python在linux安装1.查看当前python环境版本python --version 2.首先安装编译安装时需要的依赖包，编译python源码时，需要一些依赖包，一次...
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python常用命令
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分布式向量搜索引擎文章：阿里达摩院Proxima 赋能阿里多业务场景，达摩院自研向量检索引擎 Proxima 公开 - 达摩院 (alibaba.com)[https://damo.aliba...
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spring IoC入门
spring Ioc概念 IoC是什么 Ioc—Inversion of Control，即“控制反转”，不是什么技术，而是一种设计思想。在Java开发中，Ioc意味着将你设...
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正则化(Regularization)
一、过拟合的问题 到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(...
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逻辑回归（Logistic Regression）一、分类问题 在分类问题中，你要预测的变量 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算...
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主成成分分析（PCA）
一、主成成分分析介绍 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 在PCA中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据都投射到该向量...
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线性回归与梯度下降一、单变量线性回归 让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，...
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线性回归
在统计学[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6]中，线性回归（英语：linear regress...
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K近邻（k-NN）
一、K近邻算法的基本概念 K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个...
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机器学习系统的设计
一、首先要做什么 从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法。 绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择。 进行误差分...
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应用机器学习的建议
一、模型选择和交叉验证集 使用 60%的数据作为训练集，使用 20%的数据作为交叉验证集，使用 20%的数据作为测试集。模型选择的方法为： 使用训练集训练出 10 个模型 用...
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实用文档
HTTP指南https://pdai.tech/md/develop/protocol/dev-protocol-http.html[https://pdai.tech/md...
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JavaWeb——Servlet（全网最详细教程包括Servlet源码分析）
https://blog.csdn.net/qq_19782019/article/details/80292110[https://blog.csdn.net/qq_197...
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hdfs副本摆放机制
The placement of replicas is critical to HDFS reliability and performance. Optimizing r...
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SpringBoot源码之finishBeanFactoryInitialization
refresh方法中finishBeanFactoryInitialization方法用来实例化所有的单例bean。具体流程如下：start -> getBean ->...