如果你已经非常熟悉这些知识了，就可以直接开始本章节的岭回归学习啦~ 如果你在这之前有听说正则化（Regularization），那么你应该知道其在建模中的重要性。...正则化是一个大类，包括L1正则化和L2正则化，L1正则化又称为lasso回归(Lasso Regression)，L2正则化又称为岭回归(Ridge Regression)。...L1正则化和L2正则化合用，又被称为Elastic网络回归(Elastic Net Regression)。 今天我们首先学习L2正则化，也就是岭回归。...因为数据集的不同，同一线性模型的预测性能有非常大的差异，故可以说该模型有很大的方差（variance）。 注意：在机器学习中提及的方差与方差分析中的方差，二者不同。...岭回归的λ值： λ与斜率：在基于小鼠体重与小鼠体积数据的直线模型中，如果直线的斜率较大，小鼠体积随小鼠体重的增加而出现较大的变化；如果直线的斜率较小，小鼠体积随小鼠体重的变化仅出现非常小的变化。
其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。 1....L2 正则化直观解释 L2 正则化公式非常简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和： L=Ein+λ∑jw2j L = E i n + λ ∑ j w j 2 L=E_{in}+\...上式中等式右边第二项就是 L2 正则化项。 这样， 我们从图像化的角度，分析了 L2 正则化的物理意义，解释了带 L2 正则化项的损失函数是如何推导而来的。 2....L1 正则化直观解释 L1 正则化公式也很简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值： L=Ein+λ∑j|wj| L = E i n + λ ∑ j | w j | L=E_{in...L1 与 L2 解的稀疏性 介绍完 L1 和 L2 正则化的物理解释和数学推导之后，我们再来看看它们解的分布性。 以二维情况讨论，上图左边是 L2 正则化，右边是 L1 正则化。
其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。 1....L2 正则化直观解释 L2 正则化公式非常简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和： L=Ein+λ∑jw2jL=Ein+λ∑jwj2 L=E_{in}+\lambda\sum_jw_j^...上式中等式右边第二项就是 L2 正则化项。 这样， 我们从图像化的角度，分析了 L2 正则化的物理意义，解释了带 L2 正则化项的损失函数是如何推导而来的。 2....L1 正则化直观解释 L1 正则化公式也很简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值： L=Ein+λ∑j|wj|L=Ein+λ∑j|wj| L=E_{in}+\lambda\sum_j|w_j...L1 与 L2 解的稀疏性 介绍完 L1 和 L2 正则化的物理解释和数学推导之后，我们再来看看它们解的分布性。 ? 以二维情况讨论，上图左边是 L2 正则化，右边是 L1 正则化。
According to the GNU convention, there are three platforms involved in the softw...
我们在网络的行为（例如看文章、购物、上传图片），简单来说都是向服务器发送消息、接收服务器的消息，这个过程很像信鸽传书。...为了更加形象，我们把通信过程中的主要角色服务器、客户端、黑客的称呼也替换一下，Alice、Bob、Mallory。...但这样还不够稳妥，Alice 决定让最权威的 Ted 来签名，Ted 是干啥的？...他非常有名望，是个绝对值得信赖的家伙，他的签名大家都认，Ted 就是大名鼎鼎的 CA（Certification Authority）。...Alice 与 Ted 建立了合作，Ted 收到 Alice 的请求就会为她签名，而 Mallory 是得不到 Tex 给 Alice 的签名的，这样 Bob 就可以放心了。
MDN的解释： Promise 对象是一个代理对象（代理一个值），被代理的值在Promise对象创建时可能是未知的。它允许你为异步操作的成功和失败分别绑定相应的处理方法（handlers）。...这让异步方法可以像同步方法那样返回值，但并不是立即返回最终执行结果，而是一个能代表未来出现的结果的promise对象。...它最多需要有两个参数：Promise 的成功和失败情况的回调函数。...另外catch无法捕获在异步方法里抛出的异常 finally 方法由于无法知道promise的最终状态，所以finally的回调函数中不接收任何参数，它仅用于无论最终结果如何都要执行的情况。...，返回的结果也是一个数组，将会按照参数内的 promise 顺序排列，而不是由调用 promise 的完成顺序决定.
