最近開(kāi)始學(xué)習flink相關(guān)的，本文只是講述怎么簡(jiǎn)單的搭建flink以及簡(jiǎn)單的使用一個(gè)demo。

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solo 博客使用了大概有一年的時(shí)間，總體感覺(jué)上還不錯，但是從在一些其他方面的問(wèn)題，就是和黑客派 綁定的太死了，有時(shí)候會(huì )因為社區的原因導致博客的訪(fǎng)問(wèn)量不準確，以及同一ip訪(fǎng)問(wèn)次數過(guò)頻繁的時(shí)候會(huì )導致博客訪(fǎng)問(wèn)不了。

模型評估的相關(guān)方法詳解。模型評價(jià)是指對于已經(jīng)建立的一個(gè)或多個(gè)模型，根據其模型的類(lèi)別，使用不同的指標評價(jià)其性能優(yōu)劣的過(guò)程。常用的聚類(lèi)模型評價(jià)指標有ARI評價(jià)法（蘭德系數）、AMI評價(jià)法（互信息）、V-measure評分、FMI評價(jià)法和輪廓系數等。常用的分類(lèi)模 ......

深度學(xué)習基礎知識詳解。

機器學(xué)習數學(xué)基礎，學(xué)習機器學(xué)習的必備知識。

計算機視覺(jué)中關(guān)于圖像識別有四大類(lèi)任務(wù)： 分類(lèi)-Classification：解決“是什么？”的問(wèn)題，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類(lèi)別的目標。 定位-Location：解決“在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置。 檢測-Detection ......

葉斯分類(lèi)器是一種概率框架下的統計學(xué)習分類(lèi)器，對分類(lèi)任務(wù)而言，假設在相關(guān)概率都已知的情況下，貝葉斯分類(lèi)器考慮如何基于這些概率為樣本判定最優(yōu)的類(lèi)標。在開(kāi)始介紹貝葉斯決策論之前，我們首先來(lái)回顧下概率論委員會(huì )常委--貝葉斯公式。

深度網(wǎng)絡(luò )隨著(zhù)層數不斷加深,可能會(huì )引起梯度消失/梯度爆炸的問(wèn)題: “梯度消失”：指的是即當梯度（小于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使梯度變得無(wú)限小。 “梯度爆炸”：指的是即當梯度（大于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使 ......

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )沿用了普通的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )即多層感知器的結構，是一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò )。以應用于圖像領(lǐng)域的CNN為例，大體結構如圖。