高并发下的Nginx性能优化实战、解读Nginx的核心知识、掌握nginx核心原理？通过本期课程将解答我们的疑惑。

#Day3学习笔记07/21最小二乘法——线性回归用数据拟合一条直线y=ax+b1.我们要使观测值与直线之间的距离(残差)的平方最小化。2.通过求导找到它等于0时的点。3.这条直线使平方和达到了最小化。odds(胜负比)和odds对数1.odds(胜负比)=happening/not happening不是probability(概率)=happening/(happening+not happe

简介1.机器学习都是关于作出预测和分类的。2.原始数据被称为训练数据，使用测试数据来评估机器学习方法，不要被机器学习方法与训练数据的匹配程度所愚弄。3.对训练数据拟合效果好，但预测效果不佳，这种现象称为“偏差-方差权衡”。4.机器学习最重要的是通过测试数据来决定哪种方法最适合我们的需求。交叉验证1.交叉验证可以比较不同的机器学习方法，并了解他们在实际工作中的作用。2.估计机器学习方法中的参数——参

在使用winscp上传服务器图片时，由于不小心误删了相似的一个目录下的图片文件，正好在本地有没有这个文件夹的图片备份，所以只好寻找linux（centos）下的文件恢复工具。   在成功恢复完所在目录的图片后，本文做个总结，以备将来使用。  这里使用的工具主要是 photorec .  因为testdisk和其在一个包里面，所以其实是一个下载地址。  1.首先，下载 photorec

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。...

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#Day2学习笔记07/20ROC和AUC1.假设一个逻辑回归曲线可以推测出一个结果的概率，然后选取某个概率作为分类的阈值。由于使用不同概率作为分类的阈值会计算出不同的敏感性和特异性，因此为了评价哪个概率会得出最佳分类结果，便需要对所有概率选择得出的分类结果的特异性和敏感性做统计，由此得出Receiver Operator Characteristic(受试者工作特征)的一条曲线汇总这些信息。2.

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