集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.其工作流程为: 1)先产生一组“个体学习器”.在分类问题中,个体学习器也称为基类分类器 2)再使用某种策略将它们结合起来. 通常使用一种或者多种已有的学习算法从训练数据中产生个体学习器.通常选取个体学习器的准则是: 1)个体学习器要有一定的准确性,预测能力不能太差 2)个体学习器之间要有多样性,即学习器之间要有差异 根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大概可以分为以下两类: 1)Boosting算法:在Boosting算法中,个体学习器之

2亿人在家办公.视频会议的需求,给钉钉后台系统带来巨大压力.据了解,钉钉在通过阿里云紧急扩容1万台服务器后,再度扩容1万台云服务器. 受疫情影响,在家办公需求暴涨.从29号开始到2月6日,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入. 玩家挤爆<和平精英>服务器,官方紧急扩容. UCloud(优刻得)四天市值接近翻倍,市值暴涨200亿!.... 2020年云计算领域爆发,开年增幅300% 免费学习资料在线领取 扫描添加

在分布式通信系统中,网络传递的是二进制流,而内存中是我们基于对象模型构建的各种各样的对象,当我们需要将一个对象通过网络传递给另一个节点时,首先需要将其序列化为字节流,然后通过网络发送给目标节点,目标节点接收后,再反序列化为对象实例.在ESFramework体系中,也是遵循同样的规则. ESFramework称这些需要经过网络传递的对象称之为协议类(Contract),协议类通常只是一个简单的数据结构封装,用于保存状态的一个哑类(不包含任何方法,从object继承的除外),有点类似于与数据库中表进

前言 代码 优化 ,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了. 代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标

[Cocos2d-x]学习笔记目录 本文链接:https://www.cnblogs.com/deepcho/cocos2dx-drawcall-glcalls 1. 屏幕左下角 我们通常在Cocos2d-x项目运行前,在AppDelegate::applicationDidFinishLaunching()方法中,执行 director->setDisplayStats(true); 用于开启屏幕左下角的数据显示,数据一共三行,分别是: 第一行GL verts表示此时绘制的顶点数. 第二行GL

import XXXsign.Openapi2sign;---导入jar包中的签名方法 String str1 = "12121"; ---需要被签名的字段:向开发了解需要哪些哪些字段 String result = ""; --定义结果变量 result = new Openapi2sign().md5Encode(str1); ---调用签名的方法对签名字段进行签名 System.out.println(result); ---输出签名后的字段 vars.put

背景: 继上次介绍 初识 MySQL 5.6 新功能.参数完之后,刚好MySQL 5.7又GA了,在官方测试里看到,MySQL5.7在功能.性能.可用性.安全和监控上又提升了很高.现在看看和MySQL5.6对比,之前介绍了新增配置参数和安全相关特性.本文来说明MySQL5.7关于功能和性能提升的方面(持续更新). 1,功能性能上的提升 1.1:复制功能的提升. ①支持并行复制.slave-parallel-type 5.6开始支持基于库(database)的并行复制,对于只有一个库的,效果不好.

开源已经成为一个趋势,虽然说做测试是一个低端的行业,但是我们也应该在这个低端的行业慢慢提升自己,让自己到达理想的高度. 以前说如果你会使用loadrunner可能别人就会觉得你有一定的水平那么就会拿高薪聘请你,可是现在已经不一样了,如果你只是会实用工具还不行,而且还是那高昂的收费工具,你应该学会语言,脚本语言.开发语言~~~~~~~~~~~ 以前总听他们说JMeter但是自己并没有在意,但是现在因为项目需要慢慢的弄了,这里分享一下学习过程. 一.环境搭建 1.JMeter的环境搭建这个和java

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11260897.html 概述 最近的几场多校出现了好几次线性基的题目,,会想起之前在尝试西安区域赛的一道区间异或和最大的问题时,当时因为异或的性质知道这道题肯定用线段树来维护区间的最值,但是不知道用什么来处理异或和最大,,即使后来知道了可以用线性基来处理,看了一些博客也因为感觉太难收藏到书签就再也没看过,,,于是这几天,花了差不多4.5天的时间,大概看懂了这部分的内容,感觉这只是一种专门处理异或问题的一个工具,光这

