交叉验证有很多方法。下面介绍其中几种： 1. “验证集”法 保留 50% 的数据集用作验证，剩下 50% 训练模型。之后用验证集测试模型表现。...验证用的数据点，其比例应该恰到好处。如果太少，会导致验证模型有效性时，得到的结果波动较大。 训练和验证过程应该重复多次（迭代）。训练集和验证集不能一成不变。这样有助于验证模型有效性。...可以被用做衡量模型表现的标准 取误差最小的那一个模型。 通常。此算法的缺点是计算量较大。 当 k=10 时，k 层交叉验证示意图如下： 这里一个常见的问题是：“如何确定合适的k值？”...K 值小，则会变得像“验证集法”；K 值大，则会变得像“留一法”（LOOCV）。所以通常建议的值是 k=10 。 如何衡量模型的偏误/变化程度？...模型表现变化程度的计算与之类似。取所有误差值的标准差，标准差越小说明模型随训练数据的变化越小。 我们应该试图在偏误和变化程度间找到一种平衡。降低变化程度、控制偏误可以达到这个目的。
我最近阅读民主与建设出版社出版的《如何阅读一本书》，自己收获颇多。这本书算是经典之作。以通俗的语言告诉我们如何选择书籍？究竟要以什么方法来阅读一本书？我将自己学到的分享出来。...我们该如何选择书籍？先来看看书籍的分类 第一类：如同主食 能够解决职业、生活、生理、心理等方面的现实问题的书籍都可以称为“主食”。”主食”是我们的刚需。所以我们就应该花大量时间去阅读。...对于这些书籍，我们应该重“质”不重“量”。我们不知道怎么选择这类书籍时，可以根据一些名家推荐或者订阅一些名家的微信公众号。例如，张哥的 stomzhang 公众号。...通过检视阅读，我们可以了解一本书“主要讲什么内容”、“书的结构如何”、“各章重点讲什么”，进而判断这本书是否值得分析阅读或主题阅读。...如果一本书告诉我们一些咨询，我们一定要问一问这些咨询有什么意义；如果一本书不仅提供咨询，还对我们有所启发，就更应该找出书中更深的含意或其他相关的建议，以获得更多启示。
软件复杂性主要表现在程序的复杂性。程序的复杂性主要指模块内程序的复杂性。它直接关联到软件开发费用的多少、开发周期长短和软件内部潜伏错误的多少。同时它也是软件可理解性的另一种度量。...McCabe度量法使用例题 程序图仅描述程序内部的控制流程，完全不表现对数据的具体操作分支和循环的具体条件。
在这个视频里他讲了自己如何在非 CS 背景下，系统性学习 CS 核心基础知识的经历。最让我震撼的是他从公司裸辞，用了一年时间专门去学习计算机知识。...我又翻了下滴滴大牛曹乐之前写的《如何成为技术大牛》](https://mp.weixin.qq.com/s/QaBTm_9AJC01Isr3LLR3aw)以及曹大的《工程师应该怎么学习》[3]，看完像打了鸡血...《如何成为技术大牛》这篇文章对我最有启发的是，工作和学习不应该割裂。带着问题去学习，学习完再到工作中交叉验证。文本学习始终是不牢靠的，非得到实践中才能掌握。...《工程师应该怎么学习》里列了很多重要的信息源，我们应该时常去看看，不停学习、不断总结，才不至于掉队。 这两篇文章应该放在手边，常读常新。...优秀的人总是有很多相似之处，我们应该常常把自己领到他们面前，向他们学习。 参考资料 [1]视频: https://www.youtube.com/watch?
