除了jvisualvm、jstat、jmap、jstack、 jconsole、Java Mission Control、MAT等，还有一款越来越深受Java技术栈程序员所青睐的线上问题诊断神器Arthas，功能之强大着实令人惊叹，可快速解决很多繁琐的问题，使得程序员无需加班不再是梦
概述背景是不是在实际开发工作当中经常碰到自己写的代码在开发、测试环境行云流
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2023-07-31 16:02:06
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作者：Sivasai导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能
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2023-08-08 01:27:18
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本文介绍了一种名为Defuse的创新方法，通过变分自编码器生成合成数据来识别机器学习模型的错误分类模式，并通过重新训练提升模型鲁棒性。该方法包含识别、蒸馏和校正三个核心步骤，在多个基准数据集上验证了有效性。
# 机器学习与Java：新手指南
机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在通过数据和算法自动改进模型的性能。在众多编程语言中，Java因其稳定性、可移植性和丰富的库支持而在机器学习领域受到青睐。本文将介绍机器学习的基本概念，展示如何使用Java构建一个简单的机器学习模型，并且通过图形来可视化数据和模型的效果。
## 机器学习基础
机器学习的核心在于数据，该数据通过不同的算法进行处理，以生成可以
自动化测试调试对于重复性的工作，使用自动化工具可以有效提升效率。但是自动化测试也会因为开发人员对页面的改动而经常需要去修改里面的代码。页面更新调试前几天就发现有一个地方没有通过，因为同事改了页面的代码，想起以前调试的过程，心里还是有点不耐烦，但是为了工作，这个还是得做。因为前面调试时，有些logging写得不明不白的，这次先是加上调试代码，一步一步写logging，最后找到了原因之所在。仔细分析了
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2024-02-20 19:12:21
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作者：Sivasai，：AI公园导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optim...
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2022-08-22 11:05:08
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梯度检验是一种对求导结果进行数值检验的方法，该方法可以验证求导代码是否正确。 1. 数学原理 考虑我们想要最小化以 θ 为自变量的目标函数 J(θ)（θ 可以为标量和可以为矢量，在 Numpy 的编程环境下，处理是一样的），迭代梯度更新公式为： 可以以sigmoid函数为例， 其导数形式为 我们可以
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2019-03-20 14:43:00
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作者：Sivasai导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能
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2022-10-19 17:59:41
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1.过拟合问题1.1早期停止法：将每个epoch的误差绘制成图表，画出训练误差和测
原创
2022-09-14 10:47:07
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数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
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2024-04-28 15:22:52
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简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
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2023-09-27 20:25:45
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
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2023-09-22 21:21:53
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机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
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2023-10-02 08:47:14
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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调试流程设置 dts 中的参数 并 配置管脚背光部分LCD 初始化序列 cmds打开 config检查电压调试顺序1 背光有没有亮2 开机 以及 从休眠状态唤醒 都没有显示内容3 我碰到的 cmds 问题问题集锦我调试中碰到的问题其他一些杂散的需要确认的内容参数为 8 字节16字节 传输会异常错可以正常传输显示偏移图像位置偏差白屏屏在进出睡眠或者显示过程中白屏花屏屏幕闪烁屏幕抖动屏幕闪动唤醒闪屏问
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2023-12-15 13:44:45
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最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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