摘要：
最近在学习产品经理的知识，之前对于权限的理解不够系统，也没有足够的重视，最近偶然看到一篇讲解权限的文章，觉得还不错，就梳理学习了一下。画了一个概要图，以供自己后续复习。 如下： 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_NR_GfSFigDBKeR4zQgjaw 阅读全文
posted @ 2021-08-21 23:30
孙猴子
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摘要：
上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题，本文我们讲一个更强大的分类模型。本文依旧侧重代码实践，你会发现我们解决问题的手段越来越丰富，问题处理起来越来越简单。 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一。它特别适合处理中小型复杂数据集的分类 阅读全文
posted @ 2021-02-16 16:34
孙猴子
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摘要：
本文是机器学习系列的第三篇，算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单，主要侧重于代码实践。上一篇文章说到，我们可以用线性回归做预测，但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。 一、逻辑回归：二分类 1.1 理 阅读全文
posted @ 2021-02-16 16:32
孙猴子
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摘要：
预测从瞎猜开始 按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。 想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。 白板上的图钉（数据）如上图所示， 阅读全文
posted @ 2021-02-16 16:30
孙猴子
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摘要：
引言 现在市面上的机器学习教程大多先学习数学基础，然后学机器学习的数学算法，再建立机器学习的数学模型，再学习深度学习，再学习工程化，再考虑落地。这其中每个环节都在快速发展，唯独落地特别困难。我们花费大量时间成本去学习以上内容，成本无疑是特别昂贵的。所以我们不如先“盲人摸象”、“不求甚解”地探索下机器 阅读全文
posted @ 2021-02-16 16:27
孙猴子
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摘要：
最近工作中遇到机器学习的一些内容，为了更好的了解该技术，故在博客中找了一组不错的博文，为了后续好查看，特此搬运到这里。 机器学习(一)：5分钟理解机器学习并上手实践 机器学习(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测 机器学习(三)：理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践 机器学习(四)：通俗理解支持 阅读全文
posted @ 2021-02-16 16:25
孙猴子
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摘要：
中国拥有39个工业大类，有： 煤炭开采和洗选业，石油和天然气开采业，黑色金属矿采选业，有色金属矿采选业，非金属矿采选业 ，其他采矿业 ，农副食品加工业，食品制造业，饮料制造业，烟草制品业，纺织业，纺织服装、鞋、帽制造业，皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业。 木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，家具制造 阅读全文
posted @ 2021-02-15 12:13
孙猴子
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摘要：
最近在学习投资的知识，并且通过阅读研报总结出了适合于个人的投资策略。在此记录，以作后续年度复盘使用。 阅读全文
posted @ 2021-02-14 20:13
孙猴子
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摘要：
现代企业的财务报告分析起来十分复杂，由于不同报表使用人需要获取的报表信息存在着差别，因此分析财务报告首先要找好立足点即报表分析的主体，只有抓准了报表使用人，解决了为谁分析的问题，才能针对具体的分析目的对症下药。一般来说，分析财务报告应由浅入深，循序渐进：首先应就单张表进行相关分析，把握企业的基本情况 阅读全文
posted @ 2020-07-21 09:12
孙猴子
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摘要：
(1)为什么需要overlay： overlay产生的原因是: 1,避免在vertical blank时flip/blt surface造成的画面"撕 裂"现象; 2,使硬件可以窗口模式下使用flip而不是blt,从而提高效率. 3D游戏里面它没有什么用的上的地方, 因为一般硬件不支持 render 阅读全文
posted @ 2020-07-14 09:32
孙猴子
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