Welcome to 9ilk's Code World         (๑•́ ₃ •̀๑) 个人主页:       9ilk (๑•́ ₃ •̀๑) 文章专栏：    算法Journey   本文开始,博主开始讲解有关前缀和的算法，本篇博客我们先来了解一下有关前缀和的两个模板。 🏠 一维前缀和模板 📌 题目内容 一维前缀和 📌题目解析 数组

数据降维： 特征工程：

有人说在云计算工程领域，最难的部分是运维，因为管100台、1万台或是100万台机器，是完全不同的概念，你想机器少可以人管，机器多了还能靠人么，当然不能了。再则，运维系统不属于功能性的东西，常常因为用户看不见而被严重的低估。在8月份的“云计算运维的那些坑儿”那期在线培训中，VisualOps CTO王旭也谈过云计算运维的相关问题。但这里说的机房运维只是云计算运维的一个部分，事实上，随着云平台被越来

目录 一、特征选择： 1.最大互信息系数(MIC)： 2.互信息(MI)： 3.最大相关最小冗余算法(mRMR)： 4.支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)： 二、特征降维： 1.主成分分析(PCA)： 2.核主成分分析(KPCA)： 3.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)： 三、特征提取： 1.信号处理层面 2.深度学习层面 ①CNN-LSTM-Attention：

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释      在这一篇之前的内容是《Factor Analysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Principal fact

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Estimation of continuous valence and arousal levels from faces in naturalistic conditions 论文发表于2021年1月21日 最近几年，研究人员开发了许多基于面部表情的预测情绪的深度神经网络模型。但是，目前的大多数模型仅仅检测几个主要的情绪状态例如生气、开心等，而不是关注更加微妙变化的人类情绪。 离散的情绪

应阔浩 李建宇 等 读完需要 11分钟 速读仅需 4 分钟 摘要：云原生落地之路并不是一帆风顺的，无论是在运维侧还是研发侧，我们都走过不少冤枉路，下面把曾经遇到的“坑”汇总到一起，分享给在云原生之路探索的你。 1     运维侧的教训 运维侧最核心的目标就是保障 Kubernetes 集群的稳定性，在搭建 Kubernetes 集群的过程中，我们遇到了 2 个比较严重的问题，一个是容器产生僵尸进

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