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不等式 非线性 条件 方法

机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12

目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
向量 线性 算法 机器 SVM

软件工程读后感10-代码阅读方法与实践4

最近，我阅读了代码阅读方法与实践的下一部分。意义重大的编码工作，或大型、有组织体制之下的项目，比如GNU和BSD，都会采纳一套编码规范、指导原则或约定。计算机语言和编程系统为程序员如何表达一个给定的算法提供了大量的余地。代码规范提供风格上的指导，目标是增强代码的可靠性、易读性和可维护性。过去，我对于 ......
读后 软件工程 读后感 代码 方法

苹果微信换图标方法！教你微信快速改任意图标教程（附图标）

微信作为如今的社交大哥，使用人数早已突破了十亿人次，可见其用户体量之多堪称第一！用户量越多大家的需求也就越多，就像苹果微信想要实现安卓微信的各种功能，因为iOS系统的限制很多都是实现不了的。 就比如更换微信图标这件事，安卓只需要更换一个喜欢的系统主题足以，但对于iPhone来说基本无望。其实很多iP ......
图标 苹果 方法 教程

Spring手动构建BeanDefinition的几种方法

GenericBeanDefinition RootBeanDefinition ChildBeanDefinition BeanDefinitionBuilder GenericBeanDefinition @Data public class Student { String name; int ......
BeanDefinition 手动 方法 Spring

07.常见控件定位方法

android 基础知识 Android 是通过容器的布局属性来管理子控件的位置关系，布局关系就是把界面上的所有的空间，根据他们的间距的大小，摆放在正确的位置 Android 七大布局 LinerLayout（线性布局） RelativeLayout（相对布局） FrameLayout（帧布局） A ......
控件 常见 方法 07

地方门户网站应该如何做推广？方法有哪些？

做城市信息站，有很多高手也有很多人在尝试。我虽然没有作，但一直在思考，在考虑，也在看其它站长的做法。 一、什么样的人（公司）适合做 我个人认为，做城市分类信息网站，最好是有现成的公司载体在做，有正常的营运收入的比较好。比如公司主营网站设计、主营网络推广什么的，总之公司要有一定的收入。不是单纯做城市分 ......
门户网站 地方 方法 门户 网站

线性表

结构体 结构体基本概念：结构体属于用户自定义的数据类型，允许用户存储不同的类型。 结构体定义与使用： 语法： struct 结构体名{ 结构体成员列表 }； 通过结构体创建变量的三种方式： struct 结构体名 变量名 struct 结构体名 变量名= {成员1值，成员2值……} 定义结构体时顺便 ......
线性

地方社区门户网站的SEO优化方法

近年来，地方社区门户网站的竞争开始呈现白热化的程度，因为地方社区门户网站不仅仅要面临同类型的网站竞争，还需要和相关的地方网站如地方信息网、房地产网、人才招聘网等竞争相对饱和的用户市场，所以如果地方社区门户网站的优化工作没有做到位，那么就很难获得更多的忠诚用户，从而严重影响地方社区门户网站的盈利能力。 ......
门户网站 地方 方法 门户 社区

浅析浏览器数据库IndexedDB：基本概念、操作流程及各对象属性和方法

一、概述 随着浏览器的功能不断增强，越来越多的网站开始考虑，将大量数据储存在客户端，这样可以减少从服务器获取数据，直接从本地获取数据。 Cookie 的大小不超过4KB，且每次请求都会发送回服务器； LocalStorage 在 2.5MB 到 10MB 之间（各家浏览器不同），而且不提供搜索功能， ......
IndexedDB 属性 浏览器 流程 对象

vue复制方法实现

npm install --save vue-clipboard2 import VueClipBoard from 'vue-clipboard2' Vue.use(VueClipBoard) value即是要复制的内容 <button @click="seccendCopy">第二种方式复制</ ......
复制方法 方法 vue

Linux 网络IO 优化篇 ： 一种本机网络 IO 方法，让你的性能翻倍！

在本机网络 IO 中，我们讲到过基于普通 socket 的本机网络通信过程中，其实在内核工作流上并没有节约太多的开销。该走的系统调用、协议栈、邻居系统、设备驱动（虽然说对于本机网络 loopback 设备来说只是一个软件虚拟的东东）全都走了一遍。其工作过程如下图 那么我们今天来看另外一种本机网络 I ......
网络 性能 方法 Linux IO

云平台运维过程问题，以及解决方法

1.裸金属替换下发，后bond1网络不通或者丢包。： 排查用到的命令： ifdown ifconfig eth0 down/up ip -br a demsg|grep DMI 查看服务器厂家 、cat /etc/os-release 查看操作系统版本 #用带外看服务器的状态ipmitool -I ......
过程 方法 问题 平台

Windows2008R2 IIS配置证书 ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH 错误解决方法

IIS Crypto 用这个工具很方便，也可以手动修改注册表 工具内置最佳实践，点击 Best Practices 再 Apply，然后重启服务器即可，设置前记得备份注册表。 参考：https://blog.csdn.net/a873744779/article/details/103635882h ......
ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATC 证书 错误 Windows MISMATC

