基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据，如评分、投票、转发、评论、点击流等数据 ②找到相似用户或物品...余弦夹角… 邻域的圈定：固定数量的邻居、基于相似度门槛的邻居… 考虑因素：推荐算法选型、数据量、算法检验、结果解读… 算法评估：查准率、召回率（查全率）… 5、Mahout – Hadoop的子项目...Apriori算法： ①找出所有频繁项集 ②由频繁项集产生强关联规则 提高Apriori算法的效率： 基于散列的算法 基于FP tree的算法 7、基于内容的推荐算法 基于内容的推荐算法常见的有根据商品属性和分类进行推荐...交替最小二乘法是PMF在数值计算方面的应用，为了使低秩矩阵U和V的乘积更加接近A，需要4最小化平方误差损失函数，优化方法有通过交叉最小二乘法或随机梯度下降法(SGD)求出最小误差。...10、关联规则之FPGrowth算法 使用场景 – 用于发现频繁项集，比如啤酒和尿布； 基本概念： T*:代表一次购物 项集：项的集合 支持度：项出现的次数或频率
同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。...文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建包括Western Electric测试的适当控制图，以及对结果的解释。...文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建相应的控制图，并解释结果。 最后一部分介绍了Plates.csv文件，包含有关钢板的数据。...文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建适当的控制图，以及对结果的解释。 1.sastimes数据集。 它包含启动SAS所需的CPU时间的测量数据。...此外，还显示了代表上限和下限控制限的两条线。 01 02 03 04 2.Purchase_Orders.csv。 该文件包含三个变量：样本、订单和ord_w_er。变量样本包含样本编号。
随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，由于知识点比较繁杂，无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步。...课程将会结合源码与真实数据集展开项目实战，全方位读缺陷检测项目与科研流程 下面是本次课程的内容节选，唐宇迪老师将会分享从基础神经网络开始，逐步过渡到物体检测与分割经典算法及其应用场景。...Day2：深度学习缺陷检测实战 缺陷数据标注与数据集构建. YOLOV5模型训练全流程解读. 基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型. 如何快速进行论文实验分析与模板化建模....福利较大，限前200名 02 两天你将收获 开放全部代码，课后复用方便高效 对于课程中涉及到的全部代码，我们将免费开放！ 你可以用于课后自查、复习巩固，甚至复用于日后的业务，方便高效！...福利较大，限前200名
否则，deque被限制为指定的最大长度。一旦有限长度的deque已满，当添加新项目时，相应数量的项目将从相反的一端被丢弃。 有界长度deques提供类似于Unix中尾部过滤器的功能。...index(x[, start[, stop]]) 返回deque中的x的位置（在索引开始处或索引停止之前）。如果未找到，则返回第一个匹配或引发ValueError。...d.appendleft(d.pop()) 向左旋转一个等同于 d.append(d.popleft()) 另，Deque对象还提供一个只读属性： maxlen 最大的deque的大小，如果×××限，
我们这里还是来说说一般一个vue的项目该如何部署，有那些部署方式： 1、构建静态网站，就是将dist文件夹内容部署到常见的服务器或托管商，比如githubpages。...4、部署到pass运营商的平台，比如aws，可以自动构建项目提供url进行访问，但是要花钱。 5、部署到k8s上，这个要具备基本的k8s部署流程，稍微复杂一丢丢。...那么我们就直接实操，看看如何将一个vue项目容器化部署： 首先，需要编写一个Dockerfile，如何灵活编写这一部分知识会在知识星球分享，感兴趣的朋友可以加入（限免） 前端应用容器化 那么我们在容器中需要两个应用...后端应用容器化 后端项目容器化 1、编写dockerfile # 构建镜像 FROM golang:1.19 as builder WORKDIR /app COPY . ..../app"] 2、构建镜像 Docker build -t cops . 3、启动后端项目容器并暴露端口 docker run -p 8080:8080 cops 4、访问昨天开发的接口，打开浏览器访问
MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息，将 POJO 映射成数据库中的记录，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。...对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，如互联网项目，MyBatis 将是不错的选择。 MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同？...Mapper 接口里的方法，是不能重载的，因为是使用全限名 + 方法名的保存和寻找策略。...MyBatis 使用 RowBounds 对象进行分页，它是针对 ResultSet 结果集执行的内存分页，而非物理分页。...MyBatis 是如何将 SQL 执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 第一种是使用 标签，逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。
