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设计模式看了又忘,忘了又看?

设计模式收藏这篇就够了 耗时了 5 个月,终于把设计模式一整个系列写完。其实设计模式这一系列文章网上已经有很多非常好、非常优秀的文章,为什么要写呢? 一方面是为了学得更扎实,印象中设计模式学习了 2 遍,记得牢的基本就那几个众所周知的,反思前面 2 次学习过程,缺少了思考的过程,没有把知识消化掉转化成自己的,就像动物一样,吃进去的东西没有消化只能排出。 另一方面是利用这个学习过程,学会把知识用文字表达出来,也把这份知识分享给各位同道中人。 没有期望说这系列的每篇文章都对你有意义,这要求太高了,我远没有这个能力,但是如果能有一篇文章让你看完就把这个设计模式都记住了,那这系列文章的目标就达到了。 这里整理了这个系列文章汇总,有关注公众号的同学可以直接点击菜单【设计模式】看所有文章,没有关注的同学可以收藏这篇汇总文章。 划重点:这一系列文章已经整理成 PDF 电子版,在公众号 LieBrother 后台回复【设计模式】即可获取。 通过下面链接获取试读版。 一故事一设计模式-LieBrother(试读版).pdf【提取码:2ftr3w】 六大原则 单一职责原则(方法:修改名字还是密码?接口:洗...

在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (十二)异常检测算法

异常检测是机器学习领域常见的应用场景,例如金融领域里的信用卡欺诈,企业安全领域里的非法入侵,IT运维里预测设备的维护时间点等。我们今天就来看看异常检测的基本概念,算法,然后看看如何利用TensorflowJS来进行异常检测。 什么是异常点? 异常点是指数据中和其它点不一样的点,异常检测就是要找到这些点。通常有以下这些不同类型的异常: 点异常 Point Anomalies 单个点和其它数据显著的不同 上下文异常 Contextual Anomalies 数据在所在的上下文环境中是个异常,例如下图t1不是异常而t2是因为t2前后的数据和t2有显著的差异。 集合异常 Collective Anomalies. 集合异常是指一组数据点和其它的数据有显著的不同,这一组数据的集合构成异常 从数据维度的角度来看,异常也分为单变量(univariate)和多变量异常(multivariate)。 异常检测的算法主要包括基于统计的算法和基于机器学习的算法。 异常检测的统计学方法 利用统计方法来进行异常检测有两种,第一种是参数化的,就是假定正常的数据是基于某种参数分布的,那么我们可以通过训练数据估计出数...

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