https://blog.csdn.net/luckiers/category_11796393.html 一、简介 本文主要讲解Kdump的运行机理，后续两个章节会详细介绍kdump的使用和如何分析coredump文件信息，具体链接如下： Kdump配置及使用详细总结（二） crash工具分析vm
一、简介 本文主要介绍使用crash工具对kdump生成的vmcore文件进行分析，解析常见的crash命令，前面已讲述两章关于Kdump的内容，读者感兴趣可以点击下面的链接： 1、Kdump调试机理总结（一） 2、Kdump配置及使用详细总结（二） 系统产生异常时，触发Kdump机制，启动捕获内核
一、简介 本文主要介绍如何打开Kdump并对其相关文件进行配置。前面章节已经对Kdump调试机理进行总结总结，具体可以点击下面链接： Kdump调试机理总结（一） crash工具分析vmcore文件常用命令总结（三） 二、Kdump整体介绍 1、kdump kdump 是一种先进的基于 kexec
函数是任何一门高级语言中必须要存在的，使用函数式编程可以让程序可读性更高，充分发挥了模块化设计思想的精髓，今天我将带大家一起来探索函数的实现机理，探索编译器到底是如何对函数这个关键字进行实现的，并使用汇编语言模拟实现函数编程中的参数传递调用规范等。说到函数我们必须要提起调用约定这个名词，而调用约定离不开栈的支持，栈在内存中是一块特殊的存储空间，遵循先进后出原则，使用push与pop指令对栈空间执行
机器部署信息 lvs ： 10.0.0.200 vip 10.0.0.19 外网IP ， 172.168.1.19 内网IP dr rs: 10.0.0.200 vip 10.0.0.18 rip nat rs: 172.168.1.17 rip 客户端： 10.0.0.14 cip lvs机器：
快速搭建的第一个系统，并进行迭代 如果正在考虑建立一个新的语音识别系统，其实可以走很多方向，可以优先考虑很多事情。 比如，有一些特定的技术，可以让语音识别系统对嘈杂的背景更加健壮，嘈杂的背景可能是说咖啡店的噪音，背景里有很多人在聊天，或者车辆的噪音，高速上汽车的噪音或者其他类型的噪音。有一些方法可以
Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样
K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调： 一是K值的大小，K一
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%错误，，开发集上做到这样，这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些狗分类为猫，看看这两只狗，它们看起来是有点像猫，至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议，如何针对狗的图片优化算法。试
系列文章目录 机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归 机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy
理解人的表现 人类水平表现这个词在论文里经常随意使用，但现在告诉这个词更准确的定义，特别是使用人类水平表现这个词的定义，可以帮助推动机器学习项目的进展。还记得上个博客中，用过这个词“人类水平错误率”用来估计贝叶斯误差，那就是理论最低的错误率，任何函数不管是现在还是将来，能够到达的最低值。先记住这点，
为什么是人的表现？ 在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？ 认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情
什么时候该改变开发/测试集和指标？ 有时候在项目进行途中，可能意识到，目标的位置放错了。这种情况下，应该移动的目标。 来看一个例子，假设在构建一个猫分类器，试图找到很多猫的照片，向的爱猫人士用户展示，决定使用的指标是分类错误率。所以算法\(A\)和\(B\)分别有3％错误率和5％错误率，所以算法\(
在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。 可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多
