flink 简单入门

最近开始学习flink相关的,本文只是讲述怎么简单的搭建flink以及简单的使用一个demo。

关于技术栈的思考

学过一年多的机器学习(虽然没怎么用),现在有学大数据,就怕以后啥都不懂。

nginx 请求头过大导致502

nginx 请求头过大导致502,nginx报错: 2020/04/26 21:57:45 [error] 3152#3152: *5 upstream sent too big header while reading response header f ......

博客从solo迁移bolo

solo 博客使用了大概有一年的时间,总体感觉上还不错,但是从在一些其他方面的问题,就是和黑客派 绑定的太死了,有时候会因为社区的原因导致博客的访问量不准确,以及同一ip访问次数过频繁的时候会导致博客访问不了。

评估方法详解

模型评估的相关方法详解。模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法(兰德系数)、AMI评价法(互信息)、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模 ......

深度学习基础知识详解

深度学习基础知识详解。

机器学习数学基础

机器学习数学基础,学习机器学习的必备知识。

目标检测

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: 分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection ......

朴素贝叶斯

叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器,对分类任务而言,假设在相关概率都已知的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。

ResNet 详解

深度网络随着层数不断加深,可能会引起梯度消失/梯度爆炸的问题: “梯度消失”:指的是即当梯度(小于1.0)在被反向传播到前面的层时,重复的相乘可能会使梯度变得无限小。 “梯度爆炸”:指的是即当梯度(大于1.0)在被反向传播到前面的层时,重复的相乘可能会使 ......