checkpoint是啥 简单点说，就是将正在运行的任务的状态保存下来。这个状态包括任务中每个算子的state，缓存的数据（比如processFunction）等。可以保存在...
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Flink Checkpoint机制 -
花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 6第6章在泛泛而谈，初学者感觉很难了解到实际性的东西，不过也根据章节结构结合相关资料做下梳理。 6.1 XOR ** 6.2 基于梯度的学习 参考链接:An overview ...
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小记pu_learning相关链接
Detecting positive and negative deceptive opinions using PU-learning [实例] 特征选择方法、网格搜索调参...
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逻辑回归（LR）个人学习总结篇写作计划： 线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR +多项式模型（特征组合，不适用于特征稀疏场景，泛化能力弱）——>FM（适用于稀疏特征场景*，泛化能力强）——>FF...
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花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 5 (2)待更新 5.7 监督学习算法 5.7.1 概率监督学习 逻辑回归(logistic regression) 关于逻辑回归，之前在csdn上有总结了一篇文章，链接如下： htt...
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花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 5 (1)5.1 学习算法 5.1.1 任务，T 常见机器学习任务列举：分类，输入缺失分类，回归，转录，机器翻译，结构化输出，异常检测，合成和采样，缺失值填补，去噪，密度估计或概率分布...
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为什么是Flink？本篇讲讲Flink，主要有 基于事件时间的消息处理机制 flink的容错机制 都说flink很火，那么它到底有什么过人之处呢。看了《Flink基础教程》，总结一下。 flin...
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PU learning
PU learning (positive unlabeled learning),称为正样本无标签学习。样本集中包含正例样本集P和无标签样本集Q应用场景:恶意url检测，致...
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花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记 chapter4
4.1 上溢和下溢 下溢 (underflow):当接近零的数被四舍五入为零 时发生下溢。上溢 (overflow):当大量级的数被近似为 ∞ 或 −∞ 时发生上溢。 4.2...
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花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter3（2）3.9 常用概率分布 3.9.1 Bernoulli 分布 Bernoulli分布 (Bernoulli distribution)是单个二值型随机变量的分布。相关性质: P...
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花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记 chapter 3（1）
3.1 为什么要用概率? 几乎所有的活动都需要能够在不确定性存在时进行推理。事实上，除了那些被定义为真的数学陈述，我们很难认定某个命题是千真万确的或者确保某件事一定会发生。不...
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花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记 chapter 22.1 标量、向量、矩阵和张量 标量(scalar):一个数向量(vector):一列数矩阵(matrix):二维数组张量(tensor):多维数组(n>=3)转置(tran...
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OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
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