机器学习中的一个常见问题是处理不平衡数据，其中目标类中比例严重失调，存在高度不成比例的数据。如果不能处理好这个问题，模型将会成为灾难，因为使用类不平衡数据建模会偏向于大多数类。处理不平衡数据有不同的方法，最常见的是过采样和创建合成样本。SMOTE是一种从数

参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。这个特点提供了识别偏移图案、识别倾斜或轻微扭曲的图像的能力。仿射不变性的这些特征

本文主要介绍神经网络万能逼近理论，并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的函数逼近功能。大多数人理解"函数"为高等代数中形如"f=2x"的表达式，但是实际上，函数只是输入到输出的映射关系，其形式是多样的。

每个在自定义层中使用Keras函数式API的用户都要注意了！使用用Keras的Functional API创建的权重，可能会丢失。这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。让

权重约束提供了一种方法，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过度拟合，并改善模型对新数据的性能。有多种类型的权重约束，例如最大和单位向量规范，有些需要必须配置的超参数。如何使用Keras API创建向量范数约束。约束是按层指定的，但是在层中应用和强制执

通过上面几篇文稿可以详细了解到推荐算法的种类和优缺点，对于推荐算法这块内容还有很多，之前的几篇文稿在内容程度上多少有些许遗漏，以及之前阐述的算法内容深入程度上仍旧达不到一个专业推荐系统开发人员的水平。为此，在这篇文稿中，我将会对前面阐述的遗漏内容进行补充，

关于保存h5模型、权重网上的示例非常多，也非常简单。主要有以下两个函数：。load_model代码包含load_weights的代码，区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中

所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少

Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：。Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直持续链接API Server，获取PodSpec.No

background-repeat : repeat | no-repeat | repeat-x | repeat-y. background: transparent url repeat-y scroll center top ;CSS层叠性最后的执

负载均衡算法分为两类：一种是静态负载均衡，一种是动态负载均衡。将请求按顺序轮流地分配到每个节点上，不关心每个节点实际的连接数和当前的系统负载。采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会落到到同一台服务器进行访问。

过载保护+异构服务器的负载均衡，怎么设计？负载均衡是指，将请求/数据分摊到多个操作单元上执行，关键在于均衡。然而，后端的服务器有可能硬件条件不同，能否根据异构服务器的处理能力来动态、自适应进行负载均衡，以及过载保护呢?负载均衡、故障转移、超时处理等细节也都

集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。

CNN在做卷积的时候，每一层的输出是通过卷积的前向传播算法和反向传播算法，结合真实的标签，将前向传播的结果无限逼近具有真实标签，在此过程中不断的更新权重，形成具有真实标签类别信息的权重矩阵。利用训练高的权重矩阵去计算预测的输入数据，并产生一个结果，这个结果

前段时间有人向我咨询了根据经纬度计算球面距离的方法，希望我出一篇文章，所以就有了这篇文章。必要文件可通过后台回复「地理经纬度」获取。我首先想到的是matlab的「jplv7」工具箱里的「distance」函数，下面是具体的程序内容：。% PURPOSE:

AI芯片还可以怎么搞？登上Nature的研究带来新启发。整个过程既耗能又费时，就像眼睛把图像传给大脑。试想一下，如果人类眼睛可以直接处理图像——不用劳烦大脑，那视觉图像信息的处理速度岂不是可以大大提升？今天，Nature这篇新研究开拓性在于，直接让“眼睛”

感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。单层感知机的局限性在于只能分割表示线性空间，

为什么只选择了body元素，但是所有元素的字体颜色都被改了，就是因为css属性具备继承性。继承性是指被包在内部的标签将拥有外部标签的样式性，即子元素可以继承父元素的属性。important（重要的），用来提升权重，并且它的权重是无限大的

在前几篇文章中，我们学习到如何在训练集上设置权重，并由此计算出损失，其中loss是有两部分组成，分别是数据损失项和正则化项目。我们最终想要得到损失函数关于权重矩阵w的梯度表达式，然后进行优化。我们采用梯度下降算法，进行迭代运算，计算梯度进行权重的更新，并一

最近在比赛一个项目 , 是给Dubbo写一个负载均衡接口 , 其实dubbo已经实现了下面四种, 所以他做的不是这个单面负载均衡, 需要做双向负载均衡 , 负载均衡的权重取决于服务端,所以有些时候我们不知道如何计算权重, 权重受到很多因素影响 ,所以就需要