Mybatis-Plus学习以及实践 简介 参考网址 开发环境 开始开发 - 配置pom.xml - Dao/Service/Entity - 基本方法 - 查询类 - 更新类 分页插件 - pom.xml - 代码示例 生成代码 - pom.xml - 代码 乐观锁插件 - 配置 - 说明 Demo Mybatis-Plus学习以及实践 简介 即对Mybatis进行了增强,结合了Hiberante的类型,封装了一些单表的操作,可以对进行单表的操作不需要写一些sql,直接上手开发,加快了开发效率

耦合度定义 耦合度(Coupling)是对模块间关联程度的度量.耦合的强弱取决与模块间接口的复杂性.调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少. 模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系,包括控制关系.调用关系.数据传递关系.模块间联系越多,其耦合性越强,同时表明其独立性越差. 降低模块间的耦合度能减少模块间的影响,防止对某一模块修改所引起的"牵一发动全身"的水波效应,保证系统设计顺利进行. 降低耦合度意义 在初学的简单程序的编写中,高耦合度往往不被重视.类之间的变量传递按需求进行.但是当程

高斯消元 其实开始只是想搞下线性基,,,后来发现线性基和高斯消元的关系挺密切就一块儿在这儿写了好了QwQ 先港高斯消元趴? 这个算法并不难理解啊?就会矩阵运算就过去了鸭,,, 算了都专门为此写个题解还是详细港下趴,,, 就每次选定一个未知数,通过加减消元使得所有方程中只有一个方程中它的系数不为0 然后这么一直做下去最后就会得到一个,这样的东西 a是系数b是方程右边的那个玩意儿 然后就输出b/a就成了,,还挺简单的是不是x就模拟了一个加减消元 然后就放代码趴 #include<bits/stdc+

源自在线课程的学习:http://www.studyai.com/course/detail/d086826e9be84b818f9c54893633663d

1.变量提升:(创建->初始化)-->赋值-->修改 就是说,以var声明的变量,它的声明会被提升到当前作用域的顶端(注意是变量声明提升,变量的赋值没有提升) //在if语句中也会提升,跟js的解析顺序有关   <script>     console.log(a);//undefined     var a = 10;     function test(){       console.log(a);//undefined       if(false){        

题目链接 看这道题之前,以为线性基只是支持异或的操作... 那么,我认为这道题体现出了线性基的本质: 就是说如何用最小的一个集合去表示所有出现的装备. 我们假设已经会使用线性基了,那么对于这道题该怎么办呢? 显然,根据贪心的思想,我们先把这些装备按照 \(cost\) 也就是花费从小向大排序. 我们从左往右 \(O(n)\) 扫一遍,如果可以插入线性基就插入然后加上答案的贡献. 如果不能插入,就一定不会造成贡献,这一点是很显然的. 所以,现在的关键问题是如何构建线性基. 其实我认为并没有那么困难

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

一.简介 作为集成学习中非常著名的方法,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”,由于其简单.容易实现.计算开销小,使得它在现实任务中得到广泛使用,因为其来源于决策树和bagging,决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍,下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging: 二.集成学习 集成学习(ensemble learning)是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)等: 集成学习的一般结构如下: 可以看出,集成

XGBoost是一个机器学习味道非常浓厚的模型,在数学上非常规范,运用正则化.L2范数.二阶梯度.泰勒公式和分布式计算方法,对GBDT等提升树模型进行优化,不仅能处理更大规模的数据,而且运行效率特别高.看完了XGBoost的原理后,我只能借用邓紫棋在<我是歌手>舞台上唱<喜欢你>时说的那句话:“太漂亮啦”,来表达我内心的感受. 怎么学习XGBoost这个模型呢?我是沿着 “ 决策树(CART)—AdaBoost—GBDT—XGBoost ” 这样的路线来学习的,所幸这正是比较顺的一

概述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法.GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类. 集成学习==>提升方法族==>梯度提升方法==>以决策树作为基学习器的梯度提升方法 集成学习 集成学习

目录 集成学习二: Boosting 引言 Adaboost Adaboost 算法 前向分步算法 前向分步算法 Boosting Tree 回归树 提升回归树 Gradient Boosting 参考文献: 集成学习二: Boosting 引言 集成学习,的第二种方式称为Boosting. 不同于bagging的民主投票制, 其采用的是"精英"投票制.也即不同的分类器具有不同的权重, 显然,分类效果好的分类器权重会更大些,反之,权重会小些. 这就是Boosting 的基本思想. 从偏