本博客参考自：Android Fragment详解(五)：Fragment与Activity通讯将Fragment添加到Activity之后，Fragment必须与Activity交互信息，这就需要Fragment获取它所在的Activity，Activity也能获取它所包含的任意的Fragment。可按如下方式进行：Fragment获取它所在的Activity：调用Fragment的getA

本文总结了在数据集线性可分情况下，使用支持向量机算法进行分类的思想——硬间隔最大化。然而，在多数应用中，数据集并非线性可分，如果只是在分类边界附近少数点造成线性不可分，这种情况下需要在硬间隔最大化目标函数基础上，引入松弛变量和惩罚因子，然后通过拉格朗日对偶性求解，这种方法称为软间隔最大化。如果大量样本线性不可分，则需要引入核技巧，往高维空间映射，转化为线性可分。对于这两部分内容，在后续博客中在总结

由于上述的超平面只能解决线性可分的问题，对于线性不可分的问题，例如：异或问题，我们需要使用核函数将其进行推广。一般地，解决线性不可分问题时，常常采用映射的方式，将低维原始空间映射到高维特征空间，使得数据集在高维空间中变得线性可分，从而再使用线性学习器分类。如果原始空间为有限维，即属性数有限，那么总是存在一个高维特征空间使得样本线性可分。若∅代表一个映射，则在特征空间中的划分函数变为：按照同样的方法

大数据基础服务平台是一种用于管理、存储、处理和分析大量数据的平台。它提供了一系列的大数据处理和分析工具，包括 Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flink、Zookeeper、Kafka 等，使得企业和组织能够更好地理解和利用他们的数据。随着 Cloudera 和 Hortonworks 合并后，逐步将 CDH 和 HDP 停止免费使用后，市场上便掀起了对大数据基础服务平台的替代浪潮

怎么样让大量的 ETL 任务准确的完成调度而不出现问题，甚至在任务调度执行中出现错误的情况下，任务能够完成自我恢复甚至执行错误告警与完整的日志查询。Airflow支持各种数据处理库和系统，如Spark、Hive、Pig等，并具有强大的调度能力和丰富的插件生态。Luigi是由 Spotify 开发的Python库，用于构建复杂的批处理任务管道。Apache DolphinScheduler 是一个分

1、迁移学习迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，你就可以利用以前的学习成果(例如VGG、 Inception、MobileNet)，避免从零开始。我们把它看作是站在巨人的肩膀上。在计算机视觉领域中，迁移学习通常是通过使用预训练模型来表示的。预训练模型是在大型基准数据集上训..

Llama3作为最新版本，以其逼近 GPT-4 的性能、大规模数据驱动的学习以及高效训练流程，巩固了 Meta 在开源大模型领域的领先地位，并推动了人工智能在社交、商业和其他领域的广泛应用。LLaMA是由Meta AI发布的大语言系列模型，完整的名字是Large Language Model Meta AI，直译：大语言模型元AI。作为该系列的初代模型，Llama 是一个纯粹的基座语言模型，设计目

回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法，它主要是通过因变量YYY与影响它的自变量XiX_iXi​之间的回归模型，衡量自变量XiX_iXi​对因变量YYY的影响能力的，进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。

我们每天都做着各种形形色色的决策——周末怎么嗨、是否买下衣服、出差选哪种交通工具等等，这些决策的过程我们用图形的形式表现出来就是一种类似树形的结构，将这种决策思想应用到机器学习算法领域，那就是我们本文要说的决策树算法。决策树算法属于有监督学习算法的一员，在决策前需要先根据先验数据进行学习，构建并训练出一个决策树模型。决策树模型中每一个非叶子结点代表着一个特征属性，其下每一个分支都代表对该特征属性值

CNNCNN简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）。卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。初识卷积首先，我们去学习卷积层的模型原理，在学习卷积层的模型原理前，我们需要了解什么是卷积，以及CNN中的卷积是什么样子的。大家学习数学时都有