樸素貝葉斯算法SEARCH AGGREGATION
回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個位數(shù)拆分進行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進對應值的桶里，具體代碼如下：第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨的數(shù)組中計數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...
molyzzx
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回答:我們已經(jīng)上線了好幾個.net core的項目，基本上都是docker+.net core 2/3。說實話，.net core的GC非常的優(yōu)秀，基本上不需要像做Java時候，還要做很多的優(yōu)化。因此沒有多少人研究很正常。換句話，如果一個GC還要做很多優(yōu)化，這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候，常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。
ZweiZhao
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回答:后臺不等于內(nèi)核開發(fā)，但了解內(nèi)核肯定有助于后臺開發(fā)，內(nèi)核集精ucloud大成，理解內(nèi)核精髓，你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數(shù)據(jù)庫支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內(nèi)核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
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回答:這幾天我也是因為一個項目而被迫使用vue，坦白的說vue和傳統(tǒng)的網(wǎng)站開發(fā)思路不同，導致愛的人愛死，老程序員煩死的現(xiàn)狀。主要區(qū)別：1傳統(tǒng)方式：我們做一個網(wǎng)站，首先創(chuàng)建幾個文件夾(css、js等等)，頁面需要用的資源文件，都放到各自的文件夾里。然后創(chuàng)建若干個HTML網(wǎng)頁，一個個鏈接把這些若干網(wǎng)頁串起來就OK，網(wǎng)頁里需要有什么事件或效果，要么用原生js要么用jqurey，去操作某個dom，實現(xiàn)頁面變化。...
sarva
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回答:底層的算法很多都是C，C++實現(xiàn)的，效率高。上層調用很多是Python實現(xiàn)的，主要是Python表達更簡潔，容易。
王笑朝
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基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯 1. 概述 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本章首先介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后，我們通過實例來討論貝葉...
...應位置置1，否則為0。 構成特征向量后，我選取的算法是樸素貝葉斯，關于其原理，可以查看我支持的專欄機器學習從入門到放棄之樸素貝葉斯。至于為什么選取樸素貝葉斯，很大一個原因是因為樸素貝葉斯在垃圾郵件分類上有...
...C_{i}|X) $$作為X的分類，通過這種方法構造的分類算法稱為樸素貝葉斯。 1.樣本空間與概率論 假設為Ω實驗E的樣本空間，B為E的一組事件，滿足$$B_{i}B_{j}=B_{i}cap B_{j}=phi, i,j=1,2,3,...,n $$$$B_{1}cup B_{2} cup ... cup B_{n}=Omega$$則稱B為樣本空...
...容為《機器學習實戰(zhàn)》第 4 章 基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯程序清單。所用代碼為 python3。 樸素貝葉斯優(yōu)點：在數(shù)據(jù)較少的情況下仍然有效，可以處理多類別問題。 缺點：對于輸入數(shù)據(jù)的準備方式較為敏感。 適用數(shù)據(jù)...
...類郵件分類為垃圾郵件。 在此項目中，我們將使用樸素貝葉斯算法創(chuàng)建一個模型，該模型會通過我們對模型的訓練將信息數(shù)據(jù)集分類為垃圾信息或非垃圾信息。對垃圾文本信息進行大致了解十分重要。通常它們都包含免...
...類的原理是相通的，本文以微信公眾號文章為對象，介紹樸素貝葉斯分類器的實現(xiàn)過程。 文本分類的科學原理和數(shù)學證明在網(wǎng)上有很多，這里就不做贅述，本文盡量使用通熟易懂的表述方式，簡明扼要地梳理一下文本分類器的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
