9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
人工智能
Skywalking(v8.5.0)优化系列汇总
章节规划如下：
1. Agent的能力|设计|优化
我们需要观测什么
SkyWalking Agent 能观测什么
如何采集可观测性数据
揭开 Java Agent 的面纱
SkyWalking Agent 的设计及使用优化
参考文末附录：【当月亮守护地球 | SkyWalking Agent守护你的应用...有它相伴才安逸】
2. Agent插件篇
3. 负载均衡篇
4. 服务集群篇
5.
XXL-JOB分布式定时任务
一、前言
1、什么是分布式任务调度
任务调度是指基于给定的时间点，给定的时间间隔或者给定执行次数自动的执行任务。任务调度是是操作系统的重要组成部分，而对于实时的操作系统，任务调度直接影响着操作系统的实时性能。任务调度涉及到多线程并发、运行时间规则定制及解析、线程池的维护等诸多方面的工作。
WEB服务器在接受请求时，会创建一个新的线程服务。但是资源有限，必须对资源进行控制，首先就是限制服务线程的最大
品牌AI曝光怎么测？4 款GEO监测工具测评
当生成式AI逐步主导互联网信息获取链路，品牌正面临前所未有的“隐形危机”。国际数据公司（IDC）《2025年全球AI搜索市场预测》报告明确预判，2026年全球超40%的搜索引擎查询，将由生成式AI直接输出答案，而非传统链接列表。这一趋势意味着，品牌若无法跻身AI即时应答体系，就会直接流失
从深夜改稿到安心创作：AI时代的另一种可能，AMA与你细说
文章目录
一、凌晨3点，我还在为一篇文案绞尽脑汁
二、AI创作：普通人的最后一次创作革命
2.1 为什么说这是普通人的机会？
2.2 AI创作到底能做到什么？
三、AI创作者AMA：为普通人量身打造的成长平台
3.1 这不是一场普通的分享会
四、互动积分系统：边学边赚，
七牛云 Claude AI 完整配置指南
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【金猿人物展】涛思数据创始人、CEO陶建辉：实现AI时代时序数据库向“数据平台”的转型
陶建辉
“【提示】2025第八届年度金猿颁奖典礼将在上海举行，此次榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。
大数据产业创新服务媒体
——聚焦数据 · 改变商业
在数字化转型与AI技术爆发的浪潮中，时序数据库作为处理海量实时数据的核心工具，已成为工业互联网、自动
【博客之星2025年度总评选】2025年度技术博客总结：从Python基础到AI前沿的进阶之旅
本文目录一、个人成长与突破盘点1.1 技术深度与广度的双重突破1.2 问题解决能力的显著提升1.3 技术视野的前瞻性拓展二、年度创作历程回顾2.1 从基础到高级的系统化梳理2.2 内容质量的持续提升三、个人生活与博客事业的融合与平衡四、结语 2025年对于我而言，是技术深耕与突破的关键一年。作为一位专注于Python技术栈的开发者，在这一年中不仅实现了个人
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
读《财富的起源》13
制造有趣的外生因素
传统经济学理论就像碗中球，无论我们让球滚到碗中的什么地方，它都会回到同一个均衡点上。
震动一开始就会让球离开均衡点，不断地在碗内滚动。当我们压弯碗的一边（请想象这是一只橡胶碗），改变约束的形状，最终球会根据碗的新形状而在一个新的均衡点停下。
模型限制之外的变量被称为外生变量，而模型限制内的变量则被称为内生变量。典型的外生变量包括客户喜好、技术创新、政府调控和天气变化。
在传统经
