概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面： 算法选择 推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。 同时输
示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：空山 什么是沙箱 沙箱即 SandBox，它是一种安全机制，用于严格控制访问资源。通过在程序中创建一个独立的运行环境，把一些来源不可信、具有破坏力或者又是无法
摘要：其实游戏客户对数据库的诉求是很明确的，数据库应当“放心存放心用”。 本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for Redis)揭秘第27期：聊聊游戏业务怎么用高斯Redis》，作者：高斯Redis官方博客。 华为云数据库团队是比较重视技术洞察的，对客户真实的业务场景也比较看重。年初出差了
摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》，作者： 李长安。 引言 对于池化层和步长为
摘要：大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》，作者：嵌入式视觉。 一，动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等
摘要：多跳查询能力也是一个衡量产品性能非常重要的指标。 本文分享自华为云社区《聊聊超级快的图上多跳过滤查询》，作者：弓乙。 在图数据库/图计算领域，多跳查询是一个非常常用的查询，通常来说以下类型的查询都可以算作是多跳过滤查询： 1.查询某个用户的朋友认识的朋友 --二跳指定点label的查询 2.查
介绍GaussDB AP各组件是如何协调工作的，会着重介绍SQL引擎。
最近小组在开展读书角活动，我们小组选的是《深入理解JVM虚拟机》，相信这本书对于各位程序猿们都不陌生，我也是之前在学校准备面试期间大致读过一遍，emm时隔多日，对里面的知识也就模糊了。这次开始的时候从前面的JDK发展史和JVM虚拟机家族着手，之前都是粗略读过，这次通过查阅相关资料并收集在每一个JDK版本演化期间所发生的的一些趣闻，发现还是比较有意思的，以下是关于有关JDK发展史的总结分享。
作为 C 端前端研发，除了攻克业务难点以外，也要有更深层的自我目标，那就是性能优化。这事儿说大不大，说小也不小，但难度绝对不一般，所涉及的范围优化点深入工程每个细胞。做好前端性能优化绝非简单之事！文章主要内容介绍前端性能考核指标及优化方案。
最近有一个朋友问我这样一个问题： 我的业务依赖一些数据，因为数据库访问慢，我把它放在Redis里面，不过还是太慢了，有什么其它的方案吗？ 其实这个问题比较简单的是吧？Redis其实属于网络存储，我对照下面的这个表格，可以很容易的得出结论，既然网络存储的速度慢，那我们就可以使用内存RAM存储，把放Re
最近在看回JavaScript的面试题，this 指向问题是入坑前端必须了解的知识点，现在迎来了ES6+的时代，因为箭头函数的出现，所以感觉有必要对 this 问题梳理一下，所以刚好总结一下JavaScript中this指向的问题。
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16434344.html 说到监控，一般都会聊到这三个基本维度：metrics、log和tracing，以及这几种常用的工具：Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。 监控通常
上面一篇文章《质效提升 ｜ QA不做业务需求测试，你怎么看》主要讨论的是QA 和业务需求测试相关的问题，文章发出后收到了很多小伙伴的反馈，这里把很多有意义的反馈放在下面，希望对你有用。 约翰同学：QA 和测试的职能不同吧。很多时候混淆了？scmroad：是的，对于国外来说QA 和 Tester，区别
**1.聊聊 python 中的值传递和引用传递吧** - 值传递： 值传递意味着在函数调用时，将实际参数的值复制一份传递给函数的形式参数 在函数内部，形式参数将作为局部变量使用，对形式参数的修改不会影响原始变量的值 - 引用传递 引用传递意味着在函数调用时，将实际参数的引用（内存地址）传递给函数的
这一章我们聊聊大模型表格理解任务，在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务，以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态，我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。
这篇文章，聊聊一个大家经常使用的编程模式 ：Mybatis +「where 1 = 1 」。 笔者人生第一次重大的线上事故 ，就是和使用了类似的编程模式 相关，所以印象极其深刻。 这几天在调试一段业务代码时，又遇到类似的问题，所以笔者觉得非常要必要和大家絮叨絮叨。 1 OOM 事故 笔者曾服务一家电
朋友们好，我是程序员半支烟。最近和一些IT行业的朋友聊了聊他们的近况，感触颇多。借此机会写篇文章总结一下，希望能给你一些启发。
