frp穿透

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配置本地与服务端：

1. 下载解压

1

tar -xzvf  frp_0.29.0_linux_amd64.tar.gz`

2. 服务器配置：frpc.ini

摘要

决策树算法类似于数据结构中的二分查找，可以使不同类型的数据集合，建立不同的分类器，最终可以通过决策树给出近似正确的结果。

决策树 Decision Tree

例如一个邮件系统，通过数个问题推断，不断进行缩小答案。

——用十年的沉淀，成为一名业界优秀的软件工程师

ps :某次老师需要上交的工作职业规划

先引用之前与久哥的对话（百度T9架构师）：

他问，“如果让你用10年的时间学习数据库，你能不能成为这个领域的专家？”
我说，“应该可以吧”
他说，“你现在20，10年后也才30，30岁就能成为某个领域的专家，为什么不去做呢？你看看周围有多少30岁的人还一事无成，而那个时候的你已经是数据库的专家了。”

比赛思路-阅读

https://www.secrss.com/articles/15352

BERT-Finetune、BERT-CNN-Pooling、BERT-RCNPooling多种结构进行融合!

• 每一个模型的基础上，进行10折交叉验证

• 利用 textrank4zh 对每条新闻文本取10个关键词，汇集所有的关键词，得到前100个出现最多的关键词。通过观察这些关键词，发现假新闻喜欢对部分人名、地名、名词、动词进行造谣。

• 模型融合+gru

  

文本特征提取

参考

机器学习算法往往无法直接处理文本数据，需要把文本数据转换为数值型数据

One-Hot

One-Hot方法很简单，但是它的问题也很明显：

• 没有考虑单词之间的相对位置，任意两个词之间都是孤立的；
• 如果文档中有很多词，词向量会有很多列，但是只有一个列的值是1；

数据包

sklearn datasets

提供一些导入，在线下载及本地生成数据集的方法。

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法

摘要

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

前言

本系列文章源自于读《机器学习实战》这本书的学习笔记，用于记录学习内容，不断更新，，

21世纪互联网的发展，使得我们对于数据的收集更加容易，在这样大量数据的前提下，我们必须要挖掘出海量数据的价值，而机器学习的算法受到许多爱好技术人员的青睐，是因为这些算法在一定程度上可以帮助我们进行一些诸如回归预测，分类，识别等诸多场景的应用。

unnatural 石原里美 入坑了她的美

Linux基本知识

查询命令 man

linux的命令和参数太多，而且容易记错，我们可以通过man [命令] 来查看如何命令的使用文档，这才是学习命令最好的办法。