PCA(主成分分析)方法浅析 降维.数据压缩 找到数据中最重要的方向:方差最大的方向,也就是样本间差距最显著的方向 在与第一个正交的超平面上找最合适的第二个方向 PCA算法流程 上图第一步描述不正确,应该是去中心化,而不是中心化 具体来说,投影这一环节就是:将与特征值对应的k个特征向量分别作为行向量组成特征向量矩阵P 直接乘以特征变量就好.原来是二维数据,降维之后只有一维. 我们想保留几个维度的特征,就留下几个特征值和对应的特征向量.

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

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

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

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

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

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

一般应用服务都会部署到多台服务器之上,一.可以通过硬件得到更多的并发处理能力:二.可以避免单点太故障的出现,从而确保服务7X24有效运作.当访问这些HTTP服务的情况一般都是经过反向代理服务进行统一处理,这样的好处就访问透明化,统一管理和控制.但存在的问题就是服务处理延时加大,还有就是对小团或公司来说可能没有专门的技术人来规划和管理这些代理服务.接下一来讲一下在.net core下更轻更的一种处理方案,这种方案通过Client自身的功能实现集群化的HTTP服务访问,通过故障迁移和权重分配达到一个

一种看法是:一个引用价格数据和执行交易的加密货币交易所,其业务决策往往是在链外发生的,不受制于严格的.类似于准宪法的链上规则的约束,加密货币交易所可以拒绝任何人喜欢的价格和交易,而且这样做并不会损害底层区块链治理系统的言论自由/反审查标准的完整性. 而另一种看法是:按照规模来看的话,币安在加密货币行业里的地位,就像Twitter和Facebook在社交媒体网络里的地位.就像如果禁止使用Twitter和Facebook会严重损害社交媒体行业一样,币安下架一个加密货币也会严重损害这个加密货币的价值.

本文转载于深入浅出区块链, 原文链接 随着摩根大通推出JPM Coin 稳定币,可以预见稳定币将成为区块链落地的一大助推器. 坦白来讲,对于一个程序员的我来讲(不懂一点专业经济和金融),理解DAI的机制,真的有一点复杂.耐心看完,必有收获. 为什么需要稳定币 如果一个货币其价值时刻在剧烈波动,就无法作为一个日常支付和交易的货币,谁也无法承担今天发的工资,第二天就跌掉了三分之一. 在币价高度不稳定时,在不退出加密货币市场的情况下,稳定币就可以提供价值保值. 通常发行稳定币的方式是通过资产担保来发行

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

比特币挖矿是谁算力高,谁更容易挖到新的比特币,而BM认为这太浪费资源了,于是设计了DPoS:在DPoS系统里,大家不再挖矿.而是指定几个人负责记账,不叫矿工,而叫见证人.比特股里开始是101人,EOS里是21人.比特股里见证人们赚取手续费,EOS里见证人们分享EOS的通胀收益. EOS的DPoS模式,又快又省电,而且看起来很公平.投票选出21个见证人轮流给大家记账,因为是轮流形式,没有什么竞争.首先保证记账速度变快了:第二,整个系统也变得省电了.他们可以在社区里拉票,为社区做事,或者干脆用钱买很

buckaroo 是一款去中心化的c++ 包管理工具,使用上,类似yarn(nodejs),cargo (rust) ,使用buckaroo 我们可以很容易集成一个大规模的项目 支持以下特性 直接从GitHub,BitBucket,GitLab,托管Git和HTTP中提取依赖项 完全可重现的构建和依赖性解析 完全分散 - 没有中央服务器或发布过程 允许任何构建配置 私有和公共依赖,以避免“依赖地狱” 每个包有多个库,因此像Lerna这样的工具是不必要的 将单个包装从单体仓库中取出 完全支持语义版

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

通常,我们设计游戏引擎时,或者管理器时,都会由管理器产出各种产品,一旦有新产品要加,就要修改管理器,来增加相应的生成代码. 这从设计上来看有两个问题: 1,管理器参数需要有个类型,在管理器中用if else根据类型来生产不同产品 2,违反了设计原则“对修改封闭,对扩展开放” 使用者使用时要通过管理器来生产对象.这是明显的中心化. 去中心化设计: 仍然有管理器,对使用者不可见.管理器类有一个静态创建函数,用于创建产品: class product : Object { public static

文/磐石之心 几天前与好友聊到众筹咖啡馆的事情,他向我讲述了一个非常具有特色的众筹咖啡馆案例.而这个案例也引发我对当前互联网开放.去中心和集权的一些思考,今天就简单写出来与大家分享. 一个无赚钱目的的众筹咖啡馆案例 众筹咖啡馆其实听起来并无新意,无非是有一个发起人,找一群人入股,然后通过咖啡馆进行营利,然后众筹者参与分成.而众筹项目的发起人是咖啡馆的最大股东,对咖啡馆具有所有权和经营权. 但是我今天要讲的众筹咖啡馆案例与普通的众筹案例完全不同.这个特色众筹咖啡馆项目是在北大毕业的人群中发起,这群

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