1 标准化 & 归一化 导包和数据 import numpy as np from sklearn import preprocessing data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t') 1.1 标准化 (Z-Score) x'=(x-mean)/std 原转换的数据为x,新数据为x′,mean和std为x所在列的均值和标准差 标准化之后的数据是以0为均值,方差为1的正态分布. 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合

据预处理是总称,涵盖了数据分析师使用它将数据转处理成想要的数据的一系列操作.例如,对某个网站进行分析的时候,可能会去掉 html 标签,空格,缩进以及提取相关关键字.分析空间数据的时候,一般会把带单位(米.千米)的数据转换为“单元性数据”,这样,在算法的时候,就不需要考虑具体的单位.数据预处理不是凭空想象出来的.换句话说,预处理是达到某种目的的手段,并且没有硬性规则,一般会跟根据个人经验会形成一套预处理的模型,预处理一般是整个结果流程中的一个环节,并且预处理的结果好坏需要放到到整个流程中再进行评

上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%,成绩并不理想,再使 recall 和 f1 看下成绩如何? 首先我们先了解一下 召回率和 f1. 真实结果 预测结果 预测结果   正例 反例 正例 TP 真正例 FN 假反例 反例 FP 假正例 TN 真反例 召回率:TP/(TP+FN) f1:2TP/(2TP+FN+FP) 我们使用scikit-learn的分类报告来查看各种其他指标: 现在我们来介绍一下缩放和中心化,他们是预处理数值数据最基本的方法,接下来,看看它们是否对模型有影响,以及怎样的影响

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

任何国家都无法限制数字货币.为什么呢? 要想明白这个问题需要具备一点区块链的基础知识: 区块链使用的大致技术包括以下几种: a.点对点网络设计 b.加密技术应用  c.分布式算法的实现 d.数据存储技术 e.拜占庭算法 f.权益证明POW,POS,DPOS 原因一: 点对点网络设计 其中点对点的P2P网络是bittorent ,由于是点对点的网络,没有中心化,因此在全球分布式的网络里,如果中国的结点挂掉了,还有美国的,英国的,日本的,甚至不小不点的某个非洲国家,都有全网数据与账本的热备. 原因二

今天打算写写关于 IM 去中心化涉及的架构模型变化和设计思路,去中心化的概念就是说用户的访问不是集中在一个数据中心,这里的去中心是针对数据中心而言的. 站在这个角度而言,实际上并非所有的业务都能做去中心化设计,对于一致性要求越高的业务去中心化越难做.比如电商领域的库存就是一个对一致性要求很高的业务,不能超卖也不能少卖,这在单中心容易实现,但多中心纯从技术层面感觉无解,可能需要从业务和技术层面一起去做个折衷. 反过来看 IM 的业务场景是非常适合做去中心化设计的,因为其业务场景都是弱一致性需求.打

★Tox是什么 一个反窥探的开源项目:一种基于DHT(BitTorrent)技术的即时通讯协议:一个为安全而生的加密通讯系统 .美国棱镜计划曝光后,一个名为 irungentoo 的牛人于17天后的2013年6月23日在Github上发起该项目,目标是为大众提供安全且便捷的沟通. ★ Tox有什么 [加密通讯]——每次会话都使用不同的密码加密,安全无忧,巧妙防破解 [去中心化]——没有服务器存储你的账户信息和会话内容,无从窥探,隐私有保障 [开源免费]——源代码可以自由获取.修改和审查,不用担心

今天我们来编写一个完整的去中心化(区块链)应用(Dapps), 本文可以和编写智能合约结合起来看. 写在前面 阅读本文前,你应该对以太坊.智能合约有所了解,如果你还不了解,建议你先看以太坊是什么除此之外,你最好还了解一些HTML及JavaScript知识. 本文通过实例教大家来开发去中心化应用,应用效果如图: 从本文,你可以学习到: 搭建智能合约开发环境 创建Truffle项目 编写智能合约 编译和部署智能合约到区块链 如何通过Web3和智能合约交互 MetaMask 的使用 小专栏用户在教程结

在上篇文章中,我们主要从价值定位.技术层次架构.服务质量.去中心化程度,和经济激励机制五个方面分析了三个项目的不同.在这一篇文章中,我们将着重从区块链的架构设计.数据传输技术设计和数据存储技术设计三方面继续分析. 区块链架构 Storj 仅使用 ERC20 的 Token 来标识其存储节点的贡献,而平台本身没有区块链的支持.因此其客户端(Client/User)与存储节点(Storage Node/Miner)之间的交易是通过中心化的服务节点(Satellite)来完成.因此严格的说,Storj

Filecoin,Storj 以及 PPIO 这三个存储公链的设计思路是不一样的,没有优劣之分,写这篇文章也并不是为了争论各项目的好坏对错.去中心化存储是一个长期商业赛道,不同团队在同一个赛道上往不同的小方向分别探路是一件好事.因为不论哪个项目能最终获得成功,从大方向上来说都是分布式存储的胜利.但不一样的思路确实会影响实现的方法,本篇文章将着重介绍这些项目在**实现方法及使用技术上**的差别. 先简单介绍一下这三个存储公链: Filecoin(https://filecoin.io)一种开源的公

