回答:关于云计算的分类，我谈谈自己的看法，如果有理解不对的地方，请大家留言指正。云计算的分类IaaS：基础设施服务，就是一台空的服务器。比如，一个毛坯房，里面啥都没有，这就是IaaS。PaaS：平台即服务，服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如，你买了一个精装房，水电都接好了，但是没家具，这就是PaaS。SaaS：软件即服务，服务器上把基础的软件安装好了，也部署好了项目，你直接调用项目的接口就可以得到自...
Keagan
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回答:谢谢邀请！这个问题用同步门闩应该可以解决，我们看一下定义:CountDownLatch是jdk1.5之后引入的一个同步器应用类，它的作用能够使一个线程一直等待直到其他线程完成任务后再继续执行。CountDownLatch通常也被叫做门闩，意思是它会导致一条或多条线程一直在门口等待，直到一条线程打开这个门，其他线程才得以继续执行这是jdk1.5新增加的功能，另外使用同步屏障应该也能解决。我在头条上写...
Jeff
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回答:（1）缓存和数据库一致的意思是，当缓存中有数据时，缓存和数据库数据相同，当没有数据时，数据库中是最新的；（2）在做增删改操作的时候，对缓存的更新有两种方式： ◆ 新增直接添加到数据库，删除和修改时先更新缓存，然后同步或异步进行数据库的更新； ◆ 新增直接添加到数据库，删除和修改时先更新数据库，再删除对应的缓存。（3）上面的操作都涉及到两个，操作 Redis 和操作数据库，当其中一个成功一个失败...
社区管理员
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回答:大数据简单说就是现实世界数据化！而大数据对于个人的意义就是：个人与信息的强结合，个人自带可信的信息。就拿健康码来说，为什么绿码就能放行？为什么各个检查口看到绿码就放行？因为绿码 是携带了个人安全的健康信息，表示这个人是低风险的。换句话说，健康码是个人信息的一部分，而且是可信的。健康码的存在，是基于大数据的。我们人会休息，但是手机不会休息，于是我们的位置信息随时随地被记录下来，形成一个个人的行动路径...
Karuru
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摘要： 在Python中如何使用Keras模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。 在前面的博文中，我们分享了《基于scikit-learn机器学习库的分类预测》，本文将分享Keras机器学习库的分类预测。 一旦你在Ke...
摘要： 在Python中如何使用Keras模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。 在前面的博文中，我们分享了《基于scikit-learn机器学习库的分类预测》，本文将分享Keras机器学习库的分类预测。 一旦你在Ke...
...并不是那么容易，首先我们要从ROC曲线说起。对于某个二分类分类器来说，输出结果标签（0还是1）往往取决于输出的概率以及预定的概率阈值，比如常见的阈值就是0.5，大于0.5的认为是正样本，小于0.5的认为是负样本。如果增...
...并不是那么容易，首先我们要从ROC曲线说起。对于某个二分类分类器来说，输出结果标签（0还是1）往往取决于输出的概率以及预定的概率阈值，比如常见的阈值就是0.5，大于0.5的认为是正样本，小于0.5的认为是负样本。如果增...
...众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/c28... 什么是分类模型？ 分类是将每个数据集合中的元素分配给一个已知的数据类别。 那么分类都有哪些任务呢？ 根据医生的病历记录，将检查者区分为健康或者生病的人； 例如使...
分类问题，标注问题，回归问题为监督学习重要问题 一.分类问题 分类问题是监督学习的核心问题。分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变...
投票分类 像我们之前讨论的一样，我们会在一个项目快结束的时候使用集成算法，一旦你建立了一些好的分类器，就把他们合并为一个更好的分类器。事实上，在机器学习竞赛中获得胜利的算法经常会包含一些集成方法。 接...
...test) 2.逻辑回归 不要被它的名字搞混了！逻辑回归是一种分类而非回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值（二进制值，如0/1，是/否，真/假）。简单来说，它通过将数据拟合到logit函数来预测事件发生的概率。因此，...
...test) 2.逻辑回归 不要被它的名字搞混了！逻辑回归是一种分类而非回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值（二进制值，如0/1，是/否，真/假）。简单来说，它通过将数据拟合到logit函数来预测事件发生的概率。因此，...
分类 逻辑回归返回的是概率。您可以原样使用返回的概率（例如，用户点击此广告的概率为 0.00023），也可以将返回的概率转换成二元值（例如，这封电子邮件是垃圾邮件）。为了将逻辑回归值映射到二元类别，您必须...
以逻辑回归为例，介绍分类结果的评价方式。 精准率和召回率 对于极度偏斜的数据，使用分类准确度来评判模型的好坏是不恰当的，精确度和召回率是两个更好的指标来帮助我们判定模型的好快。 二分类的混淆矩阵 精准率...
以逻辑回归为例，介绍分类结果的评价方式。 精准率和召回率 对于极度偏斜的数据，使用分类准确度来评判模型的好坏是不恰当的，精确度和召回率是两个更好的指标来帮助我们判定模型的好快。 二分类的混淆矩阵 精准率...
...Boosting 是一类算法的统称，它们的主要特点是使用一组弱分类器来构造一个强分类器。弱分类器意思是预测的准确性不高，可能只比随便乱猜稍好一点。强分类器指准确性较高的分类器。简单来说的话，Boosting 可以理解为俗话所...
... 1.4 投票 2 为什么要用它 3 使用方法 3.1 变量选择 3.2 分类 3.3 回归 4 一个简单的Python示例 结语 前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
张汉庆
刘明
