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Re:从零开始的机器学习 - 深入浅出KNN
本文主要介绍一个被广泛使用的机器学习分类算法,K-nearest neighbors(KNN),中文叫K近邻算法。 k近邻算法是一种基本分类和回归方法。 KNN的核心思想也非常简单,如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,比如…
【工程师之路-访问控制篇】访问控制综述
在计算机工业界,访问控制指的是管理不同的人对计算机和计算机资源的访问权限。本文简要介绍了在工业界内被认可并广泛应用的主流访问控制机制(概念及模型),并简要分析了它们的使用场景与局限性。可以让读者更好的理解各个机制的区别来帮助读者选择最适合自己项目的模型和方法。 访问控制(Acc…
Re:从零开始的机器学习 - Encoder-Decoder架构
最近在学习Adaptive Style Transfer并进行工程化实践,顺便总结一下深度学习中的Encoder-Decoder Architecture。 Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,一个encoder是一个接收输入,输出特…
初探布隆过滤器
如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,一般来讲,计算机中的集合是用哈希表(Hash table)来存储的。 但是随着集合中元素的增加,我们需要的…
Re:从零开始的机器学习 - Titanic: Machine Learning from Disaster
本文以Kaggle比赛Titanic入手,介绍了特征工程的几个方法,最后训练了三个模型(RF,GBDT,SVM)并使用了一个集成方法(Voting Classifier)进行预测。 下面是kaggle对于这个比赛的介绍。 简单来说就是已知乘客的各种信息,去推断这名乘客是否会幸存…
深入理解负载均衡
闲来无事写篇文章总结下负载均衡。 负载均衡是高可用架构的一个关键组件,主要用来提高性能和可用性,通过负载均衡将流量分发到多个服务器,同时多服务器能够消除这部分的单点故障。 在这个例子里面,用户直接通过yourdomain.com连接Web Server,如果这一个Web Ser…
Re:从零开始的机器学习 - 决策树(Decision Tree)
之前一直在忙毕业设计和毕业的事,博客有点久没更新了,现在赶紧重新拾起。 这次本文介绍一种非常有用的算法,叫做决策树(Decision Tree)。其应用非常广泛,而且在kaggle等数据科学比赛中也有大量使用基于其的一些方法比如随机森林,GBDT等。 决策树(Decision …
访问一个网页的全过程
启动主机,用一根以太网电缆连接到学校的以太网交换机,交换机又与学校的路由器相连.学校的这台路由器与一个ISP链接,此ISP(Internet Service Provider)还提供了DNS服务.所以DNS服务器驻留在电信移动联通的网络中而不是学校网络中.假设DHCP服务器运行…
vue-loader解析
最近在做一个玩具,其中用到了vue结构。 本文主要简单介绍下Webpack的loader具体做了些什么,然后简单解析一下vue-loader。 首先先介绍一下Webpack的loader究竟是什么,按照官网的说法,简单来说loader是让其他类型的文件转换成webpack能理解…
深入浅出Websocket(二)分布式Websocket集群
最近在构建两个系统的实时通信部分,总结一下所学。 这个是我在造的玩具的一个简单架构图。将实时通信部分给抽离出来作为一个Websocket节点,形成了一个简单的分布式系统,然后通过Redis的Pub/Sub做Websocket集群之间的通信以及Websocket节点与Restfu…
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