快速搭建系统并进行迭代 1.建立dev/test set,并确定你的目标 2.快速建立初始化的系统 3.使用前面提到的bias/variance分析和错误分析来进行模型优化和迭代 针对以上的过程,Andrew Ng建议在搭建第一个系统的时候遵循quick and dirty的思路 不要过度复杂化初始系统,显然地无论如何都要进行多次迭代的情况下,如果过度复杂化了初始系统,也许会提前走向偏移正确道路的方向 在不同的划分上进行训练和测试 深度学习对于train数据有很大的胃口,因此越来越多的团队倾向于…

1 误差分析( Carrying out error analysis ) 假设你训练了一个猫的二分类模型,在开发集上的错误率是10%,你想分析这10%的错误率来自哪里,怎么做呢? 先把这些错分的图片找出来,你注意到算法把一些狗错分成了猫,那么你可以收集更多的狗图,或者针对狗的数据来调整你的模型. 在这之前,应该先分析一下,这些错误的图片有多少是把狗错分成猫,如果说100张图片里只有5张是把狗错分成了猫,这个时候需要考虑一下值不值得花这个精力去针对狗做调整工作,它给你带来的性能提升空间太小了,最…

Quartz.NET 入门 概述 Quartz.NET是一个开源的作业调度框架,非常适合在平时的工作中,定时轮询数据库同步,定时邮件通知,定时处理数据等. Quartz.NET允许开发人员根据时间间隔(或天)来调度作业.它实现了作业和触发器的多对多关系,还能把多个作业与不同的触发器关联.整合了 Quartz.NET的应用程序可以重用来自不同事件的作业,还可以为一个事件组合多个作业. 参考 官方学习文档:http://www.quartz-scheduler.net/documentation/i…

title: 快速搭建ELK7.5版本的日志分析系统--搭建篇 一.ELK安装部署 官网地址:https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/rpm.html ELK是Elasticsearch.Logsta…

.NET持续集成与自动化部署之路第一篇(半天搭建你的Jenkins持续集成与自动化部署系统) 前言     相信每一位程序员都经历过深夜加班上线的痛苦!而作为一个加班上线如家常便饭的码农,更是深感其痛.由于我们所做的系统业务复杂,系统庞大,设计到多个系统之间的合作,而核心系统更是采用分布式系统架构,由于当时对系统划分的不合理等等原因导致每次发版都会设计到多个系统的发布,小的版本三五个,大的版本十几个甚至几十个系统的同时发布!而我们也没有相应的基础设施的支撑,发版方式更是最传统的,开发人员将发布包…

概述 RESTful 是一种架构风格,任何符合 RESTful 风格的架构,我们都可以称之为 RESTful 架构.我们常说的 RESTful Api 是符合 RESTful 原则和约束的 HTTP 协议的Web 接口,需要注意的是它和 HTTP 协议并非绑定关系.我的个人理解就是:通过HTTP协议不同请求方法(GET.POST.PUT.Patch,DELETE)来判断如何操作统一命名的资源,并且通过不同的响应码来知道执行的状态. 关于 RESTful API 具体详细介绍,我推荐阅读下面 3…

快速搭建SpringBoot第一个应用 1.简介 本章仅介绍如何快速搭建第一个SpringBoot应用,细节内容下一章再做讲解,如果有需要,各位可以直接到Spring官网去了解. 从 Spring Boot 项目名称中的 Boot 可以看出来,Spring Boot 的作用在于创建和启动新的基于 Spring 框架的项目.它的目的是帮助开发人员很容易的创建出独立运行和产品级别的基于 Spring 框架的应用.Spring Boot 会选择最适合的 Spring 子项目和第三方开源库进行整合.大部…

SpringBoot 为我们提供了外网 Spring Initializr 网页版来帮助我们快速搭建 SpringBoot 项目,如果你不想用 IDEA 中的插件,这种方式也是不错的选择.闲话少说,直接开始我们的搭建操作! 记得第一次学习的时候访问 Spring Initializr地址 https://start.spring.io/ 是如下图所示的样子: 当时最新的版本是 2.1.0.RELEASE,仅仅几个月的时间 https://start.spring.io/ 就是如下图的模样了 个人…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开…