Spring Boot始于足下
以前我们做Spring的时候，无论项目大小，都要经历以下过程：
配置web.xml，加载spring和spring mvc
配置数据库连接、配置spring事务
配置加载配置文件的读取，开启注解
配置日志文件
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配置完成之后部署tomcat 调试
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无论项目大小，我们都要经历上面复杂的项目流
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梯度下降算法的三种形式：BGD, SGD, MBGD
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。
BGD 批量梯度下降算法
首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山
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FM和FFM算法精髓
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FM和FFM在CTR预估上有着非常不错的效果，美团的文章，讲的十分详细了，这里简明扼要的记录一下理解的过程，以及两种算法的重点。
FM解决的问题，如帖子中所说，是特征在one-hot编码后的稀疏问题，那么稀疏会导致什么问题？就是训练模型系数的时候少了不少样本。那么FM借鉴了矩阵分解的方式，将所有不为
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Hadoop配置总结
下载hadoop后，需要配置一下地方。
JDK1.7及以上的版本配置SSH无密码登录$ ssh-keygen -t dsa -P ‘’ -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
这一点很重要，在单
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