美国教育心理学家Bloom将教育的目标分为六类,从低到高,依次是:知识(Knowledge).理解(comprehension).应用(application).分析(analysis).综合(synthesis).评估(evaluation).

Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员.如果检测结果为是,该元素不一定在集合中:但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中.因此Bloom filter具有100%的召回率.这样每个检测请求返回有“在集合内(可能错误)”和“不在集合内(绝对不在集合内)”两种情况,可见 Bloom filter 是牺牲了正确率和时间以节省空间. 召回率(Recall Rate,也叫查全率

1.路由CACHE的优势与劣势 分级存储体系已经存在好多年了.其精髓在于"将最快的存储器最小化.将最慢的存储器最大化",这样的结果就使资源利用率的最大化.既提高了訪问效率,又节省了资源.这是全部的CACHE设计的基本原则.       对于内存訪问,差点儿全部的CPU都内置了一级cache.二级cache,亲和力好的几个核心甚至设计了三级cache乃至四级cache,然后才是物理内存,然后是经过精密优化的磁盘交换分区,最后是远程的存储器.这些存储空间逐级变大,訪问开销也逐级变大,构成了

引用:https://www.learning-theories.com/blooms-taxonomy-bloom.html Bloom's Taxonomy is a model that is a hierarchy - a way to classify thinking according to six cognitive levels of complexity. CONTRIBUTORS Benjamin S. Bloom (1913-1999) KEY CONCEPTS Bloo

原文地址:https://blog.csdn.net/fouy_yun/article/details/81075432 前面的文章介绍了缓存的分类和使用的场景.通常情况下,缓存是加速系统响应的一种途径,通常情况下只有系统的部分数据.当请求了缓存中没有的数据时,这时候就会回源到DB里面.此时如果黑客故意对上面数据发起大量请求,则DB有可能会挂掉,这就是缓存击穿.当然缓存挂掉的话,正常的用户请求也有可能造成缓存击穿的效果. 缓存中无值(未宕机) 互斥锁 我们最先想到的应该是加锁获取缓存.也就是当获

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

开源 iOS 项目分类索引大全 GitHub 上大概600个开源 iOS 项目的分类和介绍,对于你挑选和使用开源项目应该有帮助 系统基础库 Category/Util sstoolkit 一套Category类型的库,附带很多自定义控件 功能不错-     BlocksKit 将Block风格带入UIKit和Founcation     cocoa-helpers 一些Cocoa的扩展 2年前的工程     CoconutKit 一系列扩展和一些自定组件     STUtils 一系列扩展包  

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

Atitit 知识管理的重要方法 数据来源,聚合,分类,备份,发布 搜索 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication1 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication 什么是RSS    联合供稿(Syndication)RSS是英文Rich Site Summary(丰富站点摘要) 缩写或者Really Simple Syndication(真正简单的整合,对rss2.0而言,是这三个词的缩

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

系列目录 建立好42节的表之后,每个字段英文表示都是有意义的说明.先建立,就知道表的关系和用处了,当然,我的设计只是一个参考,你可能有很多改进的地方. 我们的工作流具体细节流程是这样的: 最终我们的模块也是这样的,最后理想也是这样的.现在从表单设计入手一步一步来. 今天解决分类管理,字段管理 准备开始 1.同样启用代码生成器生成最基础的源码.把表和目录都创建起来,每一个类都是对应每一个表. 2.在App.Admin---->Areas---->创建Flow文件夹 3.修改路由规则 using

页面权限与页面控件权限经过简单的调试后,终于启用起来了,以后大家添加新页面时,就必须按照本章介绍的方法,将你新增的页面注册到系统中,这样才能访问与进行相关操作. 下面讲讲如何创建一个分类类型的页面. 分类类型,顾名思义指的是按照一定规律.特点进行归类划分,放到一块的集合.我们开发时这些分类类型,经常用下拉列表来表现,如果有多级分类时,采用的是下拉树列表方式显示. 普通下拉列表 下拉树列表 下面将介绍如何从创建数据表.修改文件到权限绑定逐个步骤进行说明. 首先,我们先要创建好数据表 我们打开数据字

Bloom Filter一般用于数据的去重计算,近似于HashSet的功能:但是不同于Bitmap(用于精确计算),其为一种估算的数据结构,存在误判(false positive)的情况. 1. 基本原理 Bloom Filter能高效地表征数据集合\(S = \lbrace x_1 ,x_2 ,...,x_n \rbrace\),判断某个数据是否属于这个集合.其基本思想如下:用长度为\(m\)的位数组\(A\)来存储集合信息,同时是有\(k\)个独立的hash函数\(h_i(1\le i \l

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化

使用场景,多级分类汇总后,在汇总的字段中显示空白,这样对我们直接取值做表带来十分不更(假像有5000条记录,1000条汇总项) 相关技术,INDIRECT函数,单元格定位功能. 在数据区域外任意一个单元格编辑好INDIRECT函数,=INDIRECT(ADDRESS(ROW()-1,COLUMN(),4)),如下图 先选择好上面编辑好函数的单元格,并复制,接下来选择好需要填充的空白字段,再时行定位操作,如下图          选择好空白单元格后,直接按下ctrl+v,如下图完工. 效果图

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 前言 本文着重阐述分区表的概念.优势,以及常用分区表的使用方法及使用过程中的注意事项. 对于分区表的日常维护方法,如:索引的维护.分区的合并等,将在后续文章中再详细介绍. 本文涉及的相

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

    数据模型:并不是简单地二维数据,多个维度或者对象的数据聚合起来      {           persion1's attr1:value1,...,persion1's attrN:valueN,persion2's attr1:value1,...,persion2's attrN:value1,whetherSuccess:value      }   同一个问题:不同的分类方法的类比           决策树:存在多个数值型输入,且这些数值所呈现的关系并不简单,决策树往往不

开篇:项目中用到上下级从属关系的太多太多了,如:组织.分类.行政区域,这里不再一一介绍,遇到这种的如何去进行数据库表的设计及其应用的,个人对往期项目中所涉及到的进行了一些总结. 数据库表设计:表字段一般含有:ID,Code,Name,ParentCode,ParentName,CodePath,NamePath,Level,IsNotLast,这里解释一下CodePath,NamePath,主要是为了后续方便查询使用,Level是为了方便层级检索,IsNotLast是是否最后一级,这个作用在行政

在写点击博客的所属分类,显示所有该分类的文章时真是让我想了好一会,为什么呢?因为我使用的是cbv模式开发的而不是简单的视图处理逻辑的,所以,有些操作会被包装好了,你并不知道它的细节,那么我们今天要实现的这个功能需要得到GET请求的category参数,那就麻烦了. 一开始,我以为需要重写它包装好的get()函数,结果弄了好一会后发现根本不好用. 后来,实在是没办法了,参照网上的说法,看了一看django源码,哇,效果果然显著,原来我们继承的ListView和MultipleObjectMixin