大家好，我是novrain

最新推荐文章于 2022-03-01 21:39:51 发布

akwzt

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世界没有摇滚世界将没有激情世界没有摇滚世界将没有释放金属.摇滚这世界的精神

http://akwzt.blog.163.com

轻轻一刀，忘记过去……

吉他，玩物丧志——

确定要放弃本次机会？

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【算法】在线学习算法FTRL详解

一寒惊鸿

06-15

4万+

原文链接：http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（ Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现的FTRL（Follow-the-regula

mysql memory 与redis_memory和redis

weixin_35906794的博客

01-19

744

redis info 命令详解Redis Info 命令以一种易于理解和阅读的格式，返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息：server : 一般 Redis 服务器信息，包含以下域：redis_version : Redis 服...文章ghost丶桃子2016-05-192924浏览量Redis内存分析方法背景线上...

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各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 - EE_NovRain

weixin_34387468的博客

01-08

181

转载请注明本文链接：http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（ Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现的 FTRL（Follow-the-regular...

在线学习算法FTRL详解

zhouwenyuan1015的博客

07-04

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各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解

Harrytsz的博客

03-06

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转载请注明本文链接：http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 　　现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（ Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现的FTR...

一定要深入学习设计模式！

weixin_30449239的博客

07-20

之前一直在有计划地看着，多少有一些收获，今天又看到一篇文章，我了个去，受刺激了，一个singleton模式能牵扯出这么多东西，学无止境阿。为了防止文章突然不见了，贴过来。转自http://www.cnblogs.com/loveis715/archive/2012/07/18/2598409.html 引子　　“请写一个Singleton。”面试官微笑着和我说。　　“这可真简单...

【转载】各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解

xceman1997的专栏

07-03

2449

原文地址：http://www.52ml.net/16256.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（ Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现的FTRL（Follow-the-regularized-Leader）算

网站架构结构的变迁史

weixin_30892763的博客

08-26

前些天看到一篇不错的文章[1]，讲的是网站架构的发展历史，这种综述的文章往往很难得，这里进行一个简化诉述和我个人的解读，详细的信息可以参看Ref的连接。首先，我先给一个通俗的理解，网站架构发展的驱动力是用户数和数据量的膨胀，压力瓶颈在websever连接和database之间来回切换，解决问题的三板斧：加缓存（精益求精地做缓存。。。）、加机器（多搞搞分布式，一台不行多台）和功能分离（读写分...

FTRL算法理解

weixin_42944192的博客

09-20

1815

本文主要是对FTRL算法来源、原理、应用的总结和自己的思考。解决的问题 1、训练数据层面：数据量大、特征规模大 2、常用的LR和FM这类模型的参数学习，传统的学习算法是batch learning算法，无法有效地处理大规模的数据集，也无法有效地处理大规模的在线数据流 3、需要高效的online learning算法来解决这种问题在线学习算法 SGD wt+1=wt−ntgt w_{t+1} =...

在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程

pop_xiaohao的专栏

03-01

2678

背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段，传统的机器学习开发流程基本是以下步骤：数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型，并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈：模型更新周期慢，不能有效反映线上的变化，最快小时级别，一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少，预测的效果差；模型参数多线上predict的时候需要内存大，QPS无法保证。针对这些问题，一般而言有两种解决方式：一种是采用On-line-learning的算法

weixin_39845825的博客

12-22

1127

Logistic Regression (LR) 详解

songbinxu的博客

03-21

9484

Logistic Regression (LR) 详解最近忙着准备面试，偶然发现同学Q君在很认真地看LR（Logistics Regression），不由得心生蔑视，这么简单的模型有什么好研究的？结果Q君扔出几个问题给我，一时竟回答不出，殊不知LR也有那么深的学问，本不想深究，直到我看到了这个： LR跟最大熵模型还有关系的吗？LR比线性回归好不是理所当然吗？LR还能并行？看完这些问题，一...

