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ip2region 2.7.0 发布 - 增加 c/lua_c xdb 查询客户端

ip2region (2.0 - xdb) 是一个离线的 IP 数据管理框架和定位库,支持亿级别的 IP 断管理,10 微秒级别的查询性能,提供了很多主流编程语言的 xdb 数据格式的生成和查询实现。 ip2region 2.7.0 具体更新如下: 1、增加 c xdb 查询客户端实现:https://gitee.com/lionsoul/ip2region/tree/master/binding/c 默认数据的 bench 测试结果如下: ➜ c git:(master) ./xdb_searcher bench --db=../../data/ip2region.xdb --src=../../data/ip.merge.txt --cache-policy=vectorIndex Bench finished, {cache_policy: vectorIndex, total: 3417955, took: 3.896s, cost: 1 μs/op} 2、增加 lua_c xdb 查询客户端实现:https://gitee.com/lionsoul/ip2region/...

半监督学习

半监督学习指的是结合了少量的有标记数据和大量无标记数据来完成训练的过程。 在某些特定领域,大量有标记的数据很少也很难标注。 比方说,我们现在有一个公开数据集,它全部都是有标注的。此时我们可以使用有监督的学习来看一下结果,再使用10%的有标注的数据集结合剩下90%的未标注的数据来使用半监督学习的方法,我们希望半监督学习的方法也能达到有监督学习的水平。 半监督学习的应用 视频理解, 自动驾驶 医疗影像分割 心脏信号分析 半监督前提假设 连续性假设(Continuity Assumption): 我们用一个分类问题来举例,当我们的Input是比较接近的时候,比如说进行猫狗分类,两张猫的图片是比较接近的时候,此时output(后验概率矩阵)也必须是比较接近的。 比如说,x1和x2比较接近,x1的后验概率是0.9和0.1,明显它是分成第一个类0.9的。x2有两组输出,一个是0.85和0.15,另一个是0.55和0.45。那么我们可以看到这两组的输出虽然都是把类别分到了第一个,但是第二组输出是不满足连续性假设的,因为它和距离比较大,差的比较多。 聚类假设(Cluster Assumption) 聚...

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