本章目的:明确公差分布(Tolerance Distribution)也有自己的形状,了解CPK概念. 1.正态分布(常态分布)normal distribution的概念 统计分析常基于这样的假设:零件在大批量生产时,其尺寸在其公差范围内呈正态分布(常态分布)normal distribution. 事实也是如此,针对一个零件尺寸,在一定制造条件下制造并测量无数个零件,并记录相同尺寸出现的频率,可以绘制出一张尺寸大小的频率图,这张图纸就是正态分布图.如下面两张图所示(一简一繁). 多数的零件尺

一.问题定义 我在网上找了些,关于二度人脉算法的实现,大部分无非是通过广度搜索算法来查找,犹豫深度已经明确了2以内:这个算法其实很简单,第一步找到你关注的人:第二步找到这些人关注的人,最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人(频率这块没完成),即完成. 但如果有千万级别的用户,那在运算时,就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中,计算的时候依次查找:先说明下我没有明确的诊断对比,这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好:只是自己,想用hadoop实现下,最近也在学:若有不足的地

源码地址:https://github.com/Tinywan/PHP_Experience 很多主播问过OBS的参数到底什么影响画质,到底什么影响流畅度,那么本篇教程尽量用通俗的语言解释下一些重要参数到底是干什么的,自己一定要理解为主,每个主播的电脑.所在的平台.当天的网络状态(注意网络就和马路一样,每天的情况都是不一样的).平台的当天的状态.不同的游戏不一样,合适的参数都不一样.不要羡慕大主播高清流畅的画质,他们也是自己耐心(或者背后有技术团队)调整出来的. 码率 码率在OBS中叫最大比特率

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

前文我们了解了k8s上的kube-scheduler的工作方式,以及pod调度策略的定义:回顾请参考:https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14243312.html:今天我们来聊一下k8s上的节点污点和pod容忍度相关话题: 节点污点是什么呢? 节点污点有点类似节点上的标签或注解信息,它们都是用来描述对应节点的元数据信息:污点定义的格式和标签.注解的定义方式很类似,都是用一个kv数据来表示,不同于节点标签,污点的键值数据中包含对应污点的effect,污点的

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im

看完了sparse coding,开始看ICA模型,本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍,怎奈自己有强迫症,爱钻牛角尖,于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章(都是从百度文库中搜来的),看完之后感觉这个略懂一二,遂写文以记之,一为加深印象,二为分享交流. 一:引言 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析. ICA是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术,它是从多维统计数据中找出隐含因子或分量的方法.从线性变换和线性空间角度,源信号为相互独立的

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

背景:数据挖掘/机器学习中的术语较多,而且我的知识有限.之前一直疑惑正则这个概念.所以写了篇博文梳理下 摘要: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的 1.2 正则化的L1范数(lasso),L2范数(ridge) 2.归一化 (Normalization)   2.1归一化的目的 2.1归一化计算方法 2.2.spark ml中的归一化 2.3 python中skelearn中的归一化 知识总结: 1.正则化(Regularization) 1.1 正则化的目的:我的

随着苹果ibooks对国内的开放,最近接了个麻烦的需求: 把现有的APK转化支持苹果ibooks电子书的epub格式 apk,基本都知道就是安卓的应用程序 epub,是ibooks支持的电子书格式 (xhtml组成的静态多页面) 这apk与epub两个完全不是一个世界的东西,怎么能关联并转化? 因为我司产出的APK应用是通过phonegap打包的SPA应用,这也是一套黑科技,通过ppt批量生成应用,本质上还是web那一套,所以给epub转化提供契机 通过H5写应用已经流行几年了,这里也不多说了,

概念 XML 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准. XML是标准通用标记语言 (SGML) 的子集,非常适合 Web 传输.XML 提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化

评估性能 评估损失 1.Training Error 首先要通过数据来训练模型,选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算,这里使用平方误差的方法,即: (y-f(x))2 使用此方法计算误差,然后计算所有数据点,并求平均数. Training Error 越小,模型越好?答案是否定的,下面看看Training Error 和模型复杂度的关系. 从上的的图可以看出,要想使training error越小,模型就会变得越复杂,然后出现了过拟合的现象 很有可

Bugly 技术干货系列内容主要涉及移动开发方向,是由 Bugly 邀请腾讯内部各位技术大咖,通过日常工作经验的总结以及感悟撰写而成,内容均属原创,转载请标明出处.在业内,Android 手机一直有着“越用越慢”的口碑.根据第三方的调研数据显示,有77%的 Android 手机用户承认自己曾遭遇过手机变慢的影响.他们不明白为什么购买之初“如丝般顺滑”的 Android 手机,在使用不到一年之后都会“卡顿”得让人抓狂!根据我们初步的测试数据,手机长期所使用产生的磁盘碎片可以使得磁盘的写入效率下降为

Atitti knn实现的具体四个距离算法  欧氏距离.余弦距离.汉明距离.曼哈顿距离 1. Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用1 2. 汉明距离1 2.1. 历史及应用1 3. 曼哈顿距离2 3.1. SimHash + 汉明距离3 3.2. .简单共有词4 1. Knn算法实质就是相似度的关系 1.1. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用 数据挖掘的过程中,只用

1.简单介绍InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合. 2.之所以选用innodb作为

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

书中给出了一个典型的曲线拟合的例子,给定一定量的x以及对应的t值,要你判断新的x对应的t值多少. 任务就是要我们去发现潜在的曲线方程:sin(2πx) 这时就需要概率论的帮忙,对于这种不确定给t赋何值的情况,它可以通过一种精确和量化的方式来提供一种框架, 而对于决策理论,为了根据适当的度量方式来获取最优的预测,它允许我们挖掘一种概率模型. 下面对于上面的例子展开讨论: 假设曲线的多项式方程为: 系数怎么求? 通过把多项式去拟合训练数据,我们需要设定一个error function,通过最小化这个

Peer-To-Peer 网络介绍 最近几年,Peer-to-Peer (对等计算,简称P2P) 迅速成为计算机界关注的热门话题之一,财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一. “Peer”在英语里有“对等者”和“伙伴”的意义.因此,从字面上,P2P可以理解为对等互联网.国内的媒体一般将P2P翻译成“点对点”或者“端对端”,学术界则统一称为对等计算.P2P可以定义为:网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源(处理能力.存储能力.网络连接能力.打印机等),这些共享资源通过网络

mysql有以下几种日志:  错误日志:    log-err  查询日志:    log  慢查询日志:  log-slow-queries  更新日志:    log-update  二进制日志: log-bin 要把日志生成在 /var/log 目录下(是系统日志存放的地方,只有 root 账号有写权限),需要 MySQL 进程对这个目录有读写权限,一般是不这么做的,也考虑到安全问题,包括 MySQL 本身的数据安全,因为对 MySQL 的所有操作,都会记录到常规查询日志.MySQL 的日

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