template包（html/template）实现了数据驱动的模板，用于生成可对抗代码注入的安全HTML输出。本包提供了和text/template包相同的接口，无论何时当输出是HTML的时候都应使用本包。 main.go package main import ( "html/template"
1.aiohttp的简单使用(配合asyncio模块)def test111(req): time.sleep(5) return HttpResponse('test111 success')def...
免安装版的Mysql MySQL关是一种关系数据库管理系统，所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用的标准化语言，其特点为体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，在 Web应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。 在本博文里，我主要以Mysq
airflow 介绍 airflow是一款开源的，分布式任务调度框架，它将一个具有上下级依赖关系的工作流，组装成一个有向无环图。 特点: 分布式任务调度：允许一个工作流的task在多台worker上同时执行 可构建任务依赖：以有向无环图的方式构建任务依赖关系 task原子性：工作流上每个task都是
一、开关机 sync ：把内存中的数据写到磁盘中（关机、重启前都需先执行sync） shutdown -rnow或reboot ：立刻重启 shutdown -hnow ：立刻关机 shutdown -h 19:00 ：预定时间关闭系统（晚上7点关机，如果现在超过8点则第二天） shutdown -
目录操作 mkdir: 创建目录 -p : 递归的创建目录 也就是可以创建多层目录 一次创建多个目录： mkdir {a,b,c,d,e,f} 一次创建 a b c d e f多个目录。 rmdir：删除一个空文件夹 cp：复制文件或者文件夹 -a =-pdr -p 同时复制文件属性，比如修改日期
一、案例背景 在产品迭代过程中，通常需要根据用户的属性进行归类，也就是通过分析数据，对用户进行归类，以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象，对用户购票的时间，购买的金额进行了采集，每个用户用手机号来区别唯一性。数据分析人员根据用户购买的时间和金
一、原理 在机器学习处理过程中,为了方便相关算法的实现,经常需要把标签数据(一般是字符串)转化成整数索引,或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签. Spark ML 包中提供了几个相关的转换器: StringIndexer,IndexToString,OneHotEncoder,VectorIn
一、公式 卡方检验的基本公式，也就是χ2的计算公式，即观察值和理论值之间的偏差 卡方检验公式 其中：A 为观察值，E为理论值，k为观察值的个数，最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数，p为理论频率，那么n*p自然就是理论频数（理论值） 二、相关概念 卡方分布：可以看出当观察值和理论值
一、概念 Word2vec是一个Estimator，它采用一系列代表文档的词语来训练word2vecmodel。该模型将每个词语映射到一个固定大小的向量。word2vecmodel使用文档中每个词语的平均数来将文档转换为向量，然后这个向量可以作为预测的特征，来计算文档相似度计算等等。 二、代码实现
一、概念 CountVectorizer 旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他
一、概念 “词频－逆向文件频率”（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。 词语由t表示，文档由d表示，语料库由D表示。词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。如果我们只使用词频来衡
一、概念 一个典型的机器学习过程从数据收集开始，要经历多个步骤，才能得到需要的输出。这非常类似于流水线式工作，即通常会包含源数据ETL（抽取、转化、加载），数据预处理，指标提取，模型训练与交叉验证，新数据预测等步骤。 MLlib标准化了用于机器学习算法的API，从而使将多种算法组合到单个管道或工作流
一、概念 1.1、定义 按照某一个特定的标准（比如距离），把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不再同一个簇内的数据对象的差异性也尽可能的大。 聚类属于典型的无监督学习（Unsupervised Learning） 方法。与监督学习（如分类器）相比，无监督学习
一、概念 协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法 1.1、以用户为基础（User-based）的协同过滤 用相似统计的方法得到具有相似爱好或者兴趣的相邻用户，所以称之为以用户为基础（User-based）的协同过滤或基于邻
PCA 一、概念 主成分分析（Principal Component Analysis）是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法，又称为主成分分析。在实际应用场合中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些信
降维（Dimensionality Reduction） 是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或
APICloud技术再次升级，不仅支持Atom编辑器开发工具，并推出核心开发工具库，使开发者进行App开发更便捷高效。 APICloud支持Atom编辑器开发工具 APICloud始终坚持多开发工具支持策略，开发者无论使用Sublime Text3、Eclipse还是Webstorm，都可以在API
过拟合 一、定义在训练数据集上的准确率很⾼，但是在测试集上的准确率⽐较低 二、过拟合的解决方案 2.1 DropOut假设有一个过拟合的神经网络如下： DropOut步骤： 根据DropOut rate（这里假设为 1/3），在每组数据训练时，随机选择每一隐藏层的1/3的节点去除，并训练。如下图是三次训练的过程：2. 使用时，把神经网络还原成原来没有去除过节点的样子，如下图。但是系数（w，b）需
用的canvas。这个问题测试妹子反馈了好几次bug，解决了好多次，虽然用了比较僵硬的办法，但总算最终解决了。 因为php的同事说，页面上的图片要直接调用七牛的接口上传到七牛，所以后端那边不能处理，必须前端这边把图片处理到2m以下。可是我感觉用之前的办法只是把宽高变小，并不能保证压缩后一定就小于2m
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