一、基础概念 1.1 机器学习 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对位置数据进行预测 1.2 数据集构成 结构：特征值+目标值 对于每一行数据，称之为样本 有些数据集可以没有目标值 1.3 机器学习算法分类 监督学习 定义：输入数据是由特征值和目标值组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归)，或者是输出有限个数的离散值(成为分类) 分类 K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归 回归 线性回归、岭回归 无监督学习 定义：输入数据是由特征值组成 聚类 k-means 1.4 机器学习开发流程 参考 04-机器学习开发流程_哔哩哔哩_bilibili 有更新！ 机器学习基础--基本概念 机器学习
一、问题 最近做了一个vue项目，打包后部署到nginx，页面访问时一直停留在加载页面，浏览器调试观察到chunk开头的多个js文件加载时间超过了30s还没有加载完，js文件大小有20多Mb 二、解决方案 2.1 安装插件 执行如下命令 npm install --save-dev webpack-bundle-analyzer npm install babel-plugin-component -D 2.2 修改配置 先引入依赖 const { BundleAnalyzerPlugin } = require('webpack-bundle-analyzer') const CompressionWebpackPlugin = require('compression-webpack-plugin') 新增这两个插件，webpack-bundle-analyzer用于优化打包体积和依赖关系，compression-webpack-plugin静态资源进行 Gzip/Brotli 压缩 在configureWebpack配置项的plugins新增这两个插件配置 plugins: ...... vue项目chunk.js太大导致页面加载超时 vue
配置插件不使用任何依赖 <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>repackage</goal> </goals> </execution> </executions> <configuration> <mainClass>cn.com.wenyl.bs.BSBootApplication</mainClass> <!-- 你的主类 --> <executable>true</executable> <layout>NONE</layout> <includes> <include.... 减少java的Jar包体积 java
一、编辑网卡 点击编辑->虚拟网络编辑器 找到NAT模式的网卡记录ip 二、主机网络配置 找到NAT对应的虚拟网卡，这里的网卡名称和上一步NAT网卡名称是对应的 编辑IPV4协议 按照如下填写，这里的网段按照第一步NAT网卡默认的网段填写就好 三、虚拟机网络配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ 执行ll看看自己的网卡是哪一个，我的是ifcfg-ens33 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 配置参考如下就可以固定虚拟机IP TYPE=Ethernet PROXY_METHOD=none BROWSER_ONLY=no BOOTPROTO=static DEFROUTE=yes IPV4_FAILURE_FATAL=no IPV6INIT=yes IPV6_AUTOCONF=yes IPV6_DEFROUTE=yes IPV6_FAILURE_FATAL=no IPV6_ADDR_GEN_MODE=stable-privacy NAME=ens33 UUID=e05f4302-e9b7-4.... vmware虚拟机网络配置 虚拟机
一、运行环境 环境版本 mysql5.7.19 postgresql12.12 redislatest nacos2.2.2 neo4j4.2.2 Elasticsearch8.17.0 kibana8.17.0 sentinellatest 二、docker环境搭建 2.1 安装mysql mkdir /opt/docker_data/mysql/conf/ mkdir /opt/docker_data/mysql/log/ mkdir /opt/docker_data/mysql/data/ vi /opt/docker_data/mysql/conf/custom.conf 内容如下 [client] default-character-set=utf8mb4 [mysql] default-character-set=utf8mb4 [mysqld] init_connect="SET collation_connection = utf8mb4_unicode_ci" init_connect="SET NAMES utf8mb4" character-set-server..... 曲靖数据中台项目运行 开发
一、定义 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出。布隆过滤器的特点是空间效率高和查询速度快，但是有一定的误判率，并且一旦添加元素后无法删除。 二、布隆过滤器的工作原理 2.1 初始化 创建一个位数组（bit array），长度为 m，所有位都初始化为 0 2.2 插入元素 对于每一个要加入集合的元素，使用 k 个不同的哈希函数对该元素进行哈希，得到 k 个不同的索引位置。将这些位置上的位设置为 1 2.3 查询元素 当查询一个元素是否存在于集合中时，同样用上述 k 个哈希函数对元素进行哈希，检查所得的 k 个位置上的值是否全都是 1。如果全是 1，则认为该元素可能存在于集合中；如果有一个位置是 0，则可以确定该元素不存在于集合中 三、特点 优点 ： 空间效率高：相比于其它数据结构如哈希表或二叉树，布隆过滤器占用的空间更小。 查询速度快：由于只需要计算几个哈希函数，所以查询速度非常快。 可以节省大量的存储资源，尤其是在处理大数据量的情况下。 缺点 ： 存在误报（F...... 布隆过滤器 redis
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