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几百行代码写个Mybatis,原理搞的透透的!
`Mybatis` 最核心的原理也是它最便于使用的体现,为什么这说? 因为我们在使用 Mybatis 的时候,只需要定义一个不需要写实现类的接口,就能通过注解或者配置SQL语句的方式,对数据库进行
机器学习基础概念学习
标签是我们要预测的事物,即简单线性回归中的 $y$ 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征是输入变量,即简单线性回归中的 $x$ 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征,而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征,按如下方…
自然语言处理入门笔记-> 感知机分类
分类(classification):预测样本所属类别的一类问题。 分类问题的目标就是给定输入样本,将其分配给种类别中的一种,其中。 如果$K = 2,则成为二分类(binary classification),否则称为多分类(multiclass classification…
微服务学习总结-> 负载均衡/熔断/限流
一致性Hash算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法,常用于负载均衡中。 单调性(Monotonicity):如果一些内容已经分派到了响应的节点中,此时又有新的节点加入,Hash结果应能够保证原有分派的内容可以被映射到新的节点中去,而不…
自然语言处理入门笔记-> 词性标注、命名实体识别
词性(Part-Of-Speech, POS):单词的语法分类。作用是提供词语的抽象表示。 词性标注集:所有词性集合。 词性标注:为句子中每个单词预测一个词性标签的任务。 边界通过{B, M, E, S}确定,其类别可以通过B-nt等附加类别的标签来确定。
微服务学习-> 技术选型
参考SpringMicroserviceinActionRESTfulServiceBestPracticesDoyoureallyknowwhyyoupreferRESToverRPC?SqlvsN
Java性能问题排查方法
阻塞类问题。例如数据库连接不上导致卡死,运行中的线程基本都应该处于 BLOCKED 或者 TIMED_WAITING 状态,我们可以借助 thread --state 定位到 繁忙类问题。例如 CPU 密集型运算,运行中的线程基本都处于 RUNNABLE 状态,可以借助于 th…
微服务学习总结-> 数据库基础知识
引擎层:负责存储相关的具体事宜。 例如,如果因为插入导致页面过度而拆分页面, 则需要编写已拆分的两个页面,并覆盖其父页面以更新对两个子页面的引用。这是一个危险 的操作,因为如果数据库在仅有一些页面被写入后崩溃,那么最终将导致一个损坏的索引 (例如,可能有一个孤儿页面不是任何父项…
自然语言处理入门笔记-> 准确率评测
准确率是衡量一个系统准确程度的标准,可以理解为一系列评测指标。 在搜索引擎、分类器、中文分词场景下的准确率本质上是下图四个集合的并集运算。 下图中“纵坐标”为预测结果,“横坐标”为标准答案。 精确率 (pricision,P) 指的是预测结果中正类数量占全部结果的比率。 召回率…
自然语言处理入门笔记-> 词典分词
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派别。 词典分词是最简单、最常见的分词算法,仅需一部词典和一套查词的规则即可。 基于词典分词的缺点:词典中的字符串就是词,词典之外的字符串就不是词了。 事实上,语言中的词汇量是无穷的,无法用任何词典完整收录。而语言也是时时刻刻…
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