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。

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。

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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。

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、F

深度学习基础知识详解。

机器学习数学基础，学习机器学习的必备知识。

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

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。

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