今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0....假设你找到了一个新的数据集，你想研究到底什么算法在这个数据集上表现最优。 结合上面两个场景，你想知道你的新算法在什么数据集上表现最优。 1....再严谨的可能会尝试做一下交叉验证(cross-validation)之后再对比。 大部分对比做到这个程度，其实也仁至义尽了，但这种方法有什么问题吗？...无法得到可靠的对比结果，如果算法A在3个数据集上比较好，而B在5个数据集上表现好，如何证明谁更好？ 如果对比多个算法，两两对比效率低，准确度低，而且可能造成严重的统计偏差。...玩笑归玩笑，文中介绍的方法只是抛砖引玉，也并不适用于每个场景，但可以在你不知道如何对比的时候破局。
2016年底，刚进入云计算市场不久的京东云在四季度取得了市场“挑战者”的身份，而在18个月后即2018年第三季度，它就一跃成了“卓越表现者”——冲入到了中国云计算市场一流服务商的行列。...一些针对性的做法在今天看来已经取得了明显的成效，包括采用DPDK对网络性能进行加速，采用SPDK对存储性能进行提升，并且配合ISA－L等硬件加速库，实现了高性能的容器云平台构建，且性价比表现同样优异。
SaaS的商业运营逻辑表现为：如果获客质量较差，留存就困难；留存没做好，增长也没法实现。最后的结果是因为品牌或口碑受损，又反过来使获客变得困难，很多SaaS公司都落入这个怪圈。...SaaS应该怎样获客 理解了SaaS的价值型获客逻辑，特别是客户感知价值的概念；组织获客也就没那么困难了，至少知道会从哪些方面入手。
为了解答这个难题，我们应该使用交叉验证（cross validation）技术。它能帮我们得到更有概括性的关系模型。 注：本文每个希望改善自己在数据科学竞赛中提高表现的，雄心勃勃的数据科学家。...验证用的数据点，其比例应该恰到好处。如果太少，会导致验证模型有效性时，得到的结果波动较大。 训练和验证过程应该重复多次。训练集和验证集不能一成不变。这样有助于验证模型有效性。...当 k=10 时，k 层交叉验证示意图如下： 这里一个常见的问题是：“如何确定合适的k值？” 记住，K 值越小，偏误越大，所以越不推荐。另一方面，K 值太大，所得结果会变化多端。...K 值小，则会变得像“验证集法”；K 值大，则会变得像“留一法”（LOOCV）。所以通常建议的值是 k=10 。 如何衡量模型的偏误/变化程度？...模型表现变化程度的计算与之类似。取所有误差值的标准差，标准差越小说明模型随训练数据的变化越小。 我们应该试图在偏误和变化程度间找到一种平衡。降低变化程度、控制偏误可以达到这个目的。
接下来，亚洲云为您分享如何检测自己是否遭遇DNS污染！ 用户要如何验证自己是不是遭遇了DNS污染？...要验证自己是不是遭遇了DNS污染，方法有：第一步，咸输入win+R确定后，输入命令dig +trace www.asiayun.com（您自己需要检测域名）,当域名没被污染，我们就可以得到权威的DNS应答
应该适当留一些空行，让读者眼睛“休息”下，对读者友好一些。同时，提供一些代码片段、UML图片或相关的插图用于辅助说明。补充一些参考的文献和资料。...应该是像写代码一样，一开始写得很丑陋，但没关系，至少有内容了。然后，可以不断重构文档，对缺少的信息补全，对多余的信息进行删除。最后觉得内容上OK的话，就可以再进行排版和修饰，补充一些图片。...# 参考资料 如何写好技术文档? (opens new window) 程序员如何编写高大上且实用的技术文档 (opens new window)
至于外链如何去建设，明月个人的经验是这跟你网站优质内容输出建设可以同步进行，有内容就要有外链，这是需要长期坚持的，只有这样你的 SEO 才能稳定、流量也能稳定，剩下的就看你如何去转化落地变现了，当今做网站已经不可能一嘴吃个胖子了
紧耦合应用(组件无封装) 封装 或 信息隐藏 是如何设计组件的基本原则，也是松耦合的关键。 信息隐藏 封装良好的组件隐藏其内部结构，并提供一组属性来控制其行为。 隐藏内部结构是必要的。...这些实现细节被封装在组件内部，其他组件不应该知道这些细节。 隐藏内部结构的组件彼此之间的依赖性较小，而降低依赖度会带来松耦合的好处。 通信 细节隐藏是隔离组件的关键。...给子组件设置 props 的父组件不应该暴露其内部结构的任何细节。例如，使用 props 传输整个组件实例或 refs 都是一个不好的做法。 访问全局变量同样也会对封装产生负面影响。...只有组件本身应该知道它的状态结构。 的状态管理应该从 （updateNumber()方法）移到正确的位置：即 组件中。...测试也变得简单，只需验证单击按钮时，回调是否执行。
今天，我们来谈谈一个新仓库应该如何规划！ 仓库先进先出规划 1. 进出从不同的门进行，入库从进仓门进，出库从出仓门出。 2.
