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巡云轻论坛系统 4.4 发布,增加评论回复修改功能

v4.4 主要更新: 1、新增话题评论修改功能 2、新增话题回复修改功能 3、修复话题同时打开多个引用编辑器时引用评论错误 4、修复引用评论不能上传图片错误 5、移动端话题内容和问题内容图片采用异步加载 6、话题列表增加视频播放器。 轻论坛系统简介 巡云轻论坛系统包含论坛、问答模块。系统采用JAVA+MYSQL架构,自适应手机端和电脑端,界面简洁,性能高效。数据库表结构设计使用分表方案,提高系统的负载能力。 后台数据库备份/还原、全站指定目录打包、一键自动升级等功能使维护简单方便。 演示网站:http://www.diyhi.com/cms.html页面可获取前后台演示地址、登录账号和密码 开源代码托管平台 码云:https://gitee.com/diyhi/bbs github:https://github.com/diyhi/bbs

每日一博 | 过拟合与欠拟合

本文首发自公众号:RAIS ​前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 构建复杂的机器学习算法 上一篇文章中我们介绍了什么叫做机器学习算法极其具体的定义和所关心的问题,比较简单,接下来的文章我们将介绍一些设计学习算法的基本准则。 误差 泛化:机器学习的目的是在新的输入上具有良好的表现,而不是已有的数据,这很好理解,在新的数据上表现良好的能力叫做 泛化。 在机器学习中,总是存在误差的,百分之百的确定的事件已经不是机器学习研究的范围了。既然如此,就一定存在误差,训练过程在训练集上误差称作 训练误差,泛化后的在新的输入上的误差称为 泛化误差 或 测试误差。我们都希望误差尽可能的小,并且相比较而言泛化误差减小更重要(毕竟解决问题才是最重要的)。 这里会遇到一个问题就是我们往往只能得到训练数据集,没有什么好的办法提前获取模型交付生产环境后所新输入的数据,针对这样的问题,我们往往在收集统计训练数据时,尽量接近实际生产环境,并且假设数据之间是 独立同分布 的,称为 数据生成分布,基于这样的原因,我们会假设训练误差和测试误差两者的期望是一样的。因此...

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