事件监听机制： A:事件源 事件发生的地方 B:事件 要发生的事情 C:事件处理 针对发生的事情做出的处理方案 D:事件监听 把事件源和事件关联起来...事件源：人(具体的对象) Person p1 = new Person("张三"); Person p2 = new Person("李四"); 事件：受伤...interface 受伤 { 一拳(); // 默认修饰符都是 public abstract，为了便于演示，让方法的返回值均为void类型(也就是无返回值)
1.什么是keystone 通俗解释 就像出国时海关专门验证和检查自己身份的一个组织undefined专业解释 keystone是openstack中的一个组件，专门为openstack...3.Keystone的内涵 User 通俗解释 在学校里学生就是User、老师也是User、校长也是User专业解释 在使用OpenStack里使用资源都需要一个身份的标识，这个标识就是用户...Token 通俗解释： (1) Token就像是一个会员卡，可以用它来作为访问资源的凭证。...Role 通俗解释 相当于普通用户，vip用户,svip用户,它们所享受的服务是不同的。专业解释 (1) 通过各自服务的 policy.json 文件对 Role 进行访问控制。...Endpoint 通俗解释 就像一个酒店里的，客户通道、员工通道、老板通道 专业解释 Endpoint就是OpenStack中各个服务暴露给其它人个访问的一个入口，这个入口就是一个
Bagging是通过bootstrap的方式，从原始的数据集D中得到新的D^；然后再使用一些base algorithm对每个D^都得到相应的gt；最后将所有的gt通过投票uniform的形式组合成一个...这是因为Decision Tree每次切割的方式不同，而且分支包含的样本数在逐渐减少，所以它对不同的资料D会比较敏感一些，从而不同的D会得到比较大的variance。...值得注意的是，不同分支i下的pi是不同的，而且向量pi中大部分元素为零，因为我们选择的只是一部分特征，这是一种低维映射。...特征选择的优点是： 提高效率，特征越少，模型越简单 正则化，防止特征过多出现过拟合 去除无关特征，保留相关性大的特征，解释性强 同时，特征选择的缺点是： 筛选特征的计算量较大 不同特征组合，也容易发生过拟合...容易选到无关特征，解释性差 值得一提的是，在decision tree中，我们使用的decision stump切割方式也是一种feature selection。
()，则执行了一个叫做实例化的过程，即根据定义好的规则，创建一个包含具体数据的学生对象（实例）。...一个自然的解决方案是允许我们在执行实例化过程Student()时传入一些参数，以方便且正确地初始化/设置一些属性值，那么如何定义这种初始化行为呢？答案就是在类内部定义一个__init__函数。...定义__init__后，执行实例化的过程须变成Student(arg1, arg2, arg3)，新建的实例本身，连带其中的参数，会一并传给__init__函数自动并执行它。...新建的实例传给self后，就可以在__init__函数内创建并初始化它的属性了，比如之前的scores，就可以写为 ?...并且由于__init__规定了实例化时的参数，若传入的参数数目不正确，解释器可以报错提醒。你也可以在其内部添加必要的参数检查，以避免错误或不合理的参数传递。
，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例单例模式。...不要问我 “早上碰到 MM 新做了个发型怎么说” 这种问题，自己用 BRIDGE 组合一下不就行了 桥梁模式：将抽象化与实现化脱耦，使得二者可以独立的变化，也就是说将他们之间的强关联变成弱关联，也就是指在一个软件系统的抽象化和实现化之间使用组合...解释器模式：给定一个语言后，解释器模式可以定义出其文法的一种表示，并同时提供一个解释器。客户端可以使用这个解释器来解释这个语言中的句子。...解释器模式将描述怎样在有了一个简单的文法后，使用模式设计解释这些语句。 在解释器模式里面提到的语言是指任何解释器对象能够解释的任何组合。...在解释器模式中需要定义一个代表文法的命令类的等级结构，也就是一系列的组合规则。每一个命令对象都有一个解释方法，代表对命令对象的解释。命令对象的等级结构中的对象的任何排列组合都是一个语言。
