优快云日报180607——《时代变了》

本文详细介绍了k近邻(kNN)算法的基本原理及其Python实现过程。作为一种简单的识记类算法,kNN在训练阶段主要进行样本存储,在预测阶段通过计算待分类样本与训练集样本的距离来进行分类。

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程序人生 | 时代变了

作者:stormzhang

有人说了,知识付费是碎片化的学习,不够系统。拜托,碎片化的是你的时间,你是要用你的时间去学习碎片知识还是学习系统知识,这取决于你。

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机器学习 | 距离产生美?k 近邻算法 python 实现

作者:红色石头

其实,kNN算法非常简单,可以说在训练过程中基本没有算法参与,只有存储训练样本。可以说KNN算法实际上是一种识记类算法。

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运维 | 从CPU cache一致性的角度看Linux spinlock的不可伸缩性(non-scalable)

作者:dog250

本文中我们将描述很多的场景实验,因为是分析原理,我将其定义为思想实验,假设我们思想实验的系统拥有16核CPU,其中每一个CPU封装有2个物理核,每一个物理核有两个有独立cache的核心

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图像处理 | 一次不太成功的项目实战:HOG 特征+ SVM 实现交通标志的检测

作者:Meringue_zz

本文主要讲如何通过 HOG 特征和 SVM 分类器实现部分交通标志的检测。由于能力有限,本文的检测思路很简单,主要是用来自己练习编程用,也顺便发布出来供需要的人参考。

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大数据 | golang 结合 Kafka 消息队列实践

作者:jeffrey11223

公司决定使用 kafka 来作为新一代的消息队列来使用,于是开始对 kafka 的机制,原理,go 客户端的使用,各种了解了一番,过程中也遇到了不少的坑,特地写出来,和大家分享,也供自己参考,加深印象。

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