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  • 寻觅互联网,少有机器学习通俗易懂之算法讲解、案例等,项目立于这一问题之上,整理一份基本算法讲解+案例于文档,供大家学习之。通俗易懂之文章亦不可以面概全,但凡有不正确或争议之处,望告知,自当不吝赐教! ...


    寻觅互联网,少有机器学习通俗易懂之算法讲解、案例等,项目立于这一问题之上,整理一份基本算法讲解+案例于文档,供大家学习之。通俗易懂之文章亦不可以面概全,但凡有不正确或争议之处,望告知,自当不吝赐教!

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    1.逻辑回归(Logistic Regression)

    1.1逻辑回归与线性回归的关系

    逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。

    首先我们先来看一个函数,这个函数叫做Sigmoid函数:

    image

    函数中t无论取什么值,其结果都在[0,-1]的区间内,回想一下,一个分类问题就有两种答案,一种是“是”,一种是“否”,那0对应着“否”,1对应着“是”,那又有人问了,你这不是[0,1]的区间吗,怎么会只有0和1呢?这个问题问得好,我们假设分类的阈值是0.5,那么超过0.5的归为1分类,低于0.5的归为0分类,阈值是可以自己设定的。

    好了,接下来我们把aX+b带入t中就得到了我们的逻辑回归的一般模型方程:

    image

    结果P也可以理解为概率,换句话说概率大于0.5的属于1分类,概率小于0.5的属于0分类,这就达到了分类的目的。

    1.2损失函数

    逻辑回归的损失函数跟其它的不同,先一睹尊容:

    image

    解释一下,当真实值为1分类时,用第一个方程来表示损失函数;当真实值为0分类时,用第二个方程来表示损失函数,为什么要加上log函数呢?可以试想一下,当真实样本为1是,但h=0概率,那么log0=∞,这就对模型最大的惩罚力度;当h=1时,那么log1=0,相当于没有惩罚,也就是没有损失,达到最优结果。所以数学家就想出了用log函数来表示损失函数,把上述两式合并起来就是如下函数,并加上正则化项:

    image

    最后按照梯度下降法一样,求解极小值点,得到想要的模型效果。

    1.3多分类问题(one vs rest)

    其实我们可以从二分类问题过度到多分类问题,思路步骤如下:

    1.将类型class1看作正样本,其他类型全部看作负样本,然后我们就可以得到样本标记类型为该类型的概率p1。

    2.然后再将另外类型class2看作正样本,其他类型全部看作负样本,同理得到p2。

    3.以此循环,我们可以得到该待预测样本的标记类型分别为类型class i时的概率pi,最后我们取pi中最大的那个概率对应的样本标记类型作为我们的待预测样本类型。

    image

    总之还是以二分类来依次划分,并求出概率结果。

    1.4逻辑回归(LR)的一些经验

    • 模型本身并没有好坏之分。

    • LR能以概率的形式输出结果,而非只是0,1判定。

    • LR的可解释性强,可控度高(你要给老板讲的嘛…)。

    • 训练快,feature engineering之后效果赞。

    • 因为结果是概率,可以做ranking model。

    1.5LR的应用

    • CTR预估/推荐系统的learning to rank/各种分类场景。

    • 某搜索引擎厂的广告CTR预估基线版是LR。

    • 某电商搜索排序/广告CTR预估基线版是LR。

    • 某电商的购物搭配推荐用了大量LR。

    • 某现在一天广告赚1000w+的新闻app排序基线是LR。

    1.6Python代码实现

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  • 写一些数据结构时,发现有些地方光靠代码逻辑写有点费劲,还是回来复习一下正则表达式,写文章加深一下理解 学习参考: 报名参加了 极客时间(正则入门),以此做一下学习笔记 应用场景示例: 正则表达式实现...

    写一些数据结构时,发现有些地方光靠代码逻辑写有点费劲,还是回来复习一下正则表达式,写文章加深一下理解

    学习参考:

    报名参加了 极客时间(正则入门),以此做一下学习笔记

    应用场景示例:

    正则表达式实现模式匹配

    一、正则功能

    校验数据有效性

      手机号,邮箱等限定格式

    查找符合要求的文本内容

    对文本切割替换等操作

     

    二、元字符

    元字符指正则表达式中特殊用途的字符

    分类

    1. 特殊单字符

    在匹配数字的时候,可以写成  \d{11} 匹配 11 位数字。其他也相同

     

    2. 空白符

    空白符主要表示 换行 \n ,制表符 \t 等

    其中,在正则中,空格用英文的空格表示

    3. 量词

    量词用于衡量字符的出现次数

    这个地方教材说的有点模糊,但经过我尝试

    \d{10}  :只匹配出现了十位数字的数字组合

    这个数字代表了匹配的对应数字位数

    还有比如英文单词,颜色 color 与 colour ,若我们想都匹配成功

    可以设定为 colou?r

    ?表示前一个字符可有可无

    4. 范围

    假如我们想匹配手机号,首先是 11 位数字,但还有一些不是手机号的 11 位数字如何过滤呢?