节前，一位朋友让我用尽可能通俗的语言来解释云原生到底是什么。因为朋友不是做技术的，我一下子也不知道怎么回答，就临时起意，用“城市原生”和“云原生”类比来做了一通解释。...于是，在今年春节返乡途中的高铁上，我对跟朋友解释的内容做了一些丰富，写下此篇文章，尽可能用通俗易懂（但肯定不那么全面和准确）的方式，基于自己的理解，用自己的思路，来试图回答关于云原生的三个哲学之问：“云原生是谁...用类比方式来通俗地解释云原生概念。 “云”就像现实中的“城市”。城市的居民是市民，而云中的居民是应用。...容器的编排能力随着Kubernetes的出现而被产品化进而被标准化。因为容器和Kubernetes，DevOps的落地难度也大幅下降，因而被广泛地采用。...这种阶段的云原生应用，因为被容器化而变得标准化和更易迁移，能真正地实现“一次开发，多处运行”；应用的运行平台因为K8S化而变得标准化，IaaS层的差异被屏蔽，应用只需要面向同一个运行平台。
当下互联网圈最火的要数"人工智能"了,而人工智能是基于神经网络的,这里简单描述一下"神经网络" 人的神经元 人的神经元 简化版神经元 简化版 上图中的圆圈表示一个"感知器",它可以接受多个输入,产出一个结果...,结果只有两种情况(是)与(否) 举个例子,今天有去看电影的想法,但是否出行,受3个因素影响 有没有可以约的人 有没有适合出行的天气 有没有评分较高的电影 权重 三个因素对出行的影响是不一样的...,影响越大,权重越高 有没有可以约的人(权重为5) 有没有适合出行的天气(权重为8) 有没有评分较高的电影(权重为10) 阈值(下面的13既是阈值) 规则:如果符合条件的因素大于13则出行(结果为是)...简单的说就是,接收大量的数据进行训练,自身不停的修正"阈值"与"权重",让输出的结果更符合人们的预期....比如解决某个地点,共享单车的投放量的问题, 我们可以把"单位时间人流量","附近公交站数量","已投放单车的数量","共享单车的使用率"等收集到的数据,用来训练神经网络,理想情况下,神经网络会自动调整各输入条件的
人们讨论多云策略需要通俗易懂的方法。 ? 多云意味着使用来自多个云计算提供商的多个云服务。就技术术语而言，这很简单，对吧？...需要注意，Cohen的定义和解释并不是真正指的是满足多云的最简单定义，因为它们运行一些来自不同供应商的SaaS应用程序，并且可能在公共云中运行自己的应用程序。...多云由多个云供应商提供的多个云计算平台（公共云或私有云）组成，这些云计算平台没有相互连接。” 那么如何解释为什么使用多云以及为什么适合企业的问题或情况？以下进行一下分解： ? 为什么使用多云？...4个重要因素 虽然定义“多云”相对容易，但是解释多云需要更深入一些。在这个场景中，当定义了多云是“什么”之后，它有助于解释多云的“为什么”。...多云的出现是为了满足组织对弹性和灵活性的需求。随着数字化转型计划的加速，渴望利用灵活、高度敏捷的基础设施的首席信息官习惯于将工作负载转移到任何可用的云平台中。
k8s干嘛的？ 微服务，你有100万用户，是不是起码得100台云主机？100台云主机你怎么部署？运行着 ，主机停电死掉了，你怎么知道哪些死掉了？停机上的主机的服务是不是要移动到正常的主机上？...100台主机的运维 K8S就诞生了！ 一开始只有docker，因为有docker才有k8s，k8s特点就是所有主机上都装上docker，然后用k8s把这些连接起来。...例如下图，我这是3台主机组成的，我不用关心部署在什么地方，只要我启动了docker镜像，它会选择一台主机部署应用， 觉得某个服务运算不过来了，加！...我现在自动化部署的步骤 结合K8S是这样的，docker bulid 成镜像，推送到私有镜像库，然后触发K8S构建。K8S 构建也是特别的，它会应用启动完才关闭之前的应用，无缝衔接。...而且它还有个功能，它能加入配置，配置默认变成 linux环境变量，或者还可以变成文件，这就解决了之前说的正式环境的配置不想被人看见。
