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异常点检测,有时也叫离群点检测,英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非
监督学习算法,这里就对异常点检测算法做一个总结。
1. 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢?常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤,防止
对归一化等处理的结果产生影响。二是对没有标记输出的特征数据做筛选,找出异常的数据。三是对有标记输出的特征数据做
2025年05月14日
K-means,K-means++,均值漂移Mean Shift等算法可以解决大部分无监督的分类问题,由于他们都是基于距离的聚类算法,因此聚类结果是球状簇。在现实中,当聚类结果是非球状簇的时候,这几种算法将失效,此时引入新的算法–DBSCAN(基于密度的聚类)。
2025年05月13日
受到论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》的启发,并结合实际开发 RAG(检索增强生成)系统的经验,本文将介绍论文中提到的七个失败点,以及开发 RAG 流程中经常遇到的另外五个常见问题。更重要的是,我们会分享如何解决这些问题的方法,帮助大家在日常 RAG 开发中更轻松地应对这些挑战。
这里我用“难点(pain points)”而不是“失败点(failure points)”,是因为这些问题其实都有办法解决。只要提前处理好,就能避免它们真的变成开发中的“绊脚石”。
2025年05月13日
Spring Boot 3.x 是建立在 Spring Framework 6.0 基础上的重大版本更新,主要新特性包括:
2025年05月13日
2025年05月13日
自动配置是Spring Boot的核心特性之一,它能够根据项目中添加的jar依赖自动配置Spring应用程序。例如,如果在classpath下发现了H2数据库的jar包,Spring Boot会自动配置一个内存数据库。