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在什么条件下有一个"部分类？"是好的？

在云计算领域，"部分类" 是一个非常重要的概念，它指的是将一个大的类别划分为若干个子类别的过程。这样做可以更好地组织和管理数据，以及更精确地描述和解决问题。

在以下条件下，一个"部分类"是好的：

当父类别过于宽泛时，将其划分为子类别可以更好地组织和管理数据。例如，将"计算机科学"划分为"算法"、"数据结构"、"操作系统"等子类别，可以更好地理解和解决计算机科学领域的问题。
当子类别具有明确的边界和特征时，将其划分为子类别可以更好地描述和解决问题。例如，将"人工智能"划分为"机器学习"、"深度学习"、"自然语言处理"等子类别，可以更好地理解和解决人工智能领域的问题。
当子类别具有不同的应用场景时，将其划分为子类别可以更好地满足不同的应用需求。例如，将"云计算"划分为"公有云"、"私有云"、"混合云"等子类别，可以更好地满足不同的应用需求。

总之，一个"部分类"是好的，当它能够更好地组织和管理数据，更精确地描述和解决问题，以及更好地满足不同的应用需求。

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为什么在深度学习中，AlphaGo Zero是一个巨大的飞跃?

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一个函数在某一点的极限究竟在什么条件下存在呢？极限存在准则

来回答极限存在的充分必要条件是什么？左极限等于右极限：一个函数在某一点的极限存在，当且仅当该点的左极限和右极限都存在且相等。左极限：当自变量从左侧趋近于该点时，函数值的趋近值。...右极限：当自变量从右侧趋近于该点时，函数值的趋近值。想象一条铁路，火车从两个方向驶向同一个车站。如果两列火车都能够平稳地停在同一个站台上，那么我们就说火车在车站的极限位置是存在的，而且是唯一的。...除了上述的充分必要条件外，还有其他一些判断极限存在的准则，也就是书上的内容。...单调有界准则：如果一个函数在某区间上单调递增且有上界，或者单调递减且有下界，那么该函数在该区间上的极限一定存在。...极限不存在的情况左极限和右极限不相等：如果一个函数的左极限和右极限不相等，那么该函数在该点的极限不存在。

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为什么在 Windows 中常常见到的第一个分区的盘符是 C:

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【DB笔试面试677】在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，若WHERE条件是大于3和大于等于4，这二者是否等价？

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5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的

之前还是软件工程师的时候，我是最先开始在网上自学的（在开始我的硕士学位之前）。...当开展一个数据产品的时候，一个非常好的实践就是首先建立你的整个流程，让它越简单越好，清楚地明白你想要获得什么，如何进行评估测试，以及你的baseline是什么。...但是，如果你可以在特征工程和特征选择上多花些时间，那么很可能你的逻辑回归是可以很好的胜任的。 4. 因为逻辑回归是统计中的一个重要工具线性回归不仅仅可以用来预测。...可以说，对于神经元网络，一个非常好的思考方式是：将NN划分为两部分，一个是代表部分，一个是分类/回归部分。 ?...第一部分（左侧）尝试从数据中学习并具有很好的代表性，然后它会帮助第二个部分（右侧）来完成一个线性的分类或者回归任务。

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AI运维的实践探索（一）：如何实现多维智能监控？

下表是一个SNG移动监控的多维数据样例： [图片] 基于Kmeans分类的多维根因分析方法在建设多维监控平台初期，为解决人工逐个观察各维度的异常数据带来的效率问题，使用kmeans对成功率指标分类。...使用kmeans对成功率分类模拟人工分类操作。对各维度的成功率进行分类后可以得到显著差异的维度条件。如对上面例子的各模块成功率做kmeans分类，可以获得成功率有显著差异的模块B和命令字b1。...，对于累积量的指标如请求量则失去作用；未引入成功率总量的权重，分类后推荐出的异常维度条件需要二次人工分析。...假设一个业务的请求量X(m)的某一维度下有m个值，分解到各维度的请求量为(x1,x2,…,xn，n=m)。X(m)可用公式表示： [图片] 在异常时刻t 观察到异常的请求量为A(m)。...差异越大的维度越有可能成为异常的主要影响因素。在这还用了另一个技巧: 异常的主要影响因素往往是少量维度值的集合。所以取后续集合的 Surprise均值大的维度作为优先选择的条件。