Project Resource Limits： 群集管理员可以按项目设置资源限制 开发人员无法创建，编辑或删除这些限制，但他们可以查看他们可以访问的项目 Project Resource Limits...六、Quotas 使用qouta和LimitRange，集群管理员可以设置约束以限制对象数量或项目中使用的计算资源量。...配额执行 首次创建项目的资源Qouta后，项目会限制创建违反Qouta约束的新资源的能力，直到计算出更新的使用情况统计信息为止 创建Qouta并更新使用情况统计信息后，项目中新创建的资源将会受此限制 当尝试创建或修改资源时...，根据创建或修改资源的请求，配额使用会立即增加 删除资源时，在下次完全重新计算项目的配额统计信息期间，配额使用量会减少 可配置的时间总量，决定了将配额使用统计信息减少到当前观察到的系统值所需的时间 如果项目修改超出配额使用限制...测试(上行与下行都限制为0.5M) Pod访问外网 [root@demo ~]# oc rsh op-java-sample-13-7bmj7sh-4.2$ wget https://xxxx.com/
当把目标函数做变换后，该算法亦可用于分类或排序。 本文主要从高层明确几个GBDT概念，主要讲GBDT的两个版本以及GBDT是什么不是什么。详细介绍见文中的链接。...其思想是： 1.如果一个项目集合不是频繁集合，那么任何包含它的项目集合也一定不是频繁集合 2.如果一个项目集合是频繁集合，那么它的任何非空子集也是频繁集合 Aprioir需要扫描项目表多遍，从一个项目开始扫描...如果每个步骤不去掉非频繁项目集，则其扫描过程的树形结构如下： ? 在其中某个过程中，可能出现非频繁的项目集，将其去掉（用阴影表示）为： ?...FPGrowth: FPGrowth是一种比Apriori更高效的频繁项挖掘方法，它只需要扫描项目表2次。其中第1次扫描获得当个项目的频率，去掉不符合支持度要求的项，并对剩下的项排序。...依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集，有些项需要递归的去挖掘，比较麻烦，比如m节点，具体的过程可以参考博客：FrequentPattern挖掘之二(FPGrowth算法)，里面讲得很详细。
2.MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息，将 POJO映射成数据库中的记录，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。...2.对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，如互联网项目，MyBatis将是不错的选择。 5、MyBatis与Hibernate有哪些不同？...Mapper接口里的方法，是不能重载的，因为是使用 全限名+方法名 的保存和寻找策略。...Mybatis使用RowBounds对象进行分页，它是针对ResultSet结果集执行的内存分页，而非物理分页。...11、Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 第一种是使用 标签，逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。
Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ Mybatis动态sql有什么用？执行原理？有哪些动态sql？...它的内部封装了通过JDBC访问数据库的操作，支持普通的SQL查询、存储过程和高级映射，几乎消除了所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。...对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，例如Web项目，那么MyBatis是不二的选择。 MyBatis与Hibernate有哪些不同？...Mapper接口里的方法，是不能重载的，因为是使用 全限名+方法名 的保存和寻找策略。...Mybatis使用RowBounds对象进行分页，它是针对ResultSet结果集执行的内存分页，而非物理分页。
11、Mybatis 是如何将 sql 执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 12、如何执行批量插入? 13、如何获取自动生成的(主)键值?...（2） MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息，将 POJO 映射成数据库中的记录，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。...（2） 对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，如互联网项目，MyBatis将是不错的选择。 5、MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同？...Mybatis 使用 RowBounds 对象进行分页，它是针对 ResultSet 结果集执行的内存分页，而非物理分页。...11、Mybatis 是如何将 sql 执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 第一种是使用标签，逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。
Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 如何执行批量插入? 如何获取自动生成的(主)键值?...MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息，将 POJO 映射成数 据库中的记录，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。...对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，如互联网项目，MyBatis 将是 不错的选择 MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同？...Mapper 接口里的方法，是不能重载的，因为是使用 全限名+方法名 的保存和寻找策略。...Mybatis 使用 RowBounds 对象进行分页，它是针对 ResultSet 结果集执行的内存分页，而非物理分页。
