模式 与 legacy启动模式 legacy启动模式: 就是这么多年来PC一直在使用的启动方式（从MBR中加载启动程序），UEFI BIOS作为一种新的BIOS自然也应该兼容这种老的启动方式； UEFI启动模式: UEFI BIOS下新的启动技术。如果你的PC在UEFI启动模式
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posted @ 2017-10-26 21:32
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不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样
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posted @ 2017-10-13 19:53
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凝聚法分层聚类中有一堆方法可以用来算两点（pair）之间的距离：欧式，欧式平方，manhattan等，还有一堆方法可以算类（cluster）与类之间的距离，什么single-linkage、complete-linkage、还有这个ward linkage。（即最短最长平均，离差平方和） 其他的好像
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posted @ 2017-10-13 18:59
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l Time of call connection RRC连接时的时间，格式：yyyy年mm月dd日hh时mm分ss秒 l Call Setup Time per sections 呼叫建立时长 l Call Type 呼叫类型，取值范围[0..7] 0：EMERGENCY，紧急呼叫 1：HIGH_
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posted @ 2017-10-10 20:53
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集成学习 基本思想：如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的： （1）分类器之间应该有差异性； （2）每个分类器的精度必须大于0.5； 如果使用的分类器没有差异，那么集成起来的分类结果是没有变化的。如下图所示，分类器的精度p
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posted @ 2017-10-10 20:44
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一、Benchmark简介Benchmark是一个评价方式，在整个计算机领域有着长期的应用。正如维基百科上的解释“As computer architecture advanced, it became more difficult to compare the performance of var
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posted @ 2017-10-09 20:02
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#!bin/bash export PATH=$PATH:/usr/lib/java/jre export PATH=$PATH:/usr/lib/java/bin path 结果发现直接运行./ path 没起到效果, 后来发现原来机制是这样: 类似于局部变量,从当前shell中运行脚本path,
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posted @ 2017-10-08 19:45
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一．RAID定义 一．RAID定义 一．RAID定义 RAID(Redundant Array of Independent Disk 独立冗余磁盘阵列)技术是加州大学伯克利分校1987年提出，最初是为了组合小的廉价磁盘来代替大的昂贵磁盘，同时希望磁盘失效时不会使对数据的访问受损 失而开发出一定水平
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posted @ 2017-10-01 16:34
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一、概述 1.DPI（Deep packet inspection，深度报文解析） 所谓“深度”是和普通的报文分析层次相比较而言的，“普通报文检测”仅分析IP包4 层以下的内容，包括源地址、目的地址、源端口、目的端口以及协议类型，而DPI 除了对前面的层次分析外，还增加了应用层分析，识别各种应用及其
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posted @ 2017-09-29 21:40
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摘要：
详解DPI与网络回溯分析技术 随着网络通讯技术进步与发展，网络通讯已跨入大数据时代，如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量，以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测，避免恶意通讯对主机、网络设备的root权限的安全威胁，和通讯内容的窃取。是网络管理必须面对的一个难题。
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posted @ 2017-09-29 21:29
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一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离
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posted @ 2017-09-17 19:07
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一、相对危险度（RR）——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群，追踪其各自的发病结局，比较两组发病结局的差异，从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。通常，暴露可以指危险因素，比如吸烟、高血压，也可指服用某种药物。而事件可以是疾病发
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posted @ 2017-09-16 18:57
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摘要：
ARCH模型的基本思想 ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。 由于需要使用到条件方差
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posted @ 2017-09-14 20:33
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在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。
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posted @ 2017-09-06 21:16
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摘要：
在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori，其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库。于是人们提出了各种裁剪（prune）数据集的方法以减少I/O开支，韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种。 名词约定 举个例子，设事务数据库为： A E F G A F G A B E F G E
