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AI论文
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石墨文档日志架构
石墨文档日志架构 1. 背景 2. 架构原理 3. 日志采集 3.1. 采集方式 3.2.日志输出 3.3. 日志目录 3.3.1 标准输出日志目录 3.3.2. 容器信息目录 3.4. LogCollector采集日志 3.4.1. 配置 3.4.2. 数据结构 3.4.3. 采集 石墨文档日志架构 1. 背景 石墨文档全部... -
用户研究之前应该知道的事
用户研究之前应该知道的事 追根溯源 用户研究不是救命稻草，了解它的作用比使用它更重要 使用户调研失效的魔法 用户研究的内容 用户调研对设计师的价值 未来模式 用户研究之前应该知道的事 追根溯源 如果我们要说用户研究，就先得追根溯源，谈谈它的上游以及整个软件时代的大背景。 80后90后70后的爸妈们年轻时大多数是农民和工人，而到了我们... -
中间件列表
Slack Community Frameworks Middleware Security Body Parsing Parameter Validation Rate Limiting Vhost Routing and Mounting Documentation File Serving SPDY HTTP2 JSON and... -
2.3 监督学习 III
2.3 监督学习 III 非参数学习器 K 最近邻（KNN） 距离度量：定义和计算“邻近性” 选取k ：使用交叉验证调优超参数 K 的较高值防止过拟合 真实世界中使用 KNN 的地方 决策树和随机森林 泰坦尼克数据集 选择决策树中的分割 随机森林：决策树的集成 之后，我们就完成了监督学习的学习 练习材料和扩展阅读 2.3a 实现 KNN... -
变更日志
ClickHouse release 21.2 ClickHouse release v21.2.2.8-stable, 2021-02-07 Backward Incompatible Change New Feature Performance Improvement Improvement Bug Fix Build/Testing/Pack... -
Development
Getting Started Initial Contributions Updating documentation Answering questions on the user list Reviewing and testing a submitted patch Investigate and/or fix a reported bug ... -
Introduction to time-series forecasting
Time-series forecasting Setting up Seasonal ARIMA with R Non-Seasonal ARIMA with Apache MADlib Holt-Winters with Python Takeaways from analysis Time-series forecasting Time... -
Time-series forecasting
Tutorial: Time-Series Forecasting Setting Up Seasonal ARIMA with R Non-Seasonal ARIMA with Apache MADlib Holt-Winters with Python Takeaways from Analysis Tutorials Tutori... -
Time-series forecasting
Tutorial: Time-Series Forecasting Setting Up Seasonal ARIMA with R Non-Seasonal ARIMA with Apache MADlib Holt-Winters with Python Takeaways from Analysis Tutorials Tutori... -
Time-series forecasting
Tutorial: Time-Series Forecasting Setting Up Seasonal ARIMA with R Non-Seasonal ARIMA with Apache MADlib Holt-Winters with Python Takeaways from Analysis Tutorial: Time-Se...