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机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、导航优秀博客/专栏合集

更新中…优秀入门博主仅囊括本萌新遇见：谢小小XH:机器学习方面的数学原理总结Physcalの大魔導書：激活函数稀疏激活性的作者，待串门Freedom_anytime：机器学习&深度学习大牛博客专栏总结zhanlijun
heathhose·2023-02-03 07:44

一个复杂系统的拆分改造，压力真大！

作者|zhanlijun来源|https://www.cnblogs.com/LBSer/p/6195309.html1为什么要拆分？先看一段对话。从上面对话可以看出拆分的理由：1）应用间耦合严重。
ITMuch.com·2022-12-29 20:54

机器学习——线性回归波士顿房价代码理解（四）

-zhanlijun-博客园(cnblogs.com)（2）(3条消息)关于相关系数的一些理解误区_witforeveryang的专栏-CSDN博客_皮尔逊相关系数的缺点1.机器学习过程(1)Lookatthebigpicture
Lmxum·2021-05-20 11:23

再见！公司的烂系统……

作者：zhanlijun\来源：www.cnblogs.com/LBSer/p/6195309.html1为什么要拆分？先看一段对话。从上面对话可以看出拆分的理由：1）应用间耦合严重。
·2021-02-21 20:51

GeoHash核心原理解析 - zhanlijun - 博客园

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html引子机机是个好动又好学的孩子，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天机机到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。饭饱之后机机开始反思了，地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？苦思冥想了半天，机机想出了个方法：计算所在位置P与北京
·2017-09-25 13:00

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对每一个程序员而言，故障都是悬在头上的达摩克利斯之剑，都唯恐避之不及，如何避免故障是每一个程序员都在苦苦追寻希望解决的问题。对于这一问题，大家都可以从需求分析、架构设计、代码编写、测试、codereview、上线、线上服务运维等各个视角给出自己的答案。本人结合自己两年有限的互联网后端工作经验，从某几个视角谈谈自己对这一问题的理解，不足之处，望大家多多指出。我们大部分服务都是如下的结构，既要给使用方
zhanlijun·2015-08-27 22:00

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为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html  针对这个问题参考了wiki的解释：http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling。“归一化后有两个好处：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度”。1归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 
zhanlijun·2015-04-20 00:00

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1问题描述    我们的检索排序服务往往需要结合个性化算法来进行重排序，一般来说分两步：1）进行粗排序，这一过程由检索引擎快速完成；2）重排序，粗排序后将排名靠前的结果发送给个性化服务引擎，由个性化服务引擎进行深度排序。在我们的业务场景下检索引擎除了传递doc列表，还要传业务字段如商家id以及用户位置与该doc的最近距离。    我们的检索引擎基于lucene，而lucene查询的结果只包含doc
zhanlijun·2015-04-12 01:00

lucene字典实现原理 - zhanlijun

1lucene字典   使用lucene进行查询不可避免都会使用到其提供的字典功能，即根据给定的term找到该term所对应的倒排文档id列表等信息。实际上lucene索引文件后缀名为tim和tip的文件实现的就是lucene的字典功能。   怎么实现一个字典呢？我们马上想到排序数组，即term字典是一个已经按字母顺序排序好的数组，数组每一项存放着term和对应的倒排文档id列表。每次载入索引的时
zhanlijun·2014-11-24 14:00
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