<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Aseri_ldn的博客]]></title><description><![CDATA[每天进步一点点]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Aseri_ldn]]></copyright><item><title><![CDATA[Python使用license设置项目有效期]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/134125007</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/134125007</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Mon, 30 Oct 2023 18:10:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL语句之函数篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/104036335</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/104036335</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Sun, 19 Jan 2020 09:26:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL语句常用函数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL语句之基础篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/104022347</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/104022347</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Sat, 18 Jan 2020 18:10:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL基础语句整理]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度网络调参小技巧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/103564313</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/103564313</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Mon, 16 Dec 2019 15:52:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、训练数据预处理，预处理的结果是否适用于该模型
2、判断模型是否欠拟合或过拟合，当模型训练误差较大，则模型欠拟合，换一个更好的*梯度下降算法*、*降低学习率*、*减弱正则化、增加隐藏节点数、增加网络层数*都可以降低偏差；当模型验证误差较大，训练误差较小，则模型过拟合，可以*増广训练数据、增强正则化*（L1、L2、dropout）；
3、以上都无法得到理想结果，则可以更换更强的网络模型]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[经典序列模式挖掘算法综述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/100191236</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/100191236</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Mon, 02 Sep 2019 08:59:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本的序列模式挖掘：主要包括一些经典算法，分为以下几类：

基于Apriori特性的算法：Apriori算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等
基于垂直格子的算法：SPADE算法
增量式序列模式挖掘：用来研究当序列增加时，如何维护序列模式，提高数据挖掘效率的问题，典型算法有：ISM算法、ISE算法、IUS算法。
多维序列模式挖掘：它是将多维有价值...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据预处理：思路分享及方法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/100132276</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/100132276</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Thu, 29 Aug 2019 10:19:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据预处理思路分享以及技术方法总结]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据挑战赛历程与总结随笔]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/77449101</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/77449101</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Mon, 21 Aug 2017 14:11:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[昨日，随着决赛答辩的结束，大数据挑战赛落下最终的帷幕，虽然并没有进入决赛，但相对于我这个接触机器学习不到半年的人来说，第一次参赛能拿到优胜奖以及一份腾讯的定制礼品，我还是比较满意的。有幸在决赛答辩现场瞻仰各位大神的各种骚操作，感想颇多，借此机会稍微整理一下整个比赛的收获。

这个比赛类型是安全赛，要求通过建模进行鼠标轨迹识别，识别出鼠标轨迹是属于人的还是机器的，类似于反黑客。这个比赛的难点在于训练]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java 1.8系列之重新认识HashMap]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/70232976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/70232976</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Tue, 18 Apr 2017 21:30:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文转自：http://tech.meituan.com/java-hashmap.htmlJava 1.8系列之重新认识HashMap摘要 
HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JD]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于优先队列PriorityQueue的Dijstra算法之Java实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/64935000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Aseri_ldn/article/details/64935000</guid><author>Aseri_ldn</author><pubDate>Wed, 22 Mar 2017 21:04:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在学习图算法，其中最为经典的就是Dijstra算法，虽然网上有很多用java实现Dijstra算法的代码，但很少使用优先队列进行优化，这段代码是根据《算法导论》一书中所介绍的Dijstra算法的伪代码编写的，简单、通用、高效。class vertex {
    String name;// 节点名称
    vertex preNode;// 前驱节点
    double distance;]]></description><category></category></item></channel></rss>