五、半监督聚类 5.1 约束 k 均值算法 5.2 约束种子 k 均值算法 五、半监督聚类 聚类是一种典型的无监督学习任务，然而在现实聚类任务中，往往能够获取一些额外的监督信息。 于是可以通过半监督聚类semi-supervised clustering 来利用监督信息以获取更好的聚类效果。 聚类任务中获得的监督信息大致有两种类型： ...

三、数据标准化、正则化 3.1. 数据标准化 3.2. 数据正则化 三、数据标准化、正则化 3.1. 数据标准化 数据标准化是将样本的属性取值缩放到某个指定的范围。 数据标准化的两个原因： 某些算法要求样本数据的属性取值具有零均值和单位方差。 样本不同属性具有不同量级时，消除数量级的影响。如下图所示为两个属性的目标函数的等高线。...

CBO优化器 可获得性 特性简介 客户价值 特性描述 特性增强 特性约束 依赖关系 CBO优化器 可获得性 本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。 特性简介 openGauss优化器是基于代价的优化（Cost-Based Optimization，简称CBO）。 客户价值 openGauss CBO优化器能够在众多...

商品数据接入（内测） 商品数据应用场景 商品数据接入 第一步：开启「爬虫开关」 第二步：推送「页面路径」 第三步：接入「数据更新协议」 商品数据接入（内测） 商品数据应用场景 商品数据目前应用于 微信扫一扫识物功能 、小程序商品搜索功能 和 扫条码 三个功能。 这些功能可以很好的满足微信用户对商品的信息获取诉求，同时也能为商家小程序...

性能优化与最佳实践 neq_assign 有效使用智能指针（smart pointers） 视图函数 纯组件 当函数式组件开发完成后，此部分将会更新 使用 Cargo Workspaces 进行编译速度优化 减少二进制文件的大小 wee_alloc Cargo.toml wasm-opt 参考 yew/examples/ 中“minimum”...

一、简介 二、快速接入SDK 1、适用范围 2、集成准备 3、配置SDK 未使用插件： 3.1 微信开发者工具 3.2 WePY 3.3 mpvue 3.4 Taro 3.5 Labrador 已使用插件： 三、基础功能 四、高级功能 五、指标字典 六、维度介绍 一、简介 微信小程序统计是一款基于微信小程序的数据统计分析...

二、显式约束正则化 二、显式约束正则化 可以通过添加一个显式约束来实现正则化： 。其中 为一个常数。 可以通过构建广义拉格朗日函数来求解该约束最优化问题。 定义广义拉格朗日函数： 。则上述约束最优化问题的解由下式给出： 假设 的解为 ，固定 则： 。 这和参数范数正则化是相同的，因此可以将参数范数正则化视为对参数强加的约束： ...

数据序列化 什么是数据序列化？ Pickle Protobuf 数据序列化 什么是数据序列化？ 数据序列化是将结构化数据转换成允许以共享或存储的格式，可恢复其原始结构的概念。在某些情况下，数据序列化的第二个目的是将要序列化数据的大小最小化，从而使磁盘空间或带宽要求最小化。 Pickle Python原生的数据序列化模块称为 Pic...

六、序列最小最优化方法 6.1 子问题的求解 6.1.1 取值范围约束 6.1.2 解析解 6.2 变量选择 6.2.1 外层循环 6.2.2 内存循环 6.2.3 参数更新 6.3 SMO算法 六、序列最小最优化方法 支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题。这样的凸二次规划问题具有全局最优解，并且有多种算法可以用于这一...

部署指南 部署环境要求 All In One 最小化部署 在已有k8s集群中部署KubeCube 添加计算集群 添加节点 多节点高可用部署 热插拔 KubeCube 卸载 已有系统接入 部署指南 部署环境要求 All In One 最小化部署 在已有k8s集群中部署KubeCube 添加计算集群 添加节点 多节...