在区块链行业里,有两派人一直在争论:一个是以比特币和以太坊为首的社群,另一个是以EOS为首的社群.这两群人一直在争论谁才是真正的未来,双方都认为自己这边更有未来.其中EOS抗争的重点就是100万TPS.   这里先给TPS的科普一下,在区块链里面有个性能指标,叫做TPS,是每秒能确认的交易数量.早期比特币的TPS只有7笔/秒:以太坊只有几十笔/秒:而EOS号称可以做到100万笔/秒,但是经过实测,目前可以做到4000是没问题的.   那为什么会有如此巨大的差异呢?以太坊社群的粉丝认为以太坊和比特

1 概念   归一化:1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的小数.主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1范围之内处理,更加便捷快速.2)把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权.归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量.   标准化:在机器学习中,我们可能要处理不同种类的资料,例如,音讯和图片上的像素值,这些资料可能是高维度的,资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料

我的前面一篇文章讲到如何做去中化存储,文其中提到了QoS (Quality of Service),那么QoS是什么?为什么QoS那么重要?下面将详细描述. 什么是QoS? 提到QoS,就要先了解QoE QoE是应用程序或服务的用户的喜悦程度或烦恼程度. 它是用户体验的期望或享受期望,根据用户的个性和当前状态而不同.简单来说,就是QoE=用户感觉到的“质量”或“性能”或“舒适度”) QoS QoS是关于将底层网络服务提供给应用层服务的保证. QoS机制提供了用于确保应用程序在交付时所需的网络资源

目录 介绍 FileCoin P2P技术给去中心化云存储的好处 剩余资源的再次使用 市场竞争会激发民间的智慧 PPIO的2种冗余模式 全副本模式 纠删副本模式 为什么PPIO要设计支付代理节点? 一些原则 节点理解 PPIO飞轮效应 PPIO飞轮效应, 我的理解 三个阶段(一个主+多个侧链) 用户存储过程 用户购买方式 介绍 PIO是一个去中心化的可编程存储和分发网络.用户可以随时从任何位置使用PPIO存储和检索任意数量的数据.PPIO在使用体验和功能方面类似于现有的云存储服务,例如AWS S3

vuex-- Vue.的中心化状态管理方案(vue 组件之间的通信简化机制) 如果你在使用 vue.js , 那么我想你可能会对 vue 组件之间的通信感到崩溃 .vuex就是为了解决组件通信问题的. 组件通信的本质其实就是在组件之间传递数据或组件的状态(这里将数据和状态统称为状态),但可以看到如果我们通过最基本的方式来进行通信,一旦需要管理的状态多了,代码就会变得十分臃肿和庞大.对所有状态的管理便会显得力不从心,因此,vuex出现了,他就是帮助我们把公用的状态全抽出来放在vuex的容器中,然后

开始初步了解学习Filecoin,如下是看白皮书的内容整理. 参考: 白皮书中文版 http://chainx.org/paper/index/index/id/13.html 白皮书英文版 https://filecoin.io/filecoin.pdf --------------------------------------------------- 5 Filecoin的存储和检索市场 Filecoin有两个市场:存储市场和检索市场.网络保证矿工在提供服务时可以得到客户的奖励. 5.1

开始初步了解学习Filecoin,如下是看白皮书的内容整理. 参考: 白皮书中文版 http://chainx.org/paper/index/index/id/13.html 白皮书英文版 https://filecoin.io/filecoin.pdf ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- IPFS通

在上一篇帖子剖析nsq消息队列(一) 简介及去中心化实现原理中,我介绍了nsq的两种使用方式,一种是直接连接,还有一种是通过nslookup来实现去中心化的方式使用,并大概说了一下实现原理,没有什么难理解的东西,这篇帖子我把nsq实现去中心化的源码和其中的业物逻辑展示给大家看一下. nsqd和nsqlookupd的通信实现 上一篇中在启动nsqd时我用了以下命令,我指定了一个参数 --lookupd-tcp-address ./nsqd -tcp-address ":8000" -ht

原文:https://www.infoq.cn/article/principle-and-impleme-of-de-centering-system-in-serf serf 是出自 Hashicorp 的开源项目, 实现了去中心化的 gossip(八卦) 协议,其中 gossip 协议定义了一种类似病毒感染的消息传播过程. 一些著名的开源项目,如 Docker 和 Consul,网络管理和服务发现的核心组件是基于 serf 实现的,然而它们背后的 serf 似乎还鲜为人知,一方面其复杂的理

博主学习的源头,感谢!https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c 归一化 (Normalization).标准化 (Standardization)和中心化/零均值化 (Zero-centered)归一化:1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的小数.标准化:使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均).标准差变为1中心化:平均值为0,对标准差无要求归一化和标准化的区别:归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化,能够使得网络的训练更加稳定,并且能提高网络的泛化能力,算法思路简单,论文的理论分析十分充分,能够很好地解释GC的作用原理   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.01461 论文代码:https://github.com/Yongho