在介绍redis之前，先来几个问题，1、redis是什么，为什么使用redis会非常快2、redis支持的数据类型都有那些3、如何通过python与redis进行交互redis为什么这么快编写语言 redis是采用C语言编写的，好处就是底层代码执行效率高，依赖性低，没有太多运行时的依赖，而且系统的兼容性好，稳定性高存储 redis是基于内存的数据库，可有避免磁盘IO，因此也被称作缓存工具数据结构
实验1：通过IOC容器创建对象，并为属性赋值★实验2：根据bean的类型从IOC容器中获取bean的实例★实验3：通过构造器为bean的属性赋值实验4：通过index属性指定参数的位置实验5：通过类型不同区分重载的构造器实验6：通过p名称空间为bean赋值实验14：给bean的级联属性赋值实验21：测试bean的作用域，分别创建单实例和多实例的bean★实验22：创建带有生命周期方法的bean实验
app 性能测试指标： 1、启动时间 2、内存占用量，内存警告次数 3、页面渲染时间，刷新帧率 4、网络请求时间、流量消耗 5、UI阻塞次数，不可操作时长，主线程阻塞超过400毫秒次数 6、耗电功率 对于静态页面来讲，页面渲染时间就是从viewDidLoad 第一行到viewDidAppear最后一
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2020-02-20 23:50:00
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# 搭建了Redis集代码如何测试
在开发过程中，当我们搭建了Redis集群后，通常需要进行一系列的测试以确保系统的稳定性和性能。本文将介绍一种针对Redis集群进行测试的方案，包括测试步骤、代码示例以及结果分析。
## 测试步骤
### 步骤一：准备测试环境
首先，需要准备一个包含Redis集群的测试环境。可以使用Docker来快速搭建Redis集群，示例代码如下：
```markdo
原创
2024-04-15 06:31:06
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本文章参考以下链接，如有侵权，联系删除参考为什么要用AUC？为什么不用准确率(accuracy)?在二分类中，如果正反例分布不平衡，而我们对minority class 更感兴趣，这时accuracy评价指标基本没有参考价值，比如欺诈检测，癌症检测等场景。举个栗子：在测试集里，有100个sample，99个反例，只有1个正例。如果我的模型不分青红皂白对任意一个sample都预测是反例，那么我的模型
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2024-07-23 11:46:42
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前言先阐明一下Mysql和Redis的关系：Mysql是数据库，用来持久化数据，一定程度上保证数据的可靠性；Redis是用来当缓存，用来提升数据访问的性能。关于如何保证Mysql和Redis中的数据一致（即缓存一致性问题），这是一个非常经典的问题。使用过缓存的人都应该知道，在实际应用场景中，要想实时刻保证缓存和数据库中的数据一样，很难做到。基本上都是尽可能让他们的数据在绝大部分时间内保持一致，并保
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2023-07-13 15:38:28
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# 如何实现“Java 本身调本身”
在 Java 编程中，实现“Java 本身调本身”的方式主要是指通过一个 Java 程序中的方法来调用该程序自身的另一个方法。这可以用来实现递归、方法重用等功能。接下来，我们将通过一个系统的步骤来实际演示这一过程。
## 流程步骤
以下是实现“Java 本身调本身”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 03:21:51
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通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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在当今快速发展的IT行业，事件驱动架构（EDA）因其高效的事件处理和响应能力而受到广泛关注。然而，对事件驱动架构本身进行测试却是一个复杂而具有挑战性的任务。本博文将详细记录解决“对事件驱动架构本身的测试”问题的过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
下面是事件驱动架构测试的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[事件驱动架构的设计
周志华老师的西瓜书里面主要讲了训练集和测试集，验证集提及的内容不多，为避免混淆，特此笔记。一、三者之间的区别看完西瓜书后，比较疑惑的是验证集和测试集之间的关系，验证集是测试集的一部分么？首先：训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature, label）造型。主要是在模型训
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2023-10-15 08:00:07
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训练集：训练集的数据来训练模型 测试集：用测试集的数据来测试模型，通过测试集来评估你的模型，就可以得到对这个误差的评估 验证集：当使用正则化等算法防止过拟合时，需要用验证集得到最佳的超参数和模型 了解一个模型对于新场景的泛化能力的唯一办法就是，
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2023-12-26 15:32:33
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为什么要将数据集分为训练集、验证集、测试集三部分？对于很多机器学习的初学者来说，这个问题常常令人很迷惑，特别是对于验证集和测试集的区别更让人摸不到头脑。下面，我谈一下这三个数据集的作用，及必要性：训练集：显然，每个模型都需要训练集，训练集的作用很明显，就是直接参与模型的训练过程。测试集：测试集完全不参与训练，就是说模型的产生过程和测试集是完全没有关系的。之所以要求测试集和模型的产生过程完全没有关系
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2023-11-07 12:21:45
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1. 什么是机器学习过拟合？ 过拟合：指模型在训练集上的效果很好,在测试集上的预测效果很差，一般是偏差低，方差高2. 如何避免过拟合问题？ 1. 重采样bootstrap 2. L1,l2正则化 3. 决策树的剪枝操作
百度百科的解释在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集、验证集和测试集。其中训练集用来训练模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50%，而其它各占25%，三部分都是从样本中随机抽取。但是，当样本总量少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K
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2024-03-04 08:41:01
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首先需要说明的是：训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是训练集与验证集，更无本质区别。测试集可能会有一些区别，比如在一些权威计算机视觉比赛中，测试集的标签是private的，也就是参赛者看不到测试集的标签，可以把预测的标签交给大赛组委会，
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2023-11-01 16:35:11
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前言 在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。1.为什么要划分数据集为训练集、验证集和测试集？ 做科研，就要提出问题，找到解决方法，并
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2023-11-25 17:58:58
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在我们一开始学机器学习的时候，可能大部分人和我状态一样，只知道搭建一个模型，然后读入数据去训练就完事了，后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。一、什么是训练集、验证集和测试集训练集：从原始数据集中分离出来的大量数据，喂给模型用来训练模型。验证集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模型进行模型的精度评估。测试集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模
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2023-10-24 09:04:40
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本文分为四个部分，第一部分讲为什么要有测试集；第二部分介绍过拟合、正则化以及超参数；第三部分即文章的主题——为什么要有验证集；最后第四部分介绍一下No Free Lunch Theorem1 为什么要有测试集要知道一个模型在新样本中的效果，唯一的办法就是使用新的数据进行试验。一种方法是将模型直接部署到生产环境，测试它的性能。但是如果模型的性能很差，这么做就会引起用户抱怨 ，所以这不是最好的方法。更
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2024-07-25 13:58:23
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训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。在训练过程中对训练误差进行梯度下降，进行学习，可训练的权重参数。验证集（validation set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。验证集可以用在训练的过程中，一般在训练
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2023-12-12 11:37:20
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在机器学习过程中，为了找到泛化性能最好的那个函数，我们需要确定两方面的参数：1、假设函数参数，也就是我们通常所说的ww等，这些参数被称为超参数，一般在模型训练之前通过手工指定（当然也可以采用网格法等算法进行寻优）。确定模型超参数的过程称为模型选择。 模型选择借用吴恩达机器学习课程中的一页PPT，如下图：
现在我们要确定多项式回归的次数dd因此很有可能是泛化误差的一个最优估计。
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2024-06-07 17:39:12
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