在Emlog博客程序中获取当前分类的所有子分类，具体方法如下 方法一：在模板文件module.php中加入如下代码 分类 function sy_sort(){global $CACHE;$sort_cache = $CACHE->readCache('sort');?...> 调用方法在想放置的地方加入如下代码 其中的1代表分类id 方法二： 获取当前分类的所有子分类 function sy_sort($sid){ $t = MySql::getInstance(); $sql = "SELECT * FROM ".DB_PREFIX...> 调用方法在想放置的地方加入如下代码 其中的5代表分类id
在本章中，我们将详细了解这些指标，并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。...相反，Linkerd 的价值在于它可以在整个应用程序中以统一的方式提供这些指标，并且不需要更改应用程序代码。...Emojivoto web 增加到两个副本 更新 Pods 副本后的 Emojivoto web 通过观察 Deployments 和 Pods 部分的数据，可以看到 Deployments 中的指标数据的确就是...Emojivoto Pods的TCP指标 TCP 的指标比 7 层的指标会更少，例如在任意 TCP 字节流中没有请求的概念。尽管如此，这些指标在调试应用程序的连接级别问题时仍然很有用。...到目前为止，我们只能看到 default 路由上对服务的所有请求的指标。为 emojivoto 服务配置 ServiceProfiles 后，我们将能够看到每条路由的指标！
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。...下面是流程图，这是一个完美的总结，也是这篇文章的一个完美的前言，我们将在最后再次回顾这个流程图，以确保我们了解所有的指标。 ? Confusion Matrix ?...在上图中，在实际吸引的700个客户中（TP+FN），该模型能够正确地对500个吸引的客户进行分类（TP）。...准确度指标的得分为72%，这可能给我们的印象是，我们的模型在分类方面做得很好。但是，仔细看，这个模型在预测负面的类标签方面做得很糟糕。在100个总的阴性标记观察中，它只预测了20个正确的结果。...在讨论最后两个指标之前，下面是Wikipedia上提供的一个很好的摘要表，它涵盖了我们在本文中讨论过的所有指标。放大看看图像是否不清晰。 ? 现在，我们已经到了最后一站了。
在项目编译成 dll 之前，如何分析项目的所有依赖呢？可以在在项目的 Target 中去收集项目的依赖。...本文将说明如何在 Target 中收集项目依赖的所有 dll 的文件路径。...Reference 的输出 可以看到，Reference 的输出几乎就是 Reference 中写的字符串本身。...可以看到，ReferencePath 则是将所有的 dll 的路径也输出了，而且即便是项目引用，项目编译好的 dll 的路径也在。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布
本文介绍如何在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性。...本来 .NET 中提供了一些专供设计器使用的类型 TypeDescriptor 可以帮助设计器找到一个类型或者组件的所有可以设置的属性，不过我们也可以通过此方法来获取所有可供使用的属性。...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /// /// 获取一个对象中所有的依赖项属性。...= null); /// /// 获取一个类型中所有的依赖项属性。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
特别是我们将要使用的ML Pipelines API，它是一个这样的框架，可以用于在DataFrame中获取数据，应用转换来提取特征，并将提取的数据特征提供给机器学习算法。...在我们的例子中，数据集是churn_data，这是我们在上面的部分中创建的。然后我们对这些数据进行特征提取，将其转换为一组特征向量和标签。...我们可以证明它产生的预测比随机猜测更好吗？对于二元分类模型，有用的评估指标是ROC曲线下的面积。通过采用二值分类预测器来产生ROC曲线，该预测器使用阈值来给连续预测值的定标签。...如果我们要基于我们所有的数据计算ROC曲线，我们的分类评估指标就会过于乐观，因为我们会用我们训练的数据来评估一个模型。...我们只用我们的测试集对模型进行评估，以避免模型评估指标（如AUROC）过于乐观，以及帮助我们避免过度拟合。
分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。...构造分类模型的过程一般分为训练和测试两个阶段。 在构造模型之前，将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。 先使用训练数据集来构造分类模型，然后使用测试数据集来评估模型的分类准确率。...，K-Means 的过程大致如下： 1.根据给定的k值，选取k个样本点作为初始划分中心； 2.计算所有样本点到每一个划分中心的距离，并将所有样本点划分到距离最近的划分中心； 3.计算每个划分中样本点的平均值...为了评估一个ParamMap，CrossValidator 会计算这3个不同的 (训练, 测试) 数据集对在Estimator拟合出的模型上的平均评估指标。...在找出最好的ParamMap后，CrossValidator 会使用这个ParamMap和整个的数据集来重新拟合Estimator。
