IDEA如何在DEBUG中输出耗时 一、介绍 在今天进行debug的时候，我突然想知道一段业务代码执行需要多少时间。 这也很简单，打上日志输出耗时就行了。...可是，当时的项目已经debug启动，想要输出还得改代码，还得重新启动 这就很麻烦了，有没有什么其他方法呢？...还真的有，这个IDEA中debug带的功能，我们使用下就可以进行输出耗时了，如下 二、代码 假设我们有这么一段代码，中间的睡眠，我们模拟业务的方法调用 我们只需要在前面打上断点 需要在这里输入什么代码呢...在我们发起调用后，突然发现方法中，某个变量要改动，一次还行，多次调用排查问题就会显得很麻烦。 我直接上面那样操作一下，赋值某个具体的值。这样，就不用每次进行修改赋值了。...比较常见于使用的token是这个人的，调试的时候不想改token，我直接改那个从token中拿出来的userId。 我是半月，你我一同共勉！！！
在有限的时间内，提炼要点解释复杂的事物是一项重要的能力。 作者：Terence S 编译：McGL 为了帮助大家准备面试，这里分享一个资源，它提供了每个机器学习模型的简明解释。...希望阅读这篇文章后，你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。...在上面的例子中，如果 k = 1，那么未分类点将被归类为蓝点。 如果 k 的值太小，它可能会受到异常值的影响。然而，如果它太高，它可能会忽略只有几个样本的类。...在最后的决定中，每个树桩的决定权重并不相等。总误差较小（精度较高）的树桩有较高的发言权。 树桩生成的顺序很重要，因为随后的每个树桩都强调了在前一个树桩中被错误地分类了的样本的重要性。...将初始预测值 + 学习率乘以残差树的输出，得到一个新的预测值，然后重复这个过程。 XGBoost XGBoost 本质上与 Gradient Boost 相同，但主要区别在于如何构建残差树。
python解释器有好多版本，Anaconda里面包含了python解释器，并且包含了很多其他的工具包，所以我们只安装1个Anaconda即可。...1 在本项目里面设置Anaconda的python解释器 1 新建项目，File-New Project 2 Location配置路径名和项目名； Python Interpreter里面配置python...解释器，分为两种：新环境和已经存在的，如果我们原来已经有解释器，则旋转Previously，然后使用下拉选项找到已经使用过的python解释器； 3 若没有解释器，则点击3个点， 4...选择Conda Environment，选择Interpreter，点击3个点，找出Anaconda安装的路径，选择Python.exe文件 2 通过Setting配置Python解释器 1...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如何在Weka中加载CSV机器学习数据 在开始建模之前，您必须能够加载(您的)数据。 在这篇文章中，您将了解如何在Weka中加载您的CSV数据集。...如何在Weka中描述数据 机器学习算法主要被设计为与数组阵列一起工作。 这被称为表格化或结构化数据，因为数据在由行和列组成的电子表格中看起来就是这样。...属性(Attribute)：一列数据被称为一个特征或属性，就像在观察的特征中那样。 每个属性可以有不同的类型，例如： 实数(Real)表示数值，如1.2。...在分类问题上，输出变量必须是标称的。对于回归问题，输出变量必须是实数。 Weka中的数据 Weka倾向于以ARFF格式加载数据。...使用Excel中的其他文件格式 如果您有其他格式的数据，请先将其加载到Microsoft Excel中。 以另一种格式(如CSV)这样使用不同的分隔符或固定宽度字段来获取数据是很常见的。
题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
混合专家集成的温和介绍 如何用 Python 开发多输出回归模型 多模型机器学习入门 Python 中的多元自适应回归样条（MARS） 多类分类的一对一和一对剩余 如何在机器学习中使用折外预测 如何用...设计并运行你在 Weka 的第一个实验 如何下载安装 Weka 机器学习工作台 如何在 Weka 中评估机器学习模型的基线表现 如何在 Weka 中估计机器学习算法的表现 用于提高准确率和减少训练时间的特征选择...如何获得更多 Weka 机器学习工作台的帮助 如何使用 Weka 处理机器学习数据中的缺失值 如何在 Weka 中运行你的第一个分类器 如何在 Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升...、装袋和混合集成 如何在 Weka 中加载 CSV 机器学习数据 使用关联规则学习的菜篮子分析 如何在 Weka 完成多类分类项目 如何在 Weka 中规范和标准化你的机器学习数据 如何在 Weka 中用机器学习数据执行特征选择...Weka 机器学习工作台之旅 如何在 Weka 中转换你的机器学习数据 如何在 Weka 中调整机器学习算法 如何在 Weka 中使用分类机器学习算法 如何在 Weka 中使用集成机器学习算法 如何在
最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...这个问题，从微软以为为我们考虑过了，我们可以从一个API中可以找到一些端倪——CreateProcess。...这个API的参数非常多，我想我们工程中对CreateProcess的调用可能就关注于程序路径（lpApplicationName），或者命令行（lpCommandLine）。...我们使用STARTF_USESTDHANDLES的原因是：我们使用了标准输出和标准错误输出句柄。...这就解释了我们之前为什么在创建管道时要将句柄可继承性设置为TRUE的原因。 一般来说，我们要代理的程序已经输入好信息了。我们要关闭写管道 if ( NULL !
