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原创 大学生选择云服务器，腾讯云？阿里云？还是华为云？
感谢首先感谢这些企业，为我们这些贫穷的大学生提供了这么好的机会，以如此低廉的价钱享受云服务器给我们这些开发人员带来的好处。腾讯云优惠活动：以前的旧版本是支持每个月进行续费的，但是现如今腾讯云学生机已经不支持按月续费了，只提供两次续费的机会，并且每次续费都最多续费一年。也就是意味着，我们最多享受腾讯云服务器的时间为3年（除去升学后继续认证这种情况）。配置：1核2G，1M带宽，50G磁盘。...
2020-11-21 22:15:39
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原创 大模型 / 智能体在智能运维领域的应用总结与发展趋势概述
2、文章必须为公开且原创，严禁抄袭、洗稿、引流等违规行为；3、投稿内容需积极向上，字数不低于 800 字（不包含代码）；4、未在规定时间内完成创作和未按照要求的创作均视为无效参与。
2025-01-23 23:59:39
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原创 Provides transitive vulnerable dependency maven 提示依赖存在漏洞问题的解决方法
解决 java 项目含有漏洞的依赖问题
2024-12-20 23:41:02
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原创 【CUDA】如何在 windows 上安装 Ollama 3 + open webui （docker + WSL 2 + ubuntu + nvidia-container）
windows 上安装部署 Ollama3 + open webui
2024-07-13 23:02:10
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原创 《异常检测——从经典算法到深度学习》29 EasyTSAD: 用于时间序列异常检测模型的工业级基准
EasyTSAD 论文阅读以及实验操作过程
2024-05-31 23:25:08
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原创 《异常检测——从经典算法到深度学习》28 UNRAVEL ANOMALIES：基于周期与趋势分解的时间序列异常检测端到端方法
博客对论文《UNRAVEL ANOMALIES: AN END-TO-END SEASONAL-TREND DECOMPOSITION APPROACH FOR TIME SERIES ANOMALY DETECTION》内容进行了概述，介绍其核心方法，代码结构粗略介绍等。
2024-05-20 00:19:33
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原创 《十堂课学习 Flink》第九章：Flink Stream 的实战案例一：CPU 平均使用率监控告警案例
《十堂课学习 Flink 》第九章内容 简单的实战项目，包括 flink 流计算，kafka 通讯，序列化与反序列化，窗口化处理以及自定义聚合触发器。
2024-05-12 18:24:03
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原创 《十堂课学习 Flink》番外篇 —— 自定义通用 kafka 序列化与反序列化类 CommonEntitySchema 与 CommonKafkaBuilder
flink 开发案例番外篇
2024-05-08 22:57:35
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原创 《十堂课学习 Flink》第八章：Flink Stream 的常用 Operators（map/flatMap/filter/keyBy/Reduce/Window）
基于flink的operator例子（图文介绍）
2024-05-05 23:20:58
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原创 《异常检测——从经典算法到深度学习》27 可执行且可解释的在线服务系统中重复故障定位方法
DejaVu：可执行且可解释的在线服务系统中重复故障定位方法
2024-04-25 21:44:58
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原创 《十堂课学习 Flink》第七章：Flink 流计算保存结果env.sinkTo（以 Kafka / ES 为例）
基于Flink 1.14.6 的算法实现，基于 kafka 的sink和source，基于 es 的sink操作
2024-04-20 23:48:14
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原创 《十堂课学习 Flink》第六章：Flink 流计算数据源 env.fromSource（以 Kafka作为数据源为例）
flink 基于 Kafka 进行通讯的案例介绍，包括序列化、条件判定等。
2024-04-11 20:48:58
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原创 西瓜书读书笔记整理（十二） —— 第十二章 计算学习理论（下）
VC维是统计学和机器学习中的一个概念，用于衡量一个假设类（hypothesis class）的表示能力或复杂性。VC维描述了这个假设类可以拟合的样本集的最大大小，使得该假设类可以实现所有可能的二分类标签的组合。Rademacher 复杂度是一个用来衡量假设空间FF复杂度的概念，它通过随机扰动训练数据来估计一个函数类在实际数据上的期望性能。具体来说，Rademacher复杂度定义如下：设ZZ是输入空间，FF是一个假设空间，Zz1z2zmZz1z2zm是从。
2024-01-31 23:06:42
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原创 西瓜书读书笔记整理（十二） —— 第十二章 计算学习理论（上）
计算学习理论（computational learning theory）是一门研究如何使用计算机科学和数学方法来理解学习过程的学科。它涉及到机器学习、统计学习理论、数据挖掘等领域，旨在通过算法和模型来描述和分析学习的过程。iidi.i.d.iid给定样例集Dx1y1x2y2xmymD{(x1y1x2y2...xmym)}xi∈Xxi∈X，本章主要讨论二分类问题，若无特别说明，yi∈Y。
2024-01-19 00:14:18
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原创 西瓜书读书笔记整理（十一） —— 第十一章 特征选择与稀疏学习
过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关。这相当于先用特征选择过程对初始特征进行 “过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。换而言之，过滤式特征选择是一种在特征选择过程中独立于具体机器学习模型的方法。与过滤式特征选择不考虑后续学习器不同，包裹式特征选择直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则。换言之，包裹式特征选择的目的就是为给学习器选择最有利于性能、“量身定做” 的特征子集。嵌入式特征选择。
2024-01-16 00:03:01
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原创 西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章 降维与度量学习
kNN算法（k-Nearest Neighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。**PCA（Principal Component Analysis）**是一种常用的线性降维算法，通过寻找数据中的主要方差方向，将高维数据映射到具有较低维度的新空间，以提取数据的关键信息和减少维度。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的线性降维算法，用于将高维数据映射到较低维度的新空间。
2024-01-14 00:04:44
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原创 西瓜书读书笔记整理（九） —— 第九章 聚类
聚类算法是一类无监督学习算法，它的主要任务是将数据集中的样本划分为若干个不同的组，使得同一组内的样本之间具有较高的相似性，而不同组之间的样本具有较大的差异性。
2024-01-10 00:41:28
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原创 西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章 集成学习
Boosting 是一类集成学习方法，其基本思想是通过训练一系列弱学习器（通常是简单的模型）来构建一个强大的集成模型。Boosting 算法的核心思想是迭代地训练个体学习器，每个学习器都试图纠正前一个学习器的错误，从而逐步提高整体模型的性能。集成学习是一种通过结合多个学习器来提高整体性能的方法。它通过利用各学习器之间的多样性，增强模型的鲁棒性和泛化能力。常见的集成方法包括Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）、投票等策略。
2024-01-04 00:05:46
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原创 《十堂课学习 Flink》第五章：Table API 以及 Flink SQL 入门
Flink Table 以及 Flink SQL 简单例子
2023-12-18 23:15:27
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原创 《十堂课学习 Flink 》第四章：Flink 应用 java 开始典型案例
Flink java 入门项目。包括Flink java 开发环境搭建，基本项目结构等。
2023-12-01 22:41:34
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flink-kafka 反序列化例子
2024-04-11
基于变分自编码与局部异常因子的无监督异常检测
2021-12-16
nupic-master.zip
2019-11-05
SSH框架注解方式，Maven项目
2018-08-30
Java与模式.pdf
2018-08-07
java 邮箱发送（发送方为163邮箱）
2018-06-15
SSH框架搭建成功例子（注解方式，Struts2自身创建Action）
2018-05-31
SSH框架的jar包文件
2018-05-31
简单的web服务器（支持html代码）
2018-05-05
成语数据库（总共31851个成语，含拼音，解释，出处，例子）
2018-04-21
空空如也
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