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Python 现代时间序列预测第二版（五）绝不原创的飞龙默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构。但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测，并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做，是因为这
云服务器性能优化全攻略：CPU、内存、磁盘IO调优实战 Gloria歌洛莉亚 c语言数据库服务器 python 性能优化
在云计算时代，服务器性能直接影响应用响应速度、用户体验和运营成本。无论是高并发网站、实时数据分析还是机器学习训练，优化云服务器性能都是开发者必须掌握的核心技能。本攻略将从CPU调度、内存管理、磁盘IO三个维度，结合Linux系统特性和实际场景，提供可落地的优化方案。一、CPU性能调优：从调度策略到并行计算1.1CPU资源监控与瓶颈定位实时监控工具：top-c#动态查看进程CPU占用（按P键按CPU
AI 驱动自动化运维平台架构与实现大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 算法机器学习人工智能决策树大数据
摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一）开源技术探险家开源模型-实际应用落地 #深度学习自然语言处理语言模型
一、前言在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。然而，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台，用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型，而无需
机器学习之——认识机器学习 -睡到自然醒~ golang 重构开发语言
首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢？也就是说，机器学习是一门跨领域的学科，是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A
Epoch 老兵发新帖人工智能
在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析：一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat
Python --- day 10 Opencv模块的使用 AnAn__kang python opencv 开发语言
系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习，这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块，大家以理解为主，增强自己的编程思维，再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费：**完全
机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
参考：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常，在DataScience中，预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明，主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括，以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数
车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径百态老人大数据人工智能
第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够，达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强，导致完全拟合了训练集。解决
数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？优秘智能UMI 数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代，每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天，我们要聊的，正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃，更是对未来生活方式的深刻重塑，一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理：深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习：智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层
聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯人工智能安全数据要素大数据
近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
阿里云态势感知和安骑士有什么区别？阿腾云
阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品，态势感知属于安全管理类的产品，安骑士数据服务器安全类产品，阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别：态势感知和安骑士的区别简单来说，安骑士是检测云服务器漏洞的，态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化胖达不服输「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络 python 模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。 zzywxc787 python pandas numpy 人工智能自动化运维 AI编程
一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解以山河作礼。 #机器学习算法机器学习算法回归
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn实现（坐标下降法）：7.2scikit-learn实现（最小角回归法）：一·摘要拉索回归（LassoRegression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从
机器学习算法之回归算法福葫芦机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念‌‌线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。‌线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。
7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建 MD分析用R探索医药数据科学机器学习算法回归 r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型，并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤，包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估，帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
支持向量机SVM 李昊哲小课 sklearn 人工智能机器学习支持向量机算法机器学习 sklearn 人工智能数据挖掘
支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例（更容易理解）假设现在有一个二维平面上散落着一些点，这些点分为两类，一类是红色的圆形点，另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线，能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解码字的字节机器学习机器学习人工智能高斯混合模型 GMM
高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同，GMM能够捕捉数据中的多模态特性，这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看，一个包含K个分量的GMM可表示为：其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数（满足(\
机器学习初学者理论初解 Mikhail_G 机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸？为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品？这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫：不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”，而是给他看100张猫狗照片，让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序：输入规则+数据→输出结果（例：按“温
Embedding与向量数据库玖月初玖大模型应用开发基础人工智能 embedding 数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具，把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱影浮科技ImageFlow
基本信息1.标题：DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊：NeuroImage3.IF/JCR/分区：7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医
在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
迁移学习：知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式大千AI助手人工智能 Python #OTHER 迁移学习人工智能机器学习算法神经网络大模型迁移
让AI像人类一样“举一反三”的通用学习框架本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与基本概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（SourceDomain）学到的知识迁移到目标领域（TargetDomain），以提升目标任务的性能
AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析
AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术，再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作，深入探讨特征提取、模型构建等关键技术，并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫人工智能
目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结：构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章（推荐）引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域，我们正经历着技
万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革 AI原生应用开发人工智能 tensorflow python ai
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手，逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解，展示TensorFl
多语言文本分类在AI应用中的实践 AI原生应用开发人工智能分类数据挖掘 ai
多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发，逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法，并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术，特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
书其实只有三类西蜀石兰类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linux IP
一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
Informatica update strategy transformation 18289753290
更新策略组件：标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态酷的飞上天空 request
现象就是：程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
利用预测分析技术来进行辅助医疗蓝儿唯美医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着什么。克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
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Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：疑问：为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？分析之我见： doGet方法的
揭秘玖富的粉丝营销之谜与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。　　近日，一直坚持微信粉丝营销
Java web的会话跟踪技术百合不是茶 url会话 Cookie会话 Seession会话 Java Web 隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点会话:多次请求与响应的过程 1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术格式:传一个参数的 url?名=值传两个参数的 url?名=值 &名=值关键代码
web.xml之Servlet配置 bijian1013 java web.xml Servlet配置
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1. 在备份SVN服务器上建立版本库 svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件 cd test/hooks/ cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
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本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性一致性图表(Consistency Chart) 数据
Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法白糖_ Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用 window
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Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式 perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
[宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........ &
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Oracle Profile 使用详解转一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。二、条件：创建profile必须要有CREATE PROFIL
How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearch Lucene
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Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
linux系统下的oracle安装本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
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Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。编码越少，Bug越少，效率自然会高。但可能由于根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java 工作面试
　不久之前，我面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
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激活函数

激活函数（link/activation/decision/transfer function）

使用目的

sigmoid函数

tanh函数

Relu函数

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