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...@abstractmethod 装饰器标记了 parse 方法，说明它是一个抽象方法，必须在子类中实现。...具体对应我们应用中的什么场景呢？接下来我们将会一一道来。List parserListOutputParser的作用就是把LLM的输出转成一个list。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...总结虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...@abstractmethod 装饰器标记了 parse 方法，说明它是一个抽象方法，必须在子类中实现。...具体对应我们应用中的什么场景呢？ 接下来我们将会一一道来。 List parser ListOutputParser的作用就是把LLM的输出转成一个list。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...总结 虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。
2）SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？ 3）LR 的推导，特性？ 4）决策树的特性？ 5）SVM、LR、决策树的对比？ 6）GBDT 和 决策森林 的区别？ 7）如何判断函数凸或非凸？...13）用 EM 算法推导解释 Kmeans。 14）用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。 15）聚类算法中的距离度量有哪些？ 16）如何进行实体识别？ 17）解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解； 通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等； 专用算法包，如...拟牛顿法等优化算法）； 4）优缺点，相关改进； 5）和其他基本方法的对比； 6）不能停留在能看懂的程度，还要对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程
SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？ LR 的推导，特性？ 决策树的特性？ SVM、LR、决策树的对比？ GBDT 和 决策森林 的区别？ 如何判断函数凸或非凸？ 解释对偶的概念。...用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些？ 如何进行实体识别？ 解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解； 通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等； 专用算法包，如 opencv...）； 求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法）； 优缺点，相关改进； 和其他基本方法的对比； 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程
SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？ LR 的推导，特性？ 决策树的特性？ SVM、LR、决策树的对比？ GBDT 和 决策森林 的区别？ 如何判断函数凸或非凸？ 解释对偶的概念。...用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些？ 如何进行实体识别？ 解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解； 通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等； 专用算法包，如 opencv...随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法）； 优缺点，相关改进； 和其他基本方法的对比； 不能停留在能看懂的程度，还要: 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程
数据挖掘类 商业智能，如统计报表； 用户体验分析，预测流失用户。 以上是根据本人求职季有限的接触所做的总结。...SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？ LR 的推导，特性？ 决策树的特性？ SVM、LR、决策树的对比？ GBDT 和 决策森林 的区别？ 如何判断函数凸或非凸？ 解释对偶的概念。...用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些？ 如何进行实体识别？ 解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。...最好是在项目/实习的大数据场景里用过，比如推荐里用过 CF、LR，分类里用过 SVM、GBDT； 一般用法是什么，是不是自己实现的，有什么比较知名的实现，使用过程中踩过哪些坑； 优缺点分析。...主流的分布式框架如 Hadoop，Spark，Graphlab，Parameter Server 等择一或多使用了解； 通用算法包，如 mahout，scikit，weka 等； 专用算法包，如 opencv
作者：Nuo Liu 最近我们被客户要求撰写关于WEKA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。...选择 weka中“ReplaceMissingValues"过滤器进行实现 处理后检查不存在缺失值，至此缺失值处理完成。...Weka操作 在package manager中下载LibSVM包，并在classifier模块中选择最优参数选择CVParameterSelection，使用SVM分类算法。...调整矩阵： 输出结果中，混淆矩阵相同。...输出结果如下： 模型正确率和召回率严重下降，ROI降低为0。 因此naivebayes算法中，ROI最大为317400。
appender FILE定义为org.apache.log4j.FileAppender，并且把内容写到log.out文件中。...layout格式定义为%m%n，意思是每条信息都会跟随一个换行符 在java程序中使用log4j 下面的java类中简单的进行了初始化、使用、log4j日志输出等工作： import org.apache.log4j.Logger...然后按照下面的步骤： 创建log4j.properties 创建log4jExample.java并且编译它 执行log4jExample二进制文件 你可以在/usr/home/log4j/log.out文件中，
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