机器学习总结---初入知识

qq_37806107的博客

09-01

221

1：机器学习：有监督、无监督、强化学习。强化学习：不给定标签的情况下，对自己的预测结果进行评判。也就是自我评估，通过自我评估，学生不断学习预测结果不断提高。 2：回归、分类、异常检测、聚类、降维。 1）回归：回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测。从连续统计数据中获得数学模型，这些数学模型可用作分类或预测。七种回归：Linear Regression线性回归、Logis...

基于Django花卉商城系统的设计与实现-2885fb37-.zip

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102页-智慧农业解决方案.pdf

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智慧农业，作为现代农业的新篇章，正引领着农业生产的革命性变革。本解决方案以物联网、云计算、大数据等先进技术为核心，为农业生产打造了一套全面、智能的管理系统。想象一下，从温室大棚到广袤田野，智能传感器遍布每个角落，它们能实时感知空气温湿度、土壤水分、光照强度等环境参数，仿佛为农作物装上了“眼睛”和“耳朵”。这些数据通过物联网技术传输到云端，经过大数据分析，为农民提供精准的种植建议，如何时灌溉、施肥、防虫，让农业生产变得更加科学、高效。更有趣的是，通过智慧农业平台，农民可以远程监控作物生长情况，甚至用手机就能控制温室大棚的遮阳板、通风设备等，实现“指尖上的农业”。此外，方案还包含了农产品可追溯系统，从田间到餐桌，每一步都可追溯，让消费者吃得放心。而智慧农业电商平台，则让农产品销售更加便捷，农民直接对接市场，收益倍增。总之，这套智慧农业解决方案不仅让农业生产变得更加智能、高效，还提升了农产品的质量和安全，为农民带来了实实在在的收益，开启了农业现代化的新篇章。对于想要投身智慧农业领域的你来说，这不仅仅是一套解决方案，更是一把开启现代农业大门的钥匙，引领你走向更加辉煌的未来。

【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署与WebUI可视化：环境搭建、模型启动及界面开发指南文档的主要内容

04-16

内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek本地部署与WebUI可视化的一般步骤。本地部署方面，涵盖了环境准备（硬件要求如多核CPU、8GB以上内存或带适当显存的NVIDIA GPU，软件环境涵盖操作系统如Ubuntu 20.04及以上版本、Python环境及依赖库如PyTorch或TensorFlow）、获取DeepSeek模型代码和权重（通过官方仓库克隆代码，从指定渠道下载权重）、模型配置与启动（配置模型参数，运行启动脚本以初始化模型和服务）。WebUI可视化部分则推荐了Streamlit和Gradio两种框架，介绍了它们的安装、使用方法（通过编写脚本调用DeepSeek API构建交互界面），以及集成与部署（确保WebUI与模型服务之间的数据正确传递，在本地运行后可通过浏览器访问）。适合人群：对深度学习模型部署有一定了解的技术人员，尤其是那些希望将DeepSeek模型应用于本地环境并提供用户友好界面的研发人员。使用场景及目标：①为希望在本地环境中运行DeepSeek模型的研究者或开发者提供详细的部署指南；②帮助用户快速搭建一个带有图形化操作界面的DeepSeek应用，降低使用门槛，提高用户体验。阅读建议：在阅读时，应根据自己的操作系统环境和硬件条件调整相应的配置要求，同时注意按照官方文档的具体指引操作，确保各组件版本兼容，以便顺利完成部署和可视化工作。

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04-16

黑板风格毕业答辩模板是一系列富有创意和趣味性的答辩文档模板，专为追求独特表达的大学生设计。这25个模板模拟了传统黑板的效果，结合了手绘风格与现代设计理念，使得内容呈现既生动又具学术感。每个模板都强调清晰的结构和易于理解的布局，适用于各类学科和研究领域，帮助学生有效地展示研究成果和核心观点。黑板风格不仅带来亲切感，还能唤起人们对课堂学习的回忆，为答辩增添了轻松而专业的氛围。这些模板配备了丰富的图标、示意图和配色，既美观又实用，能够帮助学生在答辩中更好地吸引评审的注意力，增强信息的传达效果。无论是科技、艺术还是人文社科，黑板风格毕业答辩模板都能够为你的演示增添一份独特的魅力，提升你的表现，助力你在毕业答辩中取得成功。