文章目录 1. 集成学习概述2. Boosting算法详解3. Gradient Boosting算法详解3.1 基本思想3.2 公式推导 4. Python实现 1. 集成学习概述 集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。相比于单个模型&#xf…

一、Center Loss 1. 定义 Center Loss 旨在最小化类内特征的离散程度，通过约束样本特征与其类别中心之间的距离，提高类内特征的聚合性。 2. 公式 对于样本 xi​ 和其类别yi​，Center Loss 的公式为： xi​: 当前样本的特征向量&…

前言 在现代分布式系统架构中，服务的稳定性和可用性是至关重要的。随着微服务和云原生技术的发展，如何有效地进行流量控制、熔断降级以及系统保护成为了一个关键课题。Sentinel 是阿里巴巴开源的一款面向分布式服务架构的流量控制组件，它不仅…

一、Axios 1.1.Axios概述 AJAX 是一种技术和方法论，允许网页在不重新加载整个页面的情况下，与服务器进行异步通信并更新页面内容。AJAX 本质上并不是某个具体的工具或库，而是描述如何使用 JavaScript 与服务器进行交互的方式。XMLHttpReque…

贪心算法 买卖股票的最佳时机买卖股票的最佳时机II跳跃游戏跳跃游戏II划分字母区间 买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的…

1.预训练思想 有了预训练就相当于模型在培养大学生做任务，不然模型初始化再做任务就像培养小学生 当前数据层面的瓶颈是能用于预训练的语料快被用完了 现在有一个重要方向是让机器自己来生成数据并做微调 1.1 预训练（Pre - training）vs. 传…

今日的工作聚焦于项目的收尾阶段，重点围绕首页图表功能的完善以及项目的打包、部署上线，通过一系列的技术手段确保项目能够在生产环境中高效稳定运行。以下是详细的工作总结。 一、今日工作概述 今日主要完成了首页 echarts 图表的应用与优化&#xff…

微信小程序主要建立在手机端使用，然而手机又涉及到各种系统及版本，所以对SSL证书也有要求，如果要小程序可以安全有效的访问需要满足以下要求： 1、原厂SSL证书（原厂封）。 2、DV单域名或者DV通配符。 3、兼…