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查询Tags标签: ft,共有 20条记录-
GBDT算法详解
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT) GBDT又称梯度提升树,是传统机器学习中效果最好的模型之一。在介绍GBDT之前,我们先来看一下回归问题的提升树算法。 Regression 对于回归任务,我们的基学习器自然也应该设置为适用于回归任务的模型,因此选用CART回归树。并且与用…
2022/1/7 22:33:33 人评论 次浏览 -
GBDT算法详解
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT) GBDT又称梯度提升树,是传统机器学习中效果最好的模型之一。在介绍GBDT之前,我们先来看一下回归问题的提升树算法。 Regression 对于回归任务,我们的基学习器自然也应该设置为适用于回归任务的模型,因此选用CART回归树。并且与用…
2022/1/7 22:33:33 人评论 次浏览 -
DevOps FT
SLB四层代理和七层代理的区别:"四层负载均衡( L4 load balancing ):主要工作于传输层( transport layer ),它主要处理消息的传递,而不管消息的内容。在互联网上,TCP就是HTTP传输方式的四层协议( Layer 4 Protocol )。四层负载均衡只针对由上游服务发送和接收的网…
2021/12/28 6:07:13 人评论 次浏览 -
DevOps FT
SLB四层代理和七层代理的区别:"四层负载均衡( L4 load balancing ):主要工作于传输层( transport layer ),它主要处理消息的传递,而不管消息的内容。在互联网上,TCP就是HTTP传输方式的四层协议( Layer 4 Protocol )。四层负载均衡只针对由上游服务发送和接收的网…
2021/12/28 6:07:13 人评论 次浏览 -
MySQL information_schema 系统库
information_schema 顾名思义就是一个信息库,是用来存储数据库的元数据。 mysql> show tables ;+---------------------------------------+| Tables_in_information_schema |+---------------------------------------+| CHARACTER_SETS …
2021/12/11 19:47:49 人评论 次浏览 -
MySQL information_schema 系统库
information_schema 顾名思义就是一个信息库,是用来存储数据库的元数据。 mysql> show tables ;+---------------------------------------+| Tables_in_information_schema |+---------------------------------------+| CHARACTER_SETS …
2021/12/11 19:47:49 人评论 次浏览 -
为什么预训练模型只要FT或者PT就效果很好
在我看来,说白了还是这种预训练模型已经见过了各种各样组够多的数据,我们去FT和PT其实就是在告诉模型我想利用如何利用你,我需要你给我做出什么样子的回答。尤其是PT这种模型,为什么few-shot和zero-shot就能起作用,其实就是模型本身已经见过组够多的数据了,我们只需…
2021/11/19 23:40:38 人评论 次浏览 -
为什么预训练模型只要FT或者PT就效果很好
在我看来,说白了还是这种预训练模型已经见过了各种各样组够多的数据,我们去FT和PT其实就是在告诉模型我想利用如何利用你,我需要你给我做出什么样子的回答。尤其是PT这种模型,为什么few-shot和zero-shot就能起作用,其实就是模型本身已经见过组够多的数据了,我们只需…
2021/11/19 23:40:38 人评论 次浏览 -
Python datetime模块 计算时间差
import time from datetime import datetime st = datetime.now() time.sleep(5) ft = datetime.now() diff = str ((ft - st).total_seconds())#精确到微秒的时间差 print("diff : " + diff)diff1 = str ((ft - st).days)#天数差值 print("diff1 : "…
2021/11/17 9:40:00 人评论 次浏览 -
Python datetime模块 计算时间差
import time from datetime import datetime st = datetime.now() time.sleep(5) ft = datetime.now() diff = str ((ft - st).total_seconds())#精确到微秒的时间差 print("diff : " + diff)diff1 = str ((ft - st).days)#天数差值 print("diff1 : "…
2021/11/17 9:40:00 人评论 次浏览 -
Failed to convert value of type 'java.lang.String' to required type 'java.util.Date
后台接收Date数据,用String 类型接收,写入时转换格式 String-》Date,先进行格式修改,再利用parse转换为Datejava.text.SimpleDateFormat ft = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");Date date=ft.parse(businessDate);传输数据格式与前台数据相同 …
2021/8/19 11:36:06 人评论 次浏览 -
Failed to convert value of type 'java.lang.String' to required type 'java.util.Date
后台接收Date数据,用String 类型接收,写入时转换格式 String-》Date,先进行格式修改,再利用parse转换为Datejava.text.SimpleDateFormat ft = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");Date date=ft.parse(businessDate);传输数据格式与前台数据相同 …
2021/8/19 11:36:06 人评论 次浏览 -
Python 文件名排序(排了sorted排不了的正是我natsorted哒!)
Python 文件名排序 使用natsort包的natsorted方法 from natsort import natsorted 官方说明中有提到natsort provides a function natsorted that helps sort lists “naturally” (“naturally” is rather ill-defined, but in general it means sorting based on meani…
2021/7/2 11:22:07 人评论 次浏览 -
第29期:索引设计(监测全文索引)
接着讲 MySQL 全文索引,这篇主要探讨 MySQL 全文索引的监测。 MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入,更新,删除;甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。 这里分为三个部分: 第一部分,介绍监测相关参数; 第二部分,介绍监测相关元数据表; 第三部分,实例…
2021/6/9 10:55:03 人评论 次浏览 -
第27期:索引设计(全文索引原理)
前面介绍了 B 树索引、哈希索引,接下来看看 MySQL 全文索引。 在讲全文索引之前,可以看看如下很常见的一类 SQL 语句:select count(*) from fx where s1 like %cluster%这条语句从表 fx 中检索字段 s1,过滤条件为 ‘%cluster%’,这样的模糊查找语句性能很差,即使在字…
2021/5/12 18:30:34 人评论 次浏览