BSV 是一门高级硬件描述语言（High-Level Hardware Description Language, HL-HDL），与 Verilog 一样，被用于 FPGA 或 ASIC 的设计和验证...今天的核心是使用BSV设计一款游戏，看下在实际设计中BSV表现如何~ 使用BSV设计《太空入侵者》 绪论 2020年1月，Bluespec开源了bsc（Bluespec SystemVerilog Compiler
自从更新了《我的Web 前端自学之路》之后，收到了很多读者的认可，也碰到了很多像我一样从零开始自学的朋友，并加微信进行了一些交流，很多读者都询问我，该如何自学，有什么好的建议。...我不能在对你没有任何了解的情况下，给出一些不负责任的建议，大家都是成年人，应该懂得如何取舍。 今天就来说说我的自学方法，我的做法不一定适合每个人，你们可以参考借鉴。 1....因为当在想着如何解决问题的时候，你会很专注。包括现在也是，在一个功能未实现之前我啥都不想做，就想一个人静静的写代码，想思路。
如何选择适合自己的呢？我从下面几点谈谈我的理解。 这个视频[1]里展示了一张非常全的笔记软件全家福，里面的软件我多多少少都用过或听说过。 搜索引擎能替代笔记软件吗？...这也使得我们在新记录笔记的时候得小心思考应该把这则笔记放在哪个地方，然后再一层层地找到相应的地方，最后写下了可能是一句话的笔记。 我们随时都会有很多灵感、想法，如果不记下来，可能很快就忘了。...目前最贵的笔记软件应该就是 roam research 了，一年一百刀，就这还是五年一起交的价格。不过，算下来，一天不到 2 块钱，也还行。
那么企业应该如何灵活选择服务器托管还是租用呢？让我们一起来看。 很多企业在建设初期时，是并没有大量资金支持自建机房来运营维护服务器的。所以最应当的就是最大化节约成本，所以可以选择服务器托管。
大数据到底应该如何学？ 本文关键字：大数据专业、大数据方向、大数据开发、大数据分析、学习路线 文章目录 大数据到底应该如何学？ 一、食用须知 二、大数据的基本概念 1. 什么是大数据 2....数据是如何采集的 3. 大数据真的能预测吗 三、什么是大数据开发 四、什么是大数据分析 五、应如何学习大数据 一、食用须知 再更一篇技术杂谈类的文章。。。...作为学习者，我们关心的应该是大数据能够解决什么样的问题，能够应用在哪些领域，应该学习哪些内容，侧重哪一方面。...数据是如何采集的 大数据分析的第一步就是对数据的收集和管理，我们需要先来了解一下数据是如何产生的？又是被如何捕获的？那些看似杂乱的数据真的能被分析吗？...涉及到了这么多的技术点，如何学习才更加高效呢？
不是，你的目的应该是赚更多的钱，而出单是你的赚钱的唯一方式。 你要相信的是，真努力了，一定会有效果。 问题三：外部竞争条件太激烈，怎么办？...所以你们是不是应该从自己身上找一下原因？ 而当你问这个问题的时候，证明你有在抱怨，抱怨就像思维的一种慢性毒药。...机会，需要我们去寻找，我们不应该放弃任何一个机会，不要想当然，这个不行的，那个不行的。要试！ 莫找借口失败，只找理由成功。不为失败找理由，要为成功找方法。
那么问题来了，我们应该如何给需求排序？...程序员应该都知道，代码怎么可能没有BUG呢？很多时候只是我们没有发现，或者是知道了却没有及时修复。 然而，对于当前产品的BUG，我们往往容易忽视。...还有一种微妙的情况，当用户反馈貌似不可能出现的BUG时，我们会本能的觉得产品应该没有问题，问题应该出在用户那里，大概是他的浏览器或者网络，或者某种无法解释的原因导致的。...对于产品BUG，我们应该第一时间修复，或者设置一个Deadline，新的功能可以稍微延后。 如果我们不停地开发新功能，那当初开发这个有BUG的旧功能究竟是为了什么？...参考 产品需求优先级的艺术 -- Kano模型 如何成为优秀的技术主管？你要做到这三点 为什么美国程序员工作比中国程序员工作轻松、加班少？
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