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无监督学习9.1 无监督特征学习9.2 概率密度估计

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无监督学习9.1 无监督特征学习9.2 概率密度估计  无监督学习（ Unsupervised Learning ， UL ）是指从无标签的数据中学习出一些有用的模式．无监督学习算法一般直接从原始数据中学习，不借助于任何人工给出标签或者反馈等指导信息．典型的无监督学习问题可以分为以下几类：无监督特征学习（ Unsupervised Feature Learning ）是从无标签的训练数据中挖掘有效的特征或表示．无监督特征学习一般用来进行降维、数据可视化或监督学习前期的数据预处理．概率密度估计（
深度学习与神经网络学习笔记 2024-06-08
关于multiprocessing的Queue效率问题

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今天大半天都在折腾着一个问题，就是从kafka消费消息后，后面的业务处理一直处理不过来，总是延后几个小时。为了解决这个问题，不断去调试代码，查找到相对耗时的位置，最终定位是Qeueue的问题。先上一段简化版的代码。#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-from cachetools import TTLCacheimport osimpo...
python 2024-01-25
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数据库 2023-09-20
关于ArrayList与CopyOnWriteArrayList的遍历remove操作

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今天在测试list的遍历删除的时候突然发现，有报错1、当List中有五个对象的时候，使用CopyOnWriteArrayList实例化 我们会发现当使用foreach方法删除的时候是没有问题的，但是会发现，当使用迭代方法 iterator.remove() 删除的时候就会报错 2、使用ArrayList实例化对象 ...
日常总结 2023-05-21

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