    就可以通过设定范围来找到更合适的内容

    第一个 | 表示 或,符合两边的一个即可

    第二个 【aei】,这样就表示匹配 a e i 这三个元素

    第二个表示一个数字或字母范围,可以加 ^ 表示 非

    还有就是网站的话 ,有 https 或者 http ,就可以用 https? 来把两个都匹配了

     

    5. 总结

    题目:

    更严谨的匹配手机号

    1. 第一位固定为 1 

    2. 第二位可能为 3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9

    3. 第三位到 11 位可能为 0-9

     

    答案:

    r"1[3-9]\d{9}"

     

     

     

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  • 之所以如此,是因为区块链既是全新的技术方案、交易模式和商业逻辑,同时也是一种全新的制度机制。区块链的“网红效应”才刚刚开始。 本文的主要思想来自于<区块链:即使技术方案,也是制度机制>。我...

    最近,区块链很火,刚刚在人大会上又火了一把。之所以如此,是因为区块链既是全新的技术方案、交易模式和商业逻辑,同时也是一种全新的制度机制。区块链的“网红效应”才刚刚开始。

    本文的主要思想来自于<区块链:即使技术方案,也是制度机制>。我也是一个区块链的小白,对一直对区块链很感兴趣和好奇。本文讲解的很到位,故而分享给大家。

    一 去中心化—–区块链的第一机理

    当今时代,社会制度的核心机制是“中心化”,国家、政府、各类首脑机关、银行、交易所、公司等都是中心。这些中心根据各自承担的职能,对权力、军事、交通、信息、货币、商业交易等几乎社会运行所涉及的一切资源进行集中或分散,社会成员通过与各类中心的互动而获取财富、履行职责,并且与其他成员之间建立联络。当然,并不是说所有的人类行为都需要借助中心来完成,但“中心化”无疑是社会运行最主要的模式。

      “中心化”作为一种机制的优势有很多,可以提高效率、集合资源、迅速建立起秩序等,但中心化的缺陷也是显而易见的,因为中心化意味着对个体权利和选择机会进行了限制,并且必然会对资源财富、社会成员的活动等形成控制,造成不平等、不公平、不透明。所以,去除“中心”的存在,实现社会成员与成员之间的直接互联,由成员共同而且自发地对公共事务实施管理,这一直是人类的理想之一。

      区块链最初只是“比特币”的基础技术,在创立之初未必会有太过复杂的意旨,但随着比特币风靡于世,其所暗含的内在机理也正在不断地释放出光芒。

    “点”与“点”的直联,也即人与人的直联,没有中心,也不需要中心,按照区块链的这种逻辑,基于商业交易的直联可以消灭企业,基于货币的直联可以消灭银行,基于管理公共事务的直联,那是无政府主义。

    二 共识机制

    主流社会制度的“痛点”显然不止“中心化”这么一项,“信任”就是另外一个“痛点”,尤其是陌生人之间的信任。“信任”是个大问题,司法、货币、银行、公证、征信,甚至政府的存在等,几乎都是为了实现社会成员的守信和相互信任,“中心化”某种程度上也是因为“中心”更可信。但是,现行机制的效果并不令人满意,且成本巨大。

      区块链解决了信任问题!

      区块链要求每个联结点在共同的账本上对每一笔交易进行分布式记账,每当交易发生之后,信息会通知到所有的“点”,各个“点”(即人)按照预设的规则独立地对交易进行确认,整个过程中,信息透明统一,参与者资格权限完全对等。多数“点”确认的结果就是最终的结论,系统会自动将你的数据修正为大家认可的结果。你想作弊或者坚持不同的观点,除非你能让超过51%的“点”都同时认可你的结论,当参与的“点”多到一定程度时,这事实上是不可能的。一次交易得到确认之后,交易的记录和各种数据打包成块,加上时间戳,编入链中,然后启动下一轮交易(块),新旧区块前后为继形成“链”。各个区块所存储的交易记录可以无限追溯,随时备查且无法更改,想要作假、撒谎、隐瞒真相,根本无机可乘,人与人之间的信任由此得以确立!

    这种信任不依赖于某个权威,而是建立在“共识”之上,一种由所有参与者在完全平等和信息充分透明的基础之上达成的“共识”,并且由所有人共同维护和传承已经形成的“共识”,是真正“多数人对少数人的暴政”。

      第二代区块链还引入了“智能合约”机制,在程序中加入了能够自动履行的合约,一旦约定的条件得到满足,系统将自动实施强制交付,所有的联结点也都会见证和确认这一过程,容不得背信弃义行为的发生。

    三 激励机制

    任何一种制度机制,首要的功能显然应当是“激励”,其次才是约束,有效的激励是社会进步真正的动力。现行社会治理体系中的产权制度和分配方式等,宗旨皆在于激励人们去发展生产力、创造财富;公司薪酬制度、职工持股、职级晋升等同样是为了激励员工努力创造价值。区块链如果应用于商业场景,自身不需要附带激励功能,因为参与者的商业诉求自然会激励他们主动地去管理和维护区块链。但如果应用于公共事务,就必须加入激励机制,否则链条将无法延续下去。

