机器学习之逻辑回归(logistics regression)

逻辑回归(Logistic Regression)与线性回归(Linear Regression)都是一种广义线性模型(generalized linear model)。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布,而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处,去除Sigmoid映射函数的话,逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归虽然带有“回归”二字,但其本质却是一个经典的二分类算法。对于线性回归,其输出值可以是任意值,比如我要预测2025年的房价,训练出模型并应用之后得到的
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【NLP CS224N笔记】Lecture 2 - Word Vectors2 and Word Senses

本次梳理基于Datawhale 第12期组队学习 -CS224n-预训练模块详细课程内容参考(2019)斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程1. 写在前面自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一,也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在,因为人们几乎用语言交流一切:网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。近年来,深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能,使用了不需要传统的、任务特定的特征工程的单个端到端神经模型。 而【NLP CS224N】是_word vectors and word senses
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Python 流程图 — 一键转化代码为流程图

Graphviz是一个可以对图进行自动布局的绘图工具,由贝尔实验室开源。我们在上次 Python 快速绘制画出漂亮的系统架构图 提到的diagrams,其内部的编排逻辑就用到了这个开源工具包。而今天我们要介绍的项目,就是基于Python和Graphviz开发的,能将源代码转化为流程图的工具:pycallgraph1.准备开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接.
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为什么在线性模型中相互作用的变量要相乘

在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。我假设读者对线性模型的工作原理有一个基本的了解。无交互模型让我们从构建一个没有相互作用项的模型开始。假设我们想要模型y的函数x₁和x₂。则描述该关系的线性模型为:图1:没有相互作用项的线性模型一个变斜率的模型假设我们认为x₁实际上取决于x₂的斜率。我们如何将这种信念融入到模型中?因为我们正在与线性模型,方法之一是模型β₁作为另一个x的函数₂线性模型,如下所示:
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概率论与数理统计知识点(三) 连续型随机变量及其概率密度

连续型随机变量及其概率密度1. 随机变量的分布函数背景: 对于非离散型的随机变量XXX,其取值不能一一列举出来,因此就不能像离散型随机变量那样使用分布律描述它。非离散型随机变量有很多种,其中连续型随机变量极其常见,因此我们重点研究连续型随机变量。对于连续性随机变量,在某个点的概率为000,另外,实际中,对于元件的寿命,测量的误差等,研究其落在某个区间的概率更有意义,因此我们引出了随机变量的分布函数定义: 设XXX是一个随机变量,xxx 是任意实数,函数F(x)=P{X≤x},−∞<x&l
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从公式上理解PID

文章目录导言基础知识PID的公式推导PID的误差分析结语导言pid在工业上的应用占90%以上。但许多没学过自动控制原理的小伙伴着实难以理解,所以我在这里尽我所能,用简单的高数知识给大家讲一些我自己的理解。由于pid在网上有许多可参考的资料,我这里重点分析pid控制器的稳态误差,这是我当时学习时最难理解的地方。据我所知,在其他对pid的介绍里几乎没有过对这方面的详细解释。所以我这里小谈一番。如想深入了解pid控制器的原理,可参考自动控制原理。(根轨迹法最容易理解,如不必要,可只看时域法与根轨迹法)本文
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scala详细笔记(十二)scala之IO

1 输入1.1 输入行** * @author Hangge.z WX:17710299606 */object LineIO { def main(args: Array[String]): Unit = { // 读取文件 val bs: BufferedSource = Source.fromFile(d://data.txt) // 获取所有的行 val lines: Iterator[String] = bs.getLines()
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vue-router路由属性配置说明

如下代码:export default new Router({ mode: history, //路由模式,取值为history与hash base: /, //打包路径,默认为/,可以修改 routes: [ { path: string, //路径 ccomponent: Component; //页面组件 name: string; // 命名路由-路由名称 components: { [nam
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以网购下单为例详细串讲碎片的网络协议(上)

网购下单在我们手中简单的一步操作,在互联网世界真正要完成这个动作,过程其实很繁杂,这里把这个过程分为十个阶段,从云平台中搭建一个带你上开始,到 BGP 路由广播,再到 DNS 域名解析,从客户看商品图片,到最终下单的整个过程,每一步会详细说明。文章目录1. 部署一个高可用高并发的电商平台2. 大声告诉全世界,可以来这里买东西3. 打开手机来上网,域名解析得地址1. 部署一个高可用高并发的电商平台首先,咱们要有个电商平台。假设已经有了一个特别大的电商平台,这个平台应该部署在哪里呢?若我们用公有云,一般公
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ZooKeeper技术内幕和使用篇(一)重要理论(数据模型、会话管理、分桶策略、ACL、Watcher机制)、客户端命令、ZKClient 客户端、Curator 客户端

第1节 Zookeeper录播视频@(11第十一章 分布式协调服务器zookeeper)第1章Zookeeper 理论基础1.1Zookeeper 简介ZooKeeper 由雅虎研究院开发,后来捐赠给了 Apache。ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,其为分布式系统提供一致性服务。其一致性是通过基于 Paxos 算法的ZAB 协议完成的。其主要功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、集群管理等。zookeeper 的官网: http://zookeeper.apache.
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【工业化面试】之Redis

1、Redis是什么?redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性
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ZooKeeper理论基础(一)简介、Paxos 算法、ZAB协议

