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
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
IntelliJIDEA-AI工具与插件全解析
IntelliJ IDEA AI工具与插件全解析IntelliJ IDEA（以下简称IDEA）作为Java开发的主流IDE，通过丰富的AI工具和插件可大幅提升编码效率。以下介绍官方集成功能、热门AI插件及实用技巧，帮助你实现“智能编码”。
一、IDEA官方AI功能
1. AI Assistant（内置AI助手）
SparkThriftServer内存泄漏排查
STS（SparkThrfitServer）版本
spark-3.2.1-bin-hadoop3.2
问题表现
Spark UI 经常无响应
STS 经常挂掉
问题分析
获取heap.hprof和gc.log
spark.driver.extraJavaOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/spark/
我为 Netty 贡献源码 | 且看 Netty 如何应对 TCP 连接的正常关闭，异常关闭，半关闭场景（上）
本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本
写在前面.....
本文是笔者肉眼盯 Bug 系列的第三弹，前两弹分别是:
抓到Netty一个Bug，顺带来透彻地聊一下Netty是如何高效接收网络连接的 ，在这篇文章中盯出了一个在 Netty 接收网络连接时，影响吞吐量的一个 Bug。
抓到Netty一个隐藏很深的内存泄露Bug | 详解Recycler对象池的精妙设计与实现
AI+Decodo：构建智能电商价格监控系统的完整实战指南
在现代电商环境中，价格监控已成为商家和消费者的刚需。然而传统的网页爬虫面临着反爬虫机制越来越严格、网页结构复杂多变、IP被封禁等诸多挑战。本文将详细介绍如何结合AI智能分析与高质量代理池，构建一个既稳定又智能的电商价格监控系统。一、技术背景与挑战分析1.1 传统爬虫的痛点现代电商网站的反爬虫机制日趋完善，传统爬虫面临以下核心挑战：
网络访问
《时间简史》读后感（十三）
虽然黑洞能让光线无法逃逸，但研究表明，黑洞并不是真的黑，它们就像热体一样发热发光，它们越小则发光发热越显著。所以，可以说小的黑洞或许会比大的黑洞更容易被观测到。黑洞的事件视界是由刚好不能从黑洞逃逸，而只在边缘上永远盘旋的光线在时空里的路径形成，一旦这些光线相互靠近，最终它们会相撞。由此可以看出，这些光线只能是平行或散开的。
事件视界的非减性质告诉我们，落入黑洞的物质或辐射会导致黑洞事件视界的面积增
AI数字人：繁荣背后的伦理困境与法律迷局（8/10）
摘要：本文深入剖析 AI 数字人从虚拟走向现实的历程，阐述其融合多技术实现从静态到动态交互的跨越，爆发式应用于各领域带来的商业价值与社会影响，同时直面由此引发的伦理法律挑战，包括身份认同、数据隐私、责任归属及权利保护等困境，最后从技术、法律、社会层面探索破局之路，展望构建 “技术 - 伦理 -
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.
敏感与钝感的趋向变化2023-04-25
ww：对外在环境与各种因素的敏感度
AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度是由其训练数据和算法所决定的。训练数据的质量和种类决定了模型的语言理解能力和对不同话题的敏感度。算法的优化程度和参数设置也会影响模型对外在环境和各种因素的敏感度。同时，AI语言模型还受到用户输入信息的影响，输入的内容和形式也会影响模型的输出结果。因此，为了提高AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度，需要不断优化训练数据
