一、Docker启动异常表现：背景：images：keywords_exact:v1和启动container的命令如下：$ cat docker_run.shdocker run --network host \--name keywords_exact \--restart=always \-d keywords_exact \bash run.sh$ cat run.sh#!/bin/bash

一、过拟合1.过拟合现象过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。2.过拟合产生的原因？（1）在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候（2）权值学习迭代次数足够多

写在前面：写博客当成了学习笔记，容易找到去完善，不用于商业用途。通过各种途径网罗到知识汇总与此，如有侵权，请联系我，我下掉该内容~~1.搜索推荐中pairwise方法的适用性参考：1.https://mp.weixin.qq.com/s/IJ3x02KTW7NAocGb1sjRgg2.https://segmentfault.com/a/1190000019370...

一、Docker启动异常表现：背景：images：keywords_exact:v1和启动container的命令如下：$ cat docker_run.shdocker run --network host \--name keywords_exact \--restart=always \-d keywords_exact \bash run.sh$ cat run.sh#!/bin/bash

Linear Regression for Face Recognition这篇paper用线性回归的方法去人脸识别。LRC算法用最近邻子空间分类法进行分类，解决障碍物问题，提出了一个Modular LRC方法，介绍Distance-based Evidence Fusion（DEF）算法。主要就是解决围巾遮挡问题。

打开go项目工程的时候，自动run了一个脚本，报：go list -m -json all : 运行失败整个项目一片飘红，快捷键什么的都不可使用了golang 环境配置，依赖没有下载好自此，我的问题解决了。参考：Golang依赖下载安装失败解决方法_MrKorbin的博客-CSDN博客_go依赖安装失败...

fastjson升级的事情，我相信做开发的可能都做过，升级后带来一些个问题，在发请求的脚本，运行后，报错如下：2019-10-09 15:24:12.547 - - [ERROR] pool-28-thread-1 KmsTokenImplget token error :com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException: Unexpected...

单变量特征选择对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系。优点：易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的结果，但其与设计的算法模型无关。常见的方法：1、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数表示两个变量之间的协方差和标准差的商计算公式：系数理解：在实践统计中,一般只输出两个系数,一个是相关系数,也就是计算出来的相关系数大小,在-1到1之间;另一个是独立样本检验系数,用来检验样本一致性。也可能从

背景：安装使用torchnlp包后，代码跑不起来了，不是缺这就是没那个属性，想重新配置一个环境，但是都忘记了这个环境下安装的包都是什么版本的了。百度了一下：anaconda是否有版本回滚，有！解决：1.查看conda更新历史使用conda list --revision(pytorch) localhost:~ wang$ conda list --revision2020-09-07 15:46

tokenizer.tokenize() ：使用 tokenize() 函数对文本进行 tokenization（分词）之后，返回的分词的 token 词。tokenizer.encoder()：encode() 函数对 文本 进行 tokenization 并将 token 用相应的 token id 表示。