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posted @ 2017-09-06 21:05
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摘要：
这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系； 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和交流； 同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来； 有了这些知识，看后面章节的设计模式结构图就没有什么问题了； 本章所有图形使用Enterp
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posted @ 2017-08-02 13:36
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前几天整理了下电脑的分区，合并并删除一些分区，结果导致 grub 被破坏了，Ubuntu进不去了，启动后直接进入了 rescure 模式。后来又折腾了下，终于修复好了，现总结一下。 先说一下我的系统环境，我是 Win7 + Ubuntu 16.04 双系统，先安装的 Win7，后安装的 Ubuntu
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posted @ 2017-07-20 20:26
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无服务器架构正是我们需要的下一代基础架构。 云计算时代出现了大量XaaS形式的概念，从IaaS、PaaS、SaaS 到容器云引领的CaaS，再到火热的微服务架构，它们都在试着将各种软、硬件资源等抽象为一种服务提供给开发者使用，让他们不再担心基础设施、资源需求、中间件等等，在减轻心智负担的同时更好地专
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posted @ 2017-06-14 02:23
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摘要：
Some quick thoughts from Serverlessconf, Austin in April 2017 I wanted to take a bit of time to write up what I thought were some of the main themes I
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posted @ 2017-06-14 02:21
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摘要：
本文出处：新浪博客“小数码植物摄影”之http://blog.sina.com.cn/s/blog_629be3eb0100sih3.html 新浪博客“小数码植物摄影”首页：http://blog.sina.com.cn/u/1654383595 EndNote是一款科技论文文献管理软件，使用它可
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posted @ 2017-06-07 13:40
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摘要：
作者： 阮一峰 日期： 2009年5月30日 作者： 阮一峰 日期： 2009年5月30日 1. 前几天，我才知道有一种简化的数据交换格式，叫做yaml。 我翻了一遍它的文档，看懂的地方不多，但是有一句话令我茅塞顿开。 它说，从结构上看，所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型： 第一种类型是
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posted @ 2017-06-04 20:15
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先插入公式，#，插入题注（交叉引用），生成了标号。此时整个公式是题注样式。在公式和标号之间插入一个样式分隔符。 __________________________________________________ 作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/19
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posted @ 2017-06-02 12:35
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摘要：
你一定听说过云计算中的三个“高大上”的你一定听说过云计算中的三个“高大上”的概念：IaaS、PaaS和SaaS，这几个术语并不好理解。不过，如果你是个吃货，还喜欢披萨，这个问题就好解决了!好吧，其实你根本不是一个吃货，之所以自我标榜为吃货，其实是为了收获赞叹式的夸奖，“吃货还这么瘦，好羡慕啊!”或者
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posted @ 2017-05-31 19:15
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众所周知，4G LTE全面IP化，上层传输走的是TCP/IP协议（如下图）。 ▲LTE用户面协议构架 但是，我们熟悉的这个构架并没有发挥出移动网络的全部潜力，甚至阻碍了未来网络的发展。 1 TCP/IP制约了移动互联网 大概在1年前，我就听过一位专家吐槽。他说，TCP/IP一开始就是个错误… 互联网
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posted @ 2017-05-30 00:36
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瑞生网http://www.rationmcu.com版权所有 前几天，有个小伙伴在做实验过程中，发现了一个奇怪的现象，这个现象就是… 他在用printf输出浮点数的时候，想把数据保留到小数点后的两位，他是这么写的… float c=1.155;printf(“%.2f”,c); 他的书写是对的，没
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posted @ 2017-05-30 00:29
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摘要：
原文链接：http://blog.csdn.net/vbskj/article/details/38408213 在Intel Sandy Bridge微架构中，Intel引入了256位SIMD扩展AVX，这套指令集在兼容原MMX、SSE、SSE2对128位整点SIMD支持的基础上，把支持的总向量数
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posted @ 2017-05-29 16:56
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摘要：
原文链接 还记得 Prisma 吗？就是能把拍摄的照片转化为各种名画风格的修图软件，神经网络的深度学习后，想要波普还是梵高风的图片都不在话下。 现在，它的进化版本来了。这回是布拉格捷克理工大学的研究团队创造的算法，这种人工智能技术能将动态画面转化为不同的风格。在演示视频中，原本正常的一段自拍视频加入
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posted @ 2017-05-29 16:34
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摘要：
iCOM（英文全称：i + component，应用或学习组件，或iCOM组件），为学习资源的一种表现形式，是面向不同类型的学习对象（某一知识点或某一类知识点，如词汇、句子）专门开发的、在外部可重用的、能满足某类知识学习度量衡要求的交互式学习小应用（如游戏、动画等）。 iCOM（英文全称：i + c
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posted @ 2017-05-29 16:26
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浙公网安备 33010602011771号