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在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数

http://www.myexception.cn/database/1651797.html 在Spring中基于JDBC进行数据访问时如何控制超时 超时分类 超时根据作用域可做如下层级划分: Transaction Timeout > Statement Timeout > JDBC Driver Socket Timeout Transaction Timeout指一组SQL操作执行时应在设定的时间内完成(提交或回滚),否则将引发超时.它的值应大于 N(语句数) * Statement

原文:使用Socket通信实现Silverlight客户端实时数据的获取(模拟GPS数据,地图实时位置) 在上一篇中说到了Silverlight下的Socket通信,在最后的时候说到本篇将会结合地图.下面就来看看本文实现的功能: Silverlight 与服务器利用Socket通讯,实时从服务器获取数据(本文中的数据是地理坐标),由于没有GPS,所以本文在服务器写了一个构造新坐标的函数(本文是一个三角函数),然后利用Timer组件,实时调用,得到新的坐标,并将新的坐标发送给客户端,客户端接收到发

前言:“我们有一个订单列表,希望能够根据当前登陆的不同用户看到不同类型的订单数据”.“我们希望不同的用户能看到不同时间段的扫描报表数据”.“我们系统需要不同用户查看不同的生产报表列”.诸如此类,最近经常收到项目上面的客户提出的这种问题,即所谓的“数据权限”,经过开会讨论决定:在目前的开发框架上面搭建一套通用的数据权限功能. 本文原创地址:http://www.cnblogs.com/landeanfen/p/7760803.html 一.大话权限模块 有了上面的引言,自然而然就引出了今天需要和大

基于PHP的数据爬取 官方网站站点 简单. 灵活.强大的PHP采集工具,让采集更简单一点. 简介: QueryList使用jQuery选择器来做采集,让你告别复杂的正则表达式:QueryList具有jQuery一样的DOM操作能力.Http网络操作能力.乱码解决能力.内容过滤能力以及可扩展能力:可以轻松实现诸如:模拟登陆.伪造浏览器.HTTP代理等意复杂的网络请求:拥有丰富的插件,支持多线程采集以及使用PhantomJS采集JavaScript动态渲染的页面. 安装 通过Composer安装:

在上篇基于PHP采集数据入库程序(一) 中提到采集新闻信息页的列表数据,接下来讲讲关于采集新闻具体内容 这是上篇博客的最终数据表截图: 接下来要做的操作就是从数据库中读取所需要采集的URL,进行页面抓取就行 新建一个content表 不过需要注意的一点是,不能再采用采集URL这种id递增的方法去采集,因为数据表中可能出现id断续,比如id=9,id=11,当采集到id=10的时候,URL是空白的,这样可能会导致采集到了空字段. 这里用到的一个技巧是数据库的查询语句,在我们采集完第一条数据的时候,

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基于vue实现百度离线地图 1. 百度地图API文件获取 有网络 的情况下,需引入百度地图API文件.如下: <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=3.0&ak=您的密钥"></script> 无网络 的情况下,需要获取该API文件的离线版本 打开 百度地图示例DEMO1 界面,并打开调试模式(F12),选择 Network 点击代码区域右

在 12 月 22 日 ECUG 的下午场 ,七牛云容器计算部技术总监袁晓沛为大家带来了主题为<基于 K8S 的 DCOS 之路>的精彩分享,向大家介绍了七牛容器云目前 K8S 的状况和产品思考. 同时,他在会上讲述了如何通过七牛公有云业务容器化的操作实践,组建 K8S 翻译团队,对<Kubernetes in Action>这本书进行落地的翻译. 以下是演讲内容的实录整理. 大家下午好!我是七牛云容器计算部技术总监袁晓沛, 我今天想分享的是七牛云基于 K8S 的 DCOS 之路,

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