原创 關於協程的一些個人理解
用了這麼多年java，覺得java不支持協程就是無腦的行爲，必須爲go支持協程點個贊，最近在優化性能，對過了這麼多年java仍然沒在語言級提供協程感覺痛心，剛好看到一篇文章： https://www.jianshu.com/p/837bb
2020-06-21 18:23:21
3
原创 K-means聚類自定義距離計算的開源算法選擇
如果你想自己定義一個距離的function的話，scikit-learn是不行的，只支持Euclidean distance 如果你覺得spark可以的話，實際上sprk的k-means也是不行的，好一點的是支持Euclidean dis
2020-06-21 18:23:21
原创 單變量分析的一些有用網絡資源
Python數據分析25——seaborn可視化（二）之單變量分佈圖 https://blog.csdn.net/weixin_44080811/article/details/92193960 數據分析：Pandas單變量圖
2020-06-21 18:23:21
原创 後臺人員使用VUE入門
很久沒有寫web，最近寫一個簡單的DEMO，後臺使用python，簡單的總結下： 1、組件選擇 VUE+ELEMENT-UI，組件用ELEMENT-UI基本溝通 2、編輯工具： vscode，使用的vue插件用的vetur，基本上夠用。鍵
2020-06-21 18:23:21
原创 python安裝中出現 cannot install ''xxx" .It is a distutils installed project and thus we cannot uninstall
tf出現一個庫無法卸載，最終解決，其實主要的原因是無法通過pip uninstall卸載，總結經驗如下： 1、直接刪除在site-package下的相關包 如果找到相關的包，可以參考： https://blog.csdn.net/qq_3
2020-06-21 18:23:21
原创 一個不錯的java機器學習項目JSAT
官方地址： https://github.com/EdwardRaff/JSAT/ 項目目標： java的sklearn 主要的算法見： https://github.com/EdwardRaff/JSAT/wiki/Algorith
2020-06-21 18:23:21
原创 時間序列數據挖掘研究主要內容
主要包括： 1、時間序列相似性搜索 2、時間序列聚類 3、時間序列分類 4、時間序列分割與模式發現 5、海量時間序列可視化 6、時間序列預測 主要應用場景： 1、股票交易 2、銷售或訂單預測 3、氣象預測 4、各種比賽人數的預測 等等
2020-06-21 18:23:20
原创 關於ad hoc retrieval的解釋
轉自於： https://blog.csdn.net/memray/article/details/41149633 Q:關於ad hoc retrieval的解釋 Answer: TREC剛開始的時候只有兩個任務，ad hoc和rout
2020-06-21 18:23:20
原创 AI工程化涉及到的開源選型項目(持續更新)
算法落地會涉及到原始數據加工、原始數據採集、工作流調度和緩存等，以下是今年工程化涉及到的一些開源產品、 圖數據庫： HugeGraph： 開源分佈式圖數據存，百度開源，分佈式，存儲引擎依賴於第三方 dgraph：開源分佈式圖數據庫，存儲引
2020-06-21 18:23:20
原创 應該從哪裏檢索論文
1、日常關注 國內推薦paperweekly http://www.paperweekly.site/rank 有一個模塊：今日arXiv ，發現arxiv上的新文章，很不錯 知乎上關注的人和專欄： 關注人導航： 個人中心--》我關
2020-06-21 18:23:20
原创 2018總結之一
AI相關知識拓展 1、開始做NLP，分類、分詞和對話有了較深入認識，但是沒什麼成果 2、現在忙的做推薦系統，初步的產品感覺難度不大，但是在數據整合上認識有錯誤 3、python比以前好那麼一點點，學會了一點VUE 大數據：基本上沒什麼變化
2020-06-21 18:23:20
原创 大數據典型的技術棧
引用： https://www.jianshu.com/p/c688e47dae1d https://blog.csdn.net/u013710265/article/details/72580238 計算層少了當前的比較主流的： i
2020-03-18 23:26:36
原创 你可能不需要一個推薦系統
推薦系統對一個企業來說是一個標準的配置，但是很多情況下並不適用，典型的這幾種情況並 1、本身嚴格的規則就能產生很大的收益 2、數據的支撐不夠，初期不夠，後期無法效果回收 3、ab測試環境沒有 1主要是場景的問題，有些垂直特殊的場景確實推薦
2020-02-28 05:04:49