ResNet 詳解
深度網(wǎng)絡(luò )隨著(zhù)層數不斷加深,可能會(huì )引起梯度消失/梯度爆炸的問(wèn)題: “梯度消失”：指的是即當梯度（小于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使梯度變得無(wú)限小。 “梯度爆炸”：指的是即當梯度（大于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使梯度變得非常大甚至無(wú)限大導致溢出。 隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )深度的不斷增加，常常會(huì )出現以下兩個(gè)問(wèn)題: 長(cháng)時(shí)間訓練但是網(wǎng)絡(luò )收斂變得非常困難甚至不收斂 網(wǎng)絡(luò )性能會(huì )逐漸趨于飽和，甚至還會(huì )開(kāi)始下降，可以觀(guān)察到下圖中56層的誤差 ......
機器學(xué)習
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2020-04-25
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樸素貝葉斯
葉斯分類(lèi)器是一種概率框架下的統計學(xué)習分類(lèi)器，對分類(lèi)任務(wù)而言，假設在相關(guān)概率都已知的情況下，貝葉斯分類(lèi)器考慮如何基于這些概率為樣本判定最優(yōu)的類(lèi)標。在開(kāi)始介紹貝葉斯決策論之前，我們首先來(lái)回顧下概率論委員會(huì )常委--貝葉斯公式。
機器學(xué)習
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2020-04-25
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目標檢測
計算機視覺(jué)中關(guān)于圖像識別有四大類(lèi)任務(wù)： 分類(lèi)-Classification：解決“是什么？”的問(wèn)題，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類(lèi)別的目標。 定位-Location：解決“在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置。 檢測-Detection：解決“是什么？在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置并且知道目標物是什么。 分割-Segmentation：分為實(shí)例的分割（Instance-level）和場(chǎng)景分割（Scene-level），解決“每 ......
機器學(xué)習
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2020-04-25
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機器學(xué)習數學(xué)基礎
機器學(xué)習數學(xué)基礎，學(xué)習機器學(xué)習的必備知識。
機器學(xué)習
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2020-04-25
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機器學(xué)習知識點(diǎn)總結
主要是為了列個(gè)機器學(xué)習相關(guān)的提綱,方便對已經(jīng)學(xué)過(guò)的知識進(jìn)行整理,相同的知識點(diǎn),每次或者每個(gè)階段都會(huì )有不同的想法,而我需要做的就是把自己的想法寫(xiě)下來(lái).
機器學(xué)習
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2019-08-14
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深度學(xué)習基礎知識詳解
深度學(xué)習基礎知識詳解。
機器學(xué)習
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2020-04-25
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博客從solo遷移bolo
solo 博客使用了大概有一年的時(shí)間，總體感覺(jué)上還不錯，但是從在一些其他方面的問(wèn)題，就是和黑客派 綁定的太死了，有時(shí)候會(huì )因為社區的原因導致博客的訪(fǎng)問(wèn)量不準確，以及同一ip訪(fǎng)問(wèn)次數過(guò)頻繁的時(shí)候會(huì )導致博客訪(fǎng)問(wèn)不了。
原創(chuàng )
黑客派
博客
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2020-04-26
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nginx 請求頭過(guò)大導致502
nginx 請求頭過(guò)大導致502，nginx報錯： 2020/04/26 21:57:45 [error] 3152#3152: *5 upstream sent too big header while reading response header from upstream, client: 1.80.1.176, server: www.z3blog.com, request: "GET /articles/2020/04/13/158678875 ......
bolo
原創(chuàng )
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2020-04-26
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flink 簡(jiǎn)單入門(mén)
最近開(kāi)始學(xué)習flink相關(guān)的，本文只是講述怎么簡(jiǎn)單的搭建flink以及簡(jiǎn)單的使用一個(gè)demo。
flink
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2020-04-29
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Flink 配置文件詳解
flink 的安裝參照：flink 簡(jiǎn)單入門(mén)， 我們來(lái)了解下flink的配置文件。
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2020-05-02
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Data Source 介紹
Data Sources 是什么呢？就字面意思其實(shí)就可以知道：數據來(lái)源。 Flink 做為一款流式計算框架，它可用來(lái)做批處理，即處理靜態(tài)的數據集、歷史的數據集；也可以用來(lái)做流處理，即實(shí)時(shí)的處理些實(shí)時(shí)數據流，實(shí)時(shí)的產(chǎn)生數據流結果，只要數據源源不斷的過(guò)來(lái)，Flink 就能夠一直計算下去，這個(gè) Data Sources 就是數據的來(lái)源地。
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2020-05-03
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Data Sink 介紹
Source 就是數據的來(lái)源，中間的 Compute 其實(shí)就是 Flink 干的事情，可以做一系列的操作，操作完后就把計算后的數據結果 Sink 到某個(gè)地方。（可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassandra 等）。這里我說(shuō)下自己目前做告警這塊就是把 Compute 計算后的結果 Sink 直接告警出來(lái)了（發(fā)送告警消息到釘釘群、郵件、短信等），這個(gè) sink 的意思也不一定非得說(shuō)成要把數據存儲到某個(gè)地方去。其實(shí)官網(wǎng)用的 Conn ......
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flink
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2020-05-04
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如何自定義 Data Source
在 Data Source 介紹 文章中，我給大家介紹了 Flink Data Source 以及簡(jiǎn)短的介紹了一下自定義 Data Source，這篇文章更詳細的介紹下，并寫(xiě)一個(gè) demo 出來(lái)讓大家理解。
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flink
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2020-05-04
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自定義Data Sink
上一篇文章介紹了 Flink Data Sink，也介紹了 Flink 自帶的 Sink，那么如何自定義自己的 Sink 呢？這篇文章將寫(xiě)一個(gè) demo 教大家將從 Kafka Source 的數據 Sink 到 MySQL 中去。
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2020-05-05
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Flink 寫(xiě)入數據到 Kafka
通過(guò)Flink官網(wǎng)可以看到Flink里面就默認支持了不少sink，比如也支持Kafka sink connector（FlinkKafkaProducer），那么這篇文章我們就來(lái)看看如何將數據寫(xiě)入到Kafka。
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flink
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2020-05-15
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