在那很久很久以前，可爱的小夕写了一篇将逻辑回归小题大做的文章，然后在另一篇文章中阐述了逻辑回归的本质，并且推广出了softmax函数。从那之后，小夕又在一篇文章中阐述了逻辑回归与朴素贝叶斯的恩仇录，这两大祖先级人物将机器学习的国度划分为两大板块——生成式与判别式。后来，朴素贝叶斯为了将自己的国度发扬光大，进化出了贝叶斯网以抗衡逻辑回归，一雪前耻。然而，傲娇的逻辑回归怎能就此善罢甘休呢？ps：对上面
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2020-12-29 11:51:06
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在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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在线性代数（一）中，小夕主要讲解了映射与矩阵的关系；在线性代数（二）中，小夕讲解了映射视角下的特征值与特征向量的物理意义。本文与下一篇会较为透彻的解析一下向量的二范数与一范数，他们在机器学习任务中是最常用，有时甚至是核心的东西哦。首先，来一个俗俗的开篇。向量x的p范数表示如下：由此，p=1、p=2就分别代表1范数和2范数。本文只看p=2的情况。二范数相信大家在大一学线性代数的时候就已经被灌输了“用
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2020-12-29 11:49:08
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在 docker 编译 arm 应用 正常情况下 docker 是不能启动与宿主机不同架构的服务，此时要启动 arm 架构的环境，就需要提供 qemu 虚拟机的服务支持。 关于这个 qemu 能否使用可以自行查阅。 这将极大的方便我们在 x86 机器直接进行编译和测试 arm 的程序，测试完成后再将 ...
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2020-12-29 11:14:52
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本文整理了斯坦福大学CS520知识图谱研讨会课程的第10集的内容，主要是关于知识图谱未来的研究方向，推荐给研究知识图谱的同学们～1使用强化学习进行多跳知识图谱推理第一位演讲者：RichardSocharRichard认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理。知识图谱的缺陷之一是不完整性，即知识图谱能存储的事实是有限的。对于知识图谱的重要应用——聊天机器人（Chatbot
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2020-12-29 11:04:55
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生成密钥，一路回车ssh-keygen -t rsa 指定名称 -fssh-keygen -t rsa -f yaoshi生成2个文件id_rsa id_rsa.pub拷贝id_rsa.pub内容到 对方机器 中authorized_keys 如果你远程服务器SSH端口没有修改过，可以不用加-p 2 ...
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2020-12-28 11:42:34
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github地址 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Pandas | 04 K-近邻算法 | 05 线性回归 | 06 逻辑回归 | 07 决策树算法 | 08 集成学习 | 09 聚类算法 | 10 ...
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2020-12-28 10:57:41
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1.3D Deformable Object Manipulation Using Deep Neural Networks 摘要：由于其高二维性，可变形对象操纵是机器人技术中的一个难题。在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络的控制器，以伺服控制具有未知变形特性的可变形物体的位置和形状。特别是，使 ...
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2020-12-28 10:51:58
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如何创建高性能、可扩展的Node.js应用？图片作者｜Virgafox译者｜姚佳灵说明：本文根据原文作者的系列文章编辑而成，略有删改。在这篇文章中，我们将介绍关于开发Node.jsweb应用程序的一些最佳实践，重点关注效率和性能，以便用更少的资源获得最佳结果。提高web应用程序吞吐量的一种方法是对其进行扩展，多次实例化其以平衡在多个实例之间的传入连接，接来下我们要介绍的是如何在多个内核上或多台机器
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2020-12-25 12:41:43
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前言 本文记录下生产一次cpu使用率低，但是load average高的情况，如下两图，load average很高，但是cpu使用率很低 先说下这个机器配置：16C16G，用于jenkins构建服务器 通常指的load average是和cpu有关，cpu越高，load average越高，但是本 ...
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2020-12-25 11:57:27
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