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乐优项目：商品规格参数管理，SPU和SKU数据结构，商品查询（四）

这样说起来，似乎SKU的特有属性也是与分类相关的？事实上，仔细观察你会发现，SKU的特有属性是商品规格参数的一部分：也就是说，我们没必要单独对SKU的特有属性进行设计，它可以看做是规格参数中的一部分。...，将来会有一部分作为搜索条件来使用。...要注意的是，无论是SPU的全局属性，还是SKU的特有属性，都有可能作为搜索过滤条件的，并不冲突，而是有一个交集：你会发现，过滤条件中的运行内存、CPU型号等，在规格参数中都能找到：1.3.规格参数表1.3.1...3个字段：id：主键cid：商品分类id，一个分类下有多个模板name：该规格组的名称。...但是这里却多出了很多字段，为什么？还记得我们之前的分析吧，规格参数中有一部分是 SKU的通用属性，一部分是SKU的特有属性，而且其中会有一些将来用作搜索过滤，这些信息都需要标记出来。

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【迅搜11】搜索技巧（一）简单搜索语句构建及高亮折叠效果

下有 ' . ($doc->ccount() + 1) . ' 条匹配结果。',PHP_EOL; } // 分类：PHP 下有 287 条匹配结果。 // 分类：下有 1 条匹配结果。...// 分类：下有 1 条匹配结果。 // 分类：随笔下有 2 条匹配结果。 // 分类：项目产品下有 48 条匹配结果。看出效果了吧？咱们再用数据对应的 SQL 语句来试下。...不过这里有两个问题，一是分类为空的内容，在 XS 折叠时是分成两个空的数据统计出来的。二是官方文档是是用得 ccount() - 1 ，表示当前分类下除了显示出来的这篇文档还有多少篇。...但我的测试是不需要减 1，本身就是排除当前这篇文档之外的文档数量，因此在我的结果（我统计的是该分类下总共的数量）中还需要加 1 。...总结进入搜索部分的第一篇文章，内容还是比较简单的吧。我们设置查询条件、分页、查询数量、高亮、折叠这些功能方法的使用。也体会到了链式调用的好处与效果。最后，还说了一下典型的一个搜索步骤应该是什么样的。

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朴素贝叶斯分类器

显然，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率P(c)，并为每个属性估计条件概率。...令表示训练集中第类样本组成的集合，若有充足的独立同分布样本，则可容易地估计出类先验概率对离散属性而言，令表示中在第个属性上取值为的样本组成的集合，则条件概率...下面我们用西瓜数据集3.0训练一个朴素贝叶斯分类器，对测试例“例1”进行分类;编号色泽根蒂纹理脐部触感密度含糖率敲声好瓜测1青绿蜷缩清晰凹陷硬滑0.6070.460浊响？...0.222P凹陷|是=P(脐部=凹陷|好瓜=是)=3/8=0.750P凹陷|否=P(脐部=凹陷|好瓜=否)=3/8 0.222P硬滑|是=P(触感=硬滑|好瓜=是)=3/8=0.750P硬滑|...例如，在使用西瓜数据集3.0训练朴素贝叶斯分类器时，对一个“敲声=清脆”的测试例，有P清脆|是=P(敲声=清脆|好瓜=是)=0由的连乘计算出的概率值为零，因此，无论该样本的其他属性是什么，哪怕在其他属性上明显像好瓜

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阿里十年架构师分享如何成为一个Java架构师（文末附学习路线）架构的定义软件架构的重要性什么是好的软件架构什么是坏架构要知道最时尚并不一定是最好的成功的软件又是怎么样的呢JAVA通用领域的相关技术架构

