14、半监督学习 上篇主要介绍了机器学习的理论基础，首先从独立同分布引入泛化误差与经验误差，接着介绍了PAC可学习的基本概念，即以较大的概率学习出与目标概念近似的假设（泛化误差满足预设上限），对于有限假设空间：（1）可分情形时，假设空间都是PAC可学习的，即当样本满足一定的数量之后，总是可以在与训练集一致的假设中找出目标概念的近似；（2）不可分情形时，...

《学习webpack之前》 config loader 常用命令 最后 《学习webpack之前》 在学习webpack之前，先来聊聊webpack产生背景、解决的问题以及后期学习中需要提前说好的规范 webpack产生的背景：1、多js文件下全局对象冲突2、模块加载顺序3、解决模块或库的依赖4、大工程模块过多，难以管理 webp...

练习0 配置环境 MacOS 0.1.1 MacOS: 你应该看到的 Windows 1.2.1 Windows: 你应该看到 Linux 0.3.1 Linux: 你应该看到 从网上找答案 给初学者的忠告 其他可选编辑器 练习0 配置环境 这个练习没有代码。它只是为了让你的计算机准备好运行 Python。你应该严格按照步骤来。（如...

引言 完全是个人的事情 引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 流程，创造力和质量。在阅读本书的同时，将这三个词写入你的脑海中。流程、创造力、质量。这本书可能充满了重要主题的练习，每个程序员都应该知道它们，但是从书中获得的真实知识就是这三个词。我写这本编程书的...

StepDecay StepDecay class paddle.optimizer.lr. StepDecay ( learning_rate, step_size, gamma=0.1, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 该接口提供一种学习率按指定 间隔 轮数衰减的策略。 衰减过程可以参考以下代码：...

朴素贝叶斯 概率 朴素贝叶斯 还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”；我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Britt...

导言：C的笛卡尔之梦 你会学到什么 如何阅读本书 核心能力 协议 导言：C的笛卡尔之梦 原文：Introduction: The Cartesian Dream Of C 译者：飞龙 ‍ 直到现在，凡是我当作最真实、最可靠而接受的东西，都是从感官或通过感官得来的。不过，我有时觉得这些感官是骗人的，并且为了小心谨慎起见，对于一...

1. 课程介绍 1. 课程介绍 之前一直有同学跟我说我Docker 掌握得还可以，但是不知道怎么使用Kubernetes ，网上的其他关于 Kubernetes 的课程费用又太高，这节课就是为你们准备的，当然如果你不了解 Docker，不了解 Kubernetes，都没有关系，我们这个课程会从 Docker 入门一步步深入，到 Kubernetes ...

1. 接口说明 2. 接口地址 3. 请求参数 4. 返回值 5. 调用示例 1. 接口说明 以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的 “语言技术平台（LTP）” 为基础，为用户提供针对中文文本（简体）的关键词提取服务。关键词提取(Keyword Extraction) 是从文本中将与文本意义最相关的一些词抽取出来的技术。早期在全文搜索...

第 28 章 文件与I/O 第 28 章 文件与I/O 目录 1. 汇编程序的Hello world 2. C标准I/O库函数与Unbuffered I/O函数 3. open/close 4. read/write 5. lseek 6. fcntl 7. ioctl 8. mmap 从本章开始学习各种Linux...