有一个这样的需求： 当商品设置为立即上架时，通过审核就进入上架状态，当设置为保存时，通过审核就进入未上架状态。...所以，需要在保存前根据提交的审核状态和设置的方式得到商品状态再保存，而通过$form->model()->attribute_name只能获取提交后的值，不能更改。...Google之后发现了已经有解决方案：可以修改提交表单时的逻辑吗 #375 在模/ /型中添加如下方法： public static function boot() { parent::boot()...; static::saving(function ($model) { // 从$model取出数据并进行处理 }); } 以上这篇浅谈laravel-admin form中的数据,在提交后,保存前,...获取并进行编辑就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持/ /。
（二）流水线工作过程 要构建一个Pipeline流水线，首先需要定义Pipeline中的各个流水线阶段PipelineStage（包括转换器和评估器），比如指标提取和转换模型训练等。...在机器学习处理过程中，为了方便相关算法的实现，经常需要把标签数据（一般是字符串）转化成整数索引，或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签。...是针对单个类别型特征进行转换，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。...为了便于理解，这里主要用后两个属性（花瓣的长度和宽度）来进行分类。 （1）首先我们先取其中的后两类数据，用二项逻辑斯蒂回归进行二分类分析。...，其中，select选择要输出的列，collect获取所有行的数据，用foreach把每行打印出来。
它提供了易于使用的API，可以在极少数代码行中实现深度学习。...图2：孟加拉手写数字 首先，将所有图像加载到Spark Data Frame。然后建立模型并训练它。之后，将评估训练模型的性能。...加载整个数据集后，将训练集和最终测试集随机分成8：2比例。 目标是使用训练数据集训练模型，最后使用测试数据集评估模型的性能。...现在想要评估测试数据集上的四个评估指标，例如F1-得分，精度，召回，准确度。...图3：10个孟加拉数字的混淆矩阵（0到9） 分类报告 在这里，还可以通过评估矩阵获得每个类别的分类报告。
PySpark ML（评估器） ?...引 言 在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。...数据集获取地址1：https://gitee.com/dtval/data.git 数据集获取地址2：公众号后台回复spark 01 评估器简介 ML中的评估器主要是对于机器学习算法的使用，包括预测、...02 评估器应用（分类） from pyspark.sql import SparkSession from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.ml.classification
文章目录 一、Android 逆向中需要经常修改的文件和目录 二、在 root 后的设备中获取 / 目录的 rw 权限后注意事项 1、不要随意执行 wipe 命令 2、不要随意执行 rm 命令 一、Android...B , 将原有的 so 文件重命名为 C , 在 A 动态库中 调用 C 动态库的函数 , 这样就相当于在调用时加了一层拦截 , 可以在此处获取各种参数 ; 配置文件目录 : Android 的配置文件一般都在.../system/etc/ 目录中 ; 二、在 root 后的设备中获取 / 目录的 rw 权限后注意事项 ---- 1、不要随意执行 wipe 命令 wipe 命令不要轻易执行 ; 执行 wipe system...命令 , 会将当前 Android 系统的所有设置都删除 , 还原到出厂设置 ; 执行 wipe data 命令 , 会清除当前所有的用户安装的应用及文件都删除 ; 执行 wipe all 命令 ,...是上述两个命令之和 , 类似于在根目录中执行 rm -r * 命令 ; 2、不要随意执行 rm 命令 如果执行 rm -rf \ 命令 , 并且有足够的权限 , 系统就没了 ;
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。...这使我们可以将所有训练数据都放在一个集中的位置，以供我们的模型使用。 合并两组训练数据后，应用程序将通过PySpark加载整个训练表并将其传递给模型。...建立模型 现在我们有了所有训练数据，我们将建立并使用PySpark ML模型。 该模型使用线性回归对房间是否被占用进行分类。...完成此操作后，我们将使用BinaryClassificationEvaluator（）和TrainValidationSplit（）正确评估和拆分模型数据。...我的应用程序使用PySpark创建所有组合，对每个组合进行分类，然后构建要存储在HBase中的DataFrame。
下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...出于同样的原因，「trend_act」和「trend_songs」之间有很高的相关性。在这两种情况下，我们决定简单地从所有进一步的分析中删除，只保留测量最重要的交互作用的变量。...5.建模与评估 我们首先使用交叉验证的网格搜索来测试几个参数组合的性能，所有这些都是从较小的稀疏用户活动数据集中获得的用户级数据。...（最大迭代次数，默认值=20）：[20，100] 在定义的网格搜索对象中，每个参数组合的性能默认由4次交叉验证中获得的平均AUC分数（ROC下的面积）来衡量。..., scaler, total_assembler, gb]) 5.2性能指标 F1分数是解决此问题的首选性能指标。