什么是好的软件架构这个问题可能会被大家问到，包括一些IT公司也在问，这个问题的答案可能不仅仅是简单的句子或者定义可以回答，我们来看下面几个图片的例子： ?...界面，这就是我们常说的高内聚和低耦合。什么是坏架构 ? 我们来看看上面的图片。一个是清代的八封信，另一个是孔乙己。记住四种写作方式？...上面的图片，我们这样看，它分为三部分：在顶端，我们需要掌握一些技术领域的知识，它可以使我们能够解决诸如电子商务，公司OA，银行保险金融等解决方案和设计其他领域的共同领域。...这里有两个例子来说明：功能性需求页面查询时，这个查询与哪个数据库表关联，因为我的业务是这样的一个需求，在界面A中有一个按钮，然后弹出窗口B，在窗口B中显示什么样的数据，最终的界面点K结束后，打开界面...你不会为自己考虑为什么问题架构师已经出现了2秒钟，2分钟或1天半的时间来解决过去几个月无法解决的问题。好？解决这是人们应该解决的问题，说人类建筑师失败了？

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第 13 篇：分类、归档和标签页

注意这里 created_time 是 Python 的 date 对象，其有一个 year 和 month 属性，我们在页面侧边栏：使用自定义模板标签[1] 使用过这个属性。...第一部分为在应用的 urls.py 中指定的 app_name 的值（充当命名空间，这样即使不同 app 下有相同的视图函数名，也不会冲突），第二部分 path 函数中传入的 name 参数的值。...为什么要使用 {% url %} 模板标签呢？...get_object_or_404 函数和 detail 视图中一样，其作用是如果用户访问的分类不存在，则返回一个 404 错误页面以提示用户访问的资源不存在。...标签页面标签页和分类是完全一样的步骤，因此稍微修改一下分类相关的代码就可以用于标签了。

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数据模型之版本管理

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大中型网站列表页翻页过多怎么优化?

用户点击页面10，在第10页上又会列出10-19页的翻页。可以简单计算一下如果这个分类下有1000个产品，每个页面列出20个产品，就需要50个页面才能显示完所有产品。...如果图像所示那样列出5个翻页，当前页面居中，要到达第50页已经是十二三次点击之后了。很多网站在某个分类下有成千山万的产品，可以想象，按照传统翻页导航，列在后面的产品可能需要点击几十上百次才能到达。...如果没有适当的结构优化，这些产品页面被收录的可能性几乎为零。解决方法一、再次进行分类假设一个分类下有2000个产品，排在最后的页面按上面同样的情况，需要点击10次以上才能到达。...如果把这个分类页面再次细分为20个子类，那么每个产品页面就都在两次点击距离之内。多一层分类给大中型网站带来的结构利益是巨大的。...比如二手房，它下面的信息筛选功能分为区域、售价、房型、面积、标签、朝向、楼层、楼龄、装修、用途、电梯、权属及类型，每个功能又分为多个筛选条件，这样用户就可以根据需求，在百万级的网页下，快速通过筛选条件找到想要的信息

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如何利用机器学习进行海量数据挖掘

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Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起

二决策树决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。...13 老年是否好是 14 老年是否非常好是 15 老年否否一般否希望通过所给的训练数据学习一个贷款申请的决策树，用以对未来的贷款申请进行分类，即当新的客户提出贷款申请时...直观上，如果一个特征具有更好的分类能力，或者说，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集在当前条件下有最好的分类，那么就更应该选择这个特征。信息增益就能够很好地表示这一直观的准则。 ...什么是信息增益呢？在划分数据集之前之后信息发生的变化成为信息增益，知道如何计算信息增益，我们就可以计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。...在讲解信息增益定义之前，我们还需要明确一个概念，条件熵。熵我们知道是什么，条件熵又是个什么鬼？

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