所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。所以，不管读到这里的您从事何种工作，我保证您都能看懂，并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。...但是看看下图： 图a是一个郁闷的正弦波cos（x）；图b是2个卖萌的正弦波的叠加cos(x)+a.cos(3x)；图c是4个发春的正弦波的叠加；图d是10个便秘的正弦波的叠加 随着正弦波数量逐渐的增长...经常有理工科的学生为了跟妹子表现自己的学术功底，用这个公式来给妹子解释数学之美：”石榴姐你看，这个公式里既有自然底数e，自然数1和0，虚数i还有圆周率π，它是这么简洁，这么美丽啊！...不过，在审查委员会给傅里叶的回信中，还是鼓励他继续钻研，并将研究结果严密化。 究竟两位大牛谁对谁错呢？ 正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号，这句话拉格朗日是对的。...《热的解析理论》影响了整个19世纪分析严格化的进程，在数学史，乃至科学史上公认是一部划时代的经典性著作。
本质上，贝叶斯公式描述了在给定新信息的情况下如何更新我们的模型。 为了理解原因，我们将看一个简单的例子：用不公平的硬币抛硬币。假设我们有一个神奇的硬币！抛掷时可能出现正面或反面，但概率不一定相等。...这被称为先验，因为它表达了我们在实验之前的知识。 先验分布的密度，以概率形式表达我们对 X 的了解。 所以，假设我们已经扔了我们的魔法硬币，这次得到的结果是反面。它如何影响我们的硬币模型？...我们可以说，如果正面的概率是某个 x，那么我们的实验导致反面的可能性是 1-x。 注意，我们想知道条件和事件的概率分布:我们对参数的概率模型很感兴趣，因为这是我们之前的实验的结果。...当然，我们可以进行越来越多的抛硬币，这可以进一步完善后验。在 k 个正面和 n-k 个反面之后，后验将是所谓的 Beta 分布。 总结 这是最简单的贝叶斯公式解释了。...后验概率正比于先验概率乘以似然函数 或者，换句话说，贝叶斯公式描述了在给定新观察结果的情况下如何更新我们的模型。 因此，它在概率、统计和机器学习中起着基础性的作用。例如，这就是著名的均方误差的来源！
： 1：一致性（Consistency） 2：可用性（Availability） 3：分区容错性（Partition tolerance） CAP 理论听起来十分抽象，本文尝试以生活中的例子并用通俗易懂的语言来解释...你走到妻子的桌子，发现妻子将 John 的航班记录在了本子上，这时你才意识到导致问题的原因，妻子接听到 John 的电话，但你的本子没有 John 的记录。...第五章：更好的办法 这时你才意识到，设计一个分布式的系统是多么的不容易，难道就没有同时满足 一致性和可用性 的设计吗？ 又经过一晚的思考，你想到一个两全其美的办法，新的办法跟之前的很相似。...第七章：结论 让我们再次回到 CAP 理论，CAP 理论告诉我们，当设计一个分布式系统时，我们无法同时满足 一致性，可用性，分区容忍性 的要求，我们最多满足其中的两个要求，形式化的证明，可以参考...背后的记录员 上面设计的系统仍然有优化的空间。
然后你希望原始仓库Repo A合并你的工作，你可以在Github上发起一个Pull Request，意思是请求Repo A的所有者从你的A2合并分支。...然后我尝试用类比的方法来解释一下 pull reqeust。想想我们中学考试，老师改卷的场景吧。你做的试卷就像仓库，你的试卷肯定会有很多错误，就相当于程序里的 bug。...老师把你的试卷拿过来，相当于先 fork。在你的卷子上做一些修改批注，相当于 git commit。...给原仓库，让他看到你修改的 bug 原仓库 review 这个 bug，如果是正确的话，就会 merge 到他自己的项目中 至此，整个 pull request 的过程就结束了。...仓库作者看到，你提的确实是对的，就会 merge，合并到他的项目中 所以PR就等于 ”我改了你们的代码，你们拉回去看看吧 ！！！
通俗的解释： VO:(View Object）：视图对象，用于展示层。...DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象 DO（Domain Object）：领域对象，就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。...PO（Persistent Object）：持久化对象，它跟持久层（通常是关系型数据库）的数据结构形成一一对应的映射关系。...以下为自己的浅短理解，主要是用于帮组自己记忆，上边的能理解，就不用看下边的。 自己的理解： 方向：后端–>前端 VO：前端页面显示使用的数据，后端传递给前端的。...PO，传给mapper的方法，进行持久化处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