今天，我们就来聊聊大数据分析中的机器学习基础，既讲道理，也上代码，力求让你在读完这篇文章后，能对机器学习在大数据中的应用有更清晰的认知。1. 机器学习是什么？...机器学习在大数据中的作用在大数据分析中，机器学习的作用主要体现在以下几个方面：数据分类：如垃圾邮件过滤、信用卡欺诈检测。预测分析：如股票市场预测、销售量预测。聚类分析：如客户画像分析、异常检测。...机器学习的核心流程在大数据分析中，机器学习的核心流程包括：数据收集：从数据库、日志、API等渠道获取数据。数据预处理：清洗、去重、填充缺失值、标准化等。特征工程：选择合适的特征，提高模型效果。...模型选择与训练：根据任务选择合适的机器学习算法，并训练模型。模型评估与优化：使用指标（如准确率、召回率、AUC等）评估模型，并进行优化。模型部署与应用：将训练好的模型部署到生产环境，提供实时预测。...例如，在SVM中，我们可以调整C值（正则化参数）。
最后用一个小例子实战对比下sklearn与pyspark.ml库中随机森林分类器效果。 ? 01 ml库简介 前文介绍到，spark在核心数据抽象RDD的基础上，支持4大组件，其中机器学习占其一。...在Spark中，算法是通常意义下的未经过训练的机器学习算法，例如逻辑回归算法、随机森林算法，由于未经过训练，所以这里的算法是通用的；而模型则是经过训练后产出的带有参数配置的算法，经过训练后可直接用于预测和生产...03 pyspark.ml对比实战 这里仍然是采用之前的一个案例（武磊离顶级前锋到底有多远？），对sklearn和pyspark.ml中的随机森林回归模型进行对比验证。...两个库中模型参数均采用相同参数（训练100棵最大深度为5的决策树，构建随机森林）。基于测试集对多分类结果预测准确率进行评估，得到结果对比如下： ? spark机器学习中的随机森林分类器准确率 ?...sklearn中的随机森林分类器准确率 sklearn中随机森林分类器评分要更高一些，更进一步深入的对比分析留作后续探索。
▊ 阶段二：基础搭建，从0到打造完整可扩展的推荐架构 在此阶段，我们搭建一个完整可扩展的推荐系统架构，覆盖社区内容和商品推荐两个场景，并使用多种指标衡量推荐效果。...使用PySpark中的ALS、FM等算法实现基于模型的协同过滤推荐。 使用Redis作为缓存数据库缓存推荐结果。 使用XGBoost等算法实现Learn2Rank模式下的排序优化。...在整个过程中，我们为客户提供了端到端的推荐服务，即客户只需在网站端调用我们的推荐API接口即可实现推荐应用服务，其他所有过程全部由我们来实现。...在模型算法上，我们增加了更多基于社交关系、文本Embedding、基于多目标的回归与分类预测等方式，满足不同业务场景需求。...我们增加了实时性、多样性、新鲜度等评估指标监控。
，可以分配计算任务给各个计算节点(机器)； 结构化数据存储及查询的问题：有Hbase、Bigtable等，可以快速获取/存储结构化的键值数据； 大数据挖掘的问题：有Hadoop的mahout，spark...相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。 注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。...、回归、聚类和推荐算法4大类，具体可选算法大多在sklearn中均有对应，对应操作为fit； # 举例：分类模型 from pyspark.ml.classification import LogisticRegression...分布式机器学习原理 在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。...本项目通过PySpark实现机器学习建模全流程：包括数据的载入，数据分析，特征加工，二分类模型训练及评估。 #!
根据元素的其实位置和最终位置，计算相对于某元素的位置 * @param initialPosition 拖动元素相对于屏幕左上角的起始位置（偏移量） * @param finalPosition 拖放完成后当前节点相对于屏幕左上角的位置...initialPosition: any, finalPosition: any, containerEle: HTMLDivElement, ): IPosition => { // 获取容器的位置信息...finalX) - dropTargetPosition.left; return { left: newXposition, top: newYposition, }; }; 在drop...回调函数中 drop(target: any, monitor: DropTargetMonitor) { console.log(target, monitor); const position...） monitor.getSourceClientOffset(), // 拖放完成后当前节点相对于屏幕左上角的位置 document.querySelector('#container
这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目，可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark，并在网站中下载数据。...让我们使用相减方法检查Product_ID的类别，这些类别正在"test"中，但不在“train”中。我们也可以对所有的分类特征做同样的处理。...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。...模型效果评估 让我们评估对test_cv的预测，看看rmse和mse是多少。 为了评估模型，我们需要从pyspark.ml.evaluation中导入RegressionEvaluator。
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