Dao接口里的方法，是不能重载的，因为是全限名+方法名的保存和寻找策略。...6、Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 第一种是使用标签，逐一定义列名和对象属性名之间的映射关系。...SimpleExecutor：每执行一次update或select，就开启一个Statement对象，用完立刻关闭Statement对象。...而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时，需要手动编写sql来完成，所以，称之为半自动ORM映射工具。 16、简单的说一下MyBatis的一级缓存和二级缓存？...Mybatis首先去缓存中查询结果集，如果没有则查询数据库，如果有则从缓存取出返回结果集就不走数据库。
8、Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 9、Mybatis能执行一对一、一对多的关联查询吗？都有哪些实现方式，以及它们之间的区别。...Dao接口里的方法，是不能重载的，因为是全限名+方法名的保存和寻找策略。...答：Mybatis使用RowBounds对象进行分页，它是针对ResultSet结果集执行的内存分页，而非物理分页，可以在sql内直接书写带有物理分页的参数来完成物理分页功能，也可以使用分页插件来完成物理分页...而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时，需要手动编写sql来完成，所以，称之为半自动ORM映射工具。...推荐阅读目录 ⊙ Java学习求职路线（资料、视频、源码、项目实战） ⊙ 程序员用这5种方式学习编程最无效，停止这些可以少走弯路！ ⊙大学毕业刚培训完Java，没有经验怎么找工作呢？
作为一个半ORM框架，MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息，将 POJO映射成数据库中的记录，避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。...称Mybatis是半自动ORM映射工具，是因为在查询关联对象或关联集合对象时，需要手动编写sql来完成。...（从执行sql到返回result的过程） 由于MyBatis专注于SQL本身，灵活度高，所以比较适合对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，如互联网项目。...当调用接口方法时，接口全限名+方法名拼接字符串作为key值，可唯一定位一个MapperStatement。...Mybatis使用RowBounds对象进行分页，它是针对ResultSet结果集执行的内存分页，而非物理分页。
Dao接口里的方法，是不能重载的，因为是全限名+方法名的保存和寻找策略。...Mybatis使用RowBounds对象进行分页，它是针对ResultSet结果集执行的内存分页，而非物理分页，可以在sql内直接书写带有物理分页的参数来完成物理分页功能，也可以使用分页插件来完成物理分页...Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？ 第一种是使用标签，逐一定义列名和对象属性名之间的映射关系。...一级、二级缓存 1）一级缓存: 基于 PerpetualCache 的 HashMap 本地缓存，其存储作用域为 Session，当 Session flush 或 close 之后，该 Session...ibatis封装了底层JDBC API的调用细节，并能自动将结果集转换成Java Bean对象， 大大简化了Java数据库编程的重复工作。
这不仅意味着类和算法的类型，而且还意味着要选择要实现的特定描述或实现。 选择问题：选择一个规范问题或一组可用于测试和验证算法实现的问题。机器学习算法不是孤立存在的。...单元测试：为每个函数编写单元测试，甚至考虑从项目开始的测试驱动开发，以便在实现它们之前，您必须了解每个代码单元的目的和期望。...该项目将为您正在培养的技能提供展示机会，并可能为希望从机器学习开始的其他人提供灵感和帮助。你甚至可能有幸找到一位对你的工作很感兴趣的程序员来执行审计或代码审查。...在考虑如何将其改变为编程不够优雅，但在计算上更高效之前，您可能会发现从较慢直观的复杂算法实现开始是有益的。 示例项目 一些算法比其他算法更容易理解。...k-最近的邻居：考虑使用二维数据集，甚至可以使用方格纸创建的数据集，以便绘制它们。一旦你可以绘制和预测，你可以绘制为模型所做的每个预测决策创建的关系。
他们通常标记数据集并训练属性分类器来预测图像的标签，然后计算每个标签的潜在代码 z 的方向向量。虽然这项任务有一些无监督的方法，但它们中的大多数都需要模型训练和数据采样。...“无监督”一词意味着我们不需要标记数据集。 移动潜在代码 为了有意义地改变潜在代码，需要首先识别一个语义上有意义的方向向量 n。...个最重要的方向 {n₁, n₂, ..., nₖ}： 这里的 N = [n₁, n₂, ..., nₖ] 对应于 top-k 语义 为了防止方程在 ||nᵢ|| 时产生解 → ∞，我们将 nᵢ 限制为单位向量...泛化性 论文展示了他们如何将 SeFa 算法应用于以下 3 种类型的 GAN 模型：PGGAN、StyleGAN 和 BigGANs。...SeFa 算法非常灵活，因此它支持解释所有或任何层子集。沿第一轴连接所有目标层的权重参数（即 A），形成更大的变换矩阵。
p=6322 当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。...我们如何将这与我们从X线性进入的模型生成数据的事实相协调？解释是在逻辑回归中，我们将Y = 1的概率的logit建模为预测变量的函数，而不是概率本身。...对于不接近零或一的概率，logit函数实际上非常接近线性，而在概率不接近零或一的数据集中，这不是问题。 ? 我们可以通过绘制为我们计算的估计概率（Y的平均值）的logit来克服这个问题。...对于小数据集（例如n = 50），实际上没有足够的数据来非参数地估计Y的平均值如何依赖于X，因此并不是真正有用。...即使有大型数据集，黄土图中建议的功能形式也可能看起来很奇怪，纯粹是因为不精确，因为X空间/分布的某些部分没有太多数据。
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