      比特币、以太币以及其他各种虚拟代币(token),正是区块链具备激励功能的体现。中本聪所设计的区块链是试验之作,本身并无商业价值,为了引起关注、发展联结点,同时激励参与者不断通过“挖矿”式计算来创建新的区块,共同维护链条的延展存续,他必须要给予为此而做出努力的人以“报酬”。所以,在每一次“挖矿”成功并得到确认之后,新的区块形成,而公认胜出的“挖矿”者则获得token,并被记入公共账本。中本聪将这种本质上属于一段计算机程序的奖励命名为“比特币(Bitcoin)”,这种命名暗合了现实社会中人们关于货币的各种意念,从而使区块链被误认为是一种造钱的计算机程序,比特币因此而风靡于世,并且还催生出一波虚拟货币热潮。

      无论是从制度设计,还是实际效果,最早的“比特币区块链”所蕴含的激励机制无疑都是十分成功的。

    虚拟货币热潮主要体现在“ICO(初次代币发行)”这个概念之上,如在2014年通过ICO众筹得以发展的以太坊(Ethereum)。但实践中多数ICO公司的目的并不在于开发区块链,或者尚且处在毫无头绪的状态,只是以技术创新为装帧,以发行“token”之名行募集资金之实,他们此时发行的勿宁说是一种虚拟的证券,与区块链技术无关,完全是规避资本市场管制的非法行为,理所当然被禁止。

      至于各种以网络“虚拟货币”取代法定货币的讨论,显然是伪命题。基于区块链技术的“虚拟货币”只存在于特定的区块链场景之中,并且无中心、无组织;而法定货币是通货,是一个国家主权的体现,承载着几乎全部社会财富,因而绝无可能被某种网络上自行创制的“虚拟货币”所取代。但“虚拟货币”是数字化的,方便快捷,并且交易完全透明,可以无限追溯,基于此类货币的洗钱、行贿、受贿等犯罪行为无所遁形。所以,随着技术的进步和货币数字化交易方式的普及,由政府主导,基于区块链技术发行“法定数字货币”作为通货使用,减少或取消“纸币”的发行,将会是必然的趋势。即便如此,国家主导发行的区块链货币也不可能是完全“去中心化”的。

    四 前进展望

    理论上言,可以将现实生活中互联网可及的所有事物都装在一个巨大的区块链中,从而彻底解决平等、公平、失信、犯罪等一切问题,区块链技术似乎也蕴含了这样远大的理想。但这种理想无异于“乌托邦”,不仅科技水平不支持,世俗国家林立的世界也不允许存在这样的“链”。

      目前,比特币每秒能够执行的交易只有廖廖几笔,而中心化机制的支付宝每秒频次可达几十万笔。分布式记账,等待所有的“点”形成共识,以及对各个参与者巨大的数据储存和分析能力的要求等,都决定了区块链的效率极其低下,根本无法满足现实交易的需求。所以,区块链目前的实用价值尚且不高。但在多方当事人参与,且呈流程化延展的交易场景里,比如供应链交易、票据流通,乃至诉讼程序等场合,区块链无疑具有明显的应用优势,实践中成功的案例也在不断涌现。

      技术从不因人而停滞,人却因技术而解放。未来,随着互联技术的不断进步,信息传输速度和软硬件性能的不断提高,相信区块链终将克服所有障碍,而成为最有效、最流行的技术方案,其所蕴含的全新的制度机制也必将绽放出人类文明之花。

    转载自:
    https://www.cnblogs.com/majianchao/p/8831283.html

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    相信很多做前端的有时候很好奇为什么设计稿都是750px,查了好多资料也懵懵懂懂的,我也是这样的,经过自己查阅文档,我将自己理解的告诉大家,不妥之处请大神指出,将十分感谢!!!
    第一点:手机像素
    手机像素是逻辑像素也就是pt,1pt等于2px
    第二点:物理像素
    设计稿普遍给的都是物理像素,也就是px
    第三点:为什么不给pt像素呢
    因为css像素普遍使用率最高就是px像素,苹果手机屏幕为二倍高清屏,显示更为清晰
    第四点:为什么没有比750还大的设计稿呢
    因为人类的视觉分辨最大就是750,给在大的设计稿在手机上你也看不出区别,750是人类最为舒适的
    第五点:手机屏幕为375要给750的设计稿
    因为给俩倍的设计稿显示会更为清晰,超过俩倍人类在手机视觉上也看不出区别,给三倍就已经超过人类视觉的极限了

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    千次阅读 2020-05-13 17:17:25
    看业务代码的时候,有些逻辑用到了短链接服务,感觉还蛮有意思的,这里简单的记录一下。 这种营销短信大家应该都收到过,短信有最大字符限制,而且为了更好的观感体验,短信里的链接一般都很短。现成的短链接生成...
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  • 本文重点讲解一下Rxjava的入们教程,行文通俗易懂,初学者不容错过。 前言Rxjava由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 &amp; 使用简单的特点,深受各大 Android开发者的欢迎。Github截图本文主要:面向 刚接触...

空空如也

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