文章转自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（欢迎交流，共同进步） 联系方式：微信cyx645016617 论文名称：「MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision」 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01601v1 ...
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2021-06-07 21:06:09
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-06-07 20:05:58
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机器学习中，绕不开的一个概念就是熵 (Entropy)，信息熵。信息熵常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标，从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。 ...
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2021-06-06 19:49:11
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计算机视觉Computer Vision AAAI: AAAI Conference on Artificial IntelligenceACCV: Asian Conference on Computer VisionACM MM: ACM International Conference on ...
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2021-06-04 18:51:12
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为了帮助信息安全入门人员更快的了解软件安全相关的知识，帮助企业更加有效的防范软件安全漏洞，提升网络安全防护能力，接下来为大家简单介绍未使用的变量缺陷漏洞和通用异常捕获声明缺陷漏洞两个常见的缺陷漏洞，欢迎大家一起探讨！ ▲ 未使用的变量缺陷漏洞 一、什么是未使用的变量缺陷? 变量已赋值但从未使用过，这 ...
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2021-06-03 18:01:10
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核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。 核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。 李航的《统计学习方法》中对于核函数的定义： 要注意，核 ...
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2021-06-03 17:55:59
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1 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于线性回归的解直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性回归有很好的可解释性。 1.1 什么是回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术 ...
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2021-06-02 18:59:23
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机器学习中非均衡数据集的处理方法？ 主要包括四大类方法，1Sampling 2Cost Sensitive Methods 3Kernal-Based Methods and Active Learning Methods 4One-Class Learning or Novelty Detecti ...
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2021-06-02 18:45:33
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在复杂的分布式系统中全局ID生成器，通常需要满足如下需求： 1》全局唯一 2》趋势递增 3》单调递增 4》信息安全 5》含时间戳 同时需要满足高可用、低延迟、高QPS(一次生成几万个ID) 1. 一般通用方案研究 1. UUID生成 如下： UUID.randomUUID().toString() ...
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2021-06-02 17:52:03
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? Python作为一种编程语言近年来越来越受欢迎，它为什么这么火？ 其中一个重要原因就是因为Python的库丰富——Python语言提供超过15万个第三方库，Python库之间广泛联系、逐层封装。几乎覆盖信息技术所有领域，下面简单介绍下数据分析与可视化、网络爬虫、自动化、WEB开发、机器学习常用的 ...
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编程语言 时间：
2021-06-02 16:28:33
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