https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory) https://zh.wikipedia.org/wiki/熵(信息论) 熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度.在信息论里面,熵是对不确定性的测量.但是在信息世界,熵越高,则能传输越多的信息,熵越低,则意味着传输的信息越少. 英语文本数据流的熵比较低,因为英语很容易读懂,也就是说很容易被预测.即便我们不知道下一段英语文字是什么内容,但是我们能很容易地预测,比…

前言 主从复制的实现在上一篇已经分享过,虽然主从复制本身的确让读写分离更加高效,但是对于整体高可用存在很大的劣势:当主节点宕机了之后还需要人为重新进行主从关系配置:这不是开玩笑嘛,这样人为干预,故障恢复不及时,损失就难免啦.谁维护谁不爽,睡个觉都提心吊胆. 找个哨兵站岗,专门用来监控主服务器,一旦有变故,哨兵自动处理,这样故障恢复及时且更加智能:接下来就来玩玩. 正文 Redis哨兵(Sentinel)其实本质就是一个RedisServer节点,通过设置运行模式来开启哨兵的功能:主要功能如下:…

mysql数据库预读与不预读数据库信息(use dbname)—Reading table information for completion of table and column names  You can turn off this feature to get a quicker startup with -A   mysql> use dbname Reading table information for completion of table and column names…

在pycharm使用过程中,关于代码编写者的一些个人信息快捷填写,使用模板的方式比较方便. 方法如下: 1.打开pycharm,选择File-Settings 2.选择Editor--Color&Style--File and Templates--Python-Script 3.编辑内容 #!/usr/bin/python3 (b)预定义的变量要扩展为格式为$ {<variable_name>}的相应值. 可用的预定义文件模板变量为: $ {PROJECT_NAME} - 当前项目的…

问题描述: 用户在dos窗口输入的时候(web项目不会出现这样的问题,所以这个问题日常碰不到),摁下回车时,Scanner对象的next()扫描用户输入的文本,后面就可以根据输入的字符串进行判断,并执行以后的处理,但是,如果用户选择从别的地方粘,并且是多行的那种 比如: 此时的字符后面回跟上回车符,整体的逻辑又在循环里面进行判断,就会导致自己没动,代码已经跑了换行数量的遍数,这里我写一个简易的demo,演示一下 1 public static void main(String[] args) {…

转化自:https://trainings.analyticsvidhya.com/courses/course-v1:AnalyticsVidhya+LPDS2019+LPDS2019_T1/courseware/73167b5cca8447dfa535a80d3961dc61/1abd27dfd2a140d7b3c252432342cc71/?child=first 什么是决策树?它是如何工作的? 决策树是一种监督学习算法,常用于分类问题,可以工作于类别(categorical)和连续(co…

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal…

第九个知识点:香农(Shannon)定义的熵和信息是什么 这是计算机理论的最后一篇.我们讨论信息理论的基础概念,什么是香农定义的熵和信息. 信息论在1948年被Claude E.Shannon建立.信息论最开始被应用于信号处理,但是经过几十年的发展,它现在已经被应用到各个学科了.这篇文章尝试简洁的介绍两个基础的概念,熵(entropy)和信息(information).如果你对这个感兴趣,我个人推荐你在这里学习更多.[1] 熵 熵是衡量一个或者多个变量不确定性的度量. 假设我们调查人们打开浏览器…

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型…

https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html 1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们…