Zookeeper 简介ZooKeeper 由雅虎研究院开发,后来捐赠给了 Apache。ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,其为分布式系统提供一致性服务。其一致性是通过基于 Paxos 算法的ZAB 协议完成的。其主要功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、集群管理等。zookeeper 的官网: http://zookeeper.apache.org其他类似产品:Consul、Doozerd、Etcdzk 是如何保证分布式系统的一致性的呢?是因为 zk 具有以下几方面的特
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scala详细笔记(十一)-scala高级语法之隐式详解

通过隐式转换,程序员可以在编写Scala程序时故意漏掉一些信息,让编译器去尝试在编译期间自动推导出这些信息来,这种特性可以极大的减少代码量,忽略那些冗长,过于细节的代码。使得静态类型动态化 为现有类库添加功能 隐式的代理增强一个类或者一个方法1. 隐式变量使用 implicit修饰的变量称之为隐式变量 ,同一种类型的隐式变量在上下文中只能声明一个object MyValue { implicit val age:Int = 19 implicit val name:Stri
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操作系统2.4.3 避免死锁(银行家算法)

一、什么是安全序列所谓的安全序列,就是指系统如果按照这种序列分配资源,则每个进程都能顺利完成。只要能找出一个安全序列,系统就处于安全状态。当然,安全序列可以有多个。二、安全序列、不安全状态、死锁的联系如果分配资源后,系统中找不出任何一个安全序列,系统就进入了不安全状态。这就意味着之后可能所有的进程都无法顺利执行下去。当然,如果有进程提前归还了一些资源,那么系统也有可能重新回到安全状态,不过我们在分配资源之前总是要考虑到最坏的情况。如果系统处于安全状态,就一定不会发生死锁。如果系.
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Ambari2.7+HDP3.X集成Dolphinscheduler1.3

一、安装准备二、环境准备1.新建数据库2.java环境准备三、ambari集成1.软件包准备2.修改文件3.正式安装一、安装准备Dolphinscheduler1.3安装包,详情可参考 dolphinscheduler在window环境下单机编译+部署 中生成的的tar包,由于官网未正式release,为大家方便,这里提供已编译好的tar包,链接:https://pan.baidu.com/s/18ILymCAnYnhcIpgbGUAENQ 提取码:vvtwmysql jdbc驱动包:mysql.
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spring data操作ES简直不能再香

引言Elasticsearch(以下简称ES)并不像mysql这么容易上手,很多java程序员会觉得ES的java客户端比较难以掌握,尽管ES 7.x官方推荐的high level client已经相对于早期的TransportClient好用很多了。Spring Boot通过整合Spring Data ElasticSearch为我们提供了非常便捷的检索功能支持,我们几乎可以像操作数据库一样操作ES了。本篇文章是我肝了4个小时写出的文章,希望能对大家有所帮助。看这篇文章的小伙伴,我假设是对ES有基本
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从入门到入狱!大数据技术及算法解析

大数据被称为新时代的黄金和石油,相关技术发展迅猛,所应用的行业也非常广泛,从传统行业如医疗、教育、金融、旅游,到新兴产业如电商、计算广告、可穿戴设备、机器人等。大数据技术更是国家科技发展和智慧城市建设的基础。当前“互联网+”新业态的发展,其核心也是大数据的采集、分析、价值挖潜和应用。为此小编给大家推荐下面一本书,可以作为大数据入门和进阶的专业书籍。本书对大数据相关的技术及算法做了系统性的分析和描述,梳理了大数据的技术分类如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互,列举了资源
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nlp事件抽取算例实现:(有完整算例和完整代码)

定义事件抽取技术是从非结构化信息中抽取出用户感兴趣的事件,并以结构化呈现给用户。事件抽取任务可分解为4个子任务: 触发词识别、事件类型分类、论元识别和角色分类任务。其中,触发词识别和事件类型分类可合并成事件识别任务。论元识别和角色分类可合并成论元角色分类任务。事件识别判断句子中的每个单词归属的事件类型,是一个基于单词的多分类任务。角色分类任务则是一个基于词对的多分类任务,判断句子中任意一对触发词和实体之间的角色关系。事件抽取任务:事件有很多种,如因果事件,转则事件。。。统一定义:一般一个事件都有事件
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CDH快速入门系列(3) | CM集群监控状态及集群的使用

  此篇为大家带来的是CM集群监控状态及集群的使用。目录一. CM集群监控状态二. 集群的使用2.1 图表2.2 设置2.3 日志2.4 删除或添加集群2.5 Parcel2.6 主机模板一. CM集群监控状态 1.初始状态,有很多有问题的 2. 遇到红色只需重启就好了 3. 因为各种原因,再次就先把问题都抑制了 4. 抑制完成后 5.把所有的服务都重启 6.由于内存不足就会出现下列状况二. 集群的使用2.1 图表 1. 查看正常CPUSELECT cpu_n
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电信运营商产品---接入网

接入网的大体架构如下所示:用户接入侧是各种终端设备:包括电话/电视TV,电脑/等可以提供声音/网页/视频等服务ONU -optical network unit ,俗称光猫,也是在客户家中/或者办公区;中间的接入网是ODN-optical distributed network,主要设备是splitter分光器,安装分布在楼宇的墙角,或者街边柜,或者下水道中(有柜子防水防潮防啮齿动物),分光器目前最大的支持1:128的分光比(不过考虑社区规模和可靠性表现以及价格因素,主流依然是1:32或者1:6
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