[最优化方法笔记] 非线性规划 拉格朗日乘子法

1. 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法 是一种 将约束优化问题 转化 为 无约束优化问题 的方法。其核心思想就是通过 拉格朗日乘子 将 含有 \(n\) 个变量和 \(m\) 个约束条件的带约束优化问题转换为含有 \(n + m\) 个变量的无约束优化问题。 对于如下约束优化问题： \[\begin{ ......
乘子 非线性 笔记 方法

Python学习之十六_virsh批量获取虚拟机IP地址的方法

Python学习之十六_virsh批量获取虚拟机IP地址的方法 Linux命令说明 for j in \ $(for i in `virsh list |grep -v Id |grep running |awk '{print $2}'` ; \ do virsh dumpxml $i |grep ......
地址 方法 Python virsh

Day31 方法的定义和调用

方法的定义和调用 Java的方法类似于其它语言的函数，是一段用来完成特定功能的代码片段，一般情况下，定义一个方法包含以下语法： 方法包含一个方法头和一个方法体。下面是一个方法的所有部分： 修饰符：修饰符，这是可选的，告诉编译器如何调用该方法。定义了该方法的访问类型。如：public static f ......
方法 Day 31

直播平台搭建，Java 内存溢出的排查方法

直播平台搭建，Java 内存溢出的排查方法 JDK 自带命令 jstat -gcutil 33816 250 20 # 监控 jvm 的内存使用情况 jps -ml # 输出虚拟机启动时传递给主类 main() 的参数，输出主类的全名 jmap -F -dump:live,format=b,file ......
内存 方法 平台 Java

机器学习-线性回归-逻辑回归-实战-09

1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
线性 实战 逻辑 机器 09

机器学习-线性回归-softmax回归 做多分类-10

1. softmax回归 伯努利分布（0-1分布 二分类），我们采用Logistic回归（用sigmoid函数映射到 0-1之间 输出预测概率）建模。 那么我们应该如何处理多分类问题？（比如要进行邮件分类；预测病情属于哪一类等等）。对于这种多项式分布我们使用softmax回归建模。 什么是多项分布？ ......
线性 机器 softmax 10

复杂一点的四边形不等式和邮局

四边形不等式不仅在一维的线性dp中可以使用，在二维dp中也是很不错的东西 这个二维dp不局限于区间dp，虽然四边形不等式优化石子合并是很经典的东西 但是这种四边形不等式我不打算推导，而是直接背结论，因为我觉得知道推导过程对我的作用不是很大而且麻烦 在区间dp问题中，这样的方程\(f[i][j]=\d ......
四边形 不等式 四边 邮局

[最优化方法笔记] 共轭梯度法

1. 共轭方向 设 \(A \in \mathbb{R}^{n \times n}\) 为 对称阵，\(p, q \in \mathbb{R}^{n \times 1}\) 为 n元列向量。如果: \[p^T A q = 0 \]则称 \(p\) 和 \(q\) 关于 \(A\) 共轭。 特别地，若 ......
梯度 笔记 方法

[最优化方法笔记] 拟牛顿法 SR1, BFGS, DFP

1. 拟牛顿法 1.1 回顾牛顿法 牛顿法（经典牛顿法）的迭代表达式： \[x^{k + 1} = x^k - \nabla^2 f(x^k)^{-1} \nabla f(x^k) \]但是，牛顿法过程中 \(\text{Hessian}\) 矩阵 \(\nabla^2 f(x^k)\) 的计算和存 ......
笔记 方法 BFGS SR1 DFP

机器学习-线性回归-逻辑回归-08

目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布（0-1分布）3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 （-无穷， +无穷）区间上的y 映射到 （0， 1） 之间 ......
线性 逻辑 机器 08

Python NumPy 线性代数

​ 1、矩阵和向量积 矩阵和向量积可以用 numpy.dot() 函数来计算。numpy.dot() 函数的两个参数分别是矩阵和向量。 1）矩阵积 矩阵积是两个矩阵相乘的结果。矩阵积的计算方法是将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列相乘，然后将各个相乘结果相加。 示例代码：Python NumPy 线性 ......
线性代数 代数 线性 Python NumPy

[最优化方法笔记] 牛顿法与修正牛顿法

1. 牛顿法 1.1 梯度下降法的缺点 对于无约束优化问题： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x) \]使用梯度下降法进行迭代： \[x^{k + 1} = x^k - \alpha_k \nabla f(x^k) \]梯度下降的基本策略式沿着一阶导数的反方向（即最速下降 ......
笔记 方法

Not a genuine ST Device! Abort connection问题的解决方法

Not a genuine ST Device! Abort connection:不是一个真正的ST设备，终止连接。 解决方法:打开下载的库函数包中的Keil.STM32F1xx_DFP.pdsc文件 Query(0,"Not a genuine ST Device!Abort connectio ......
connection genuine 方法 Device 问题

python_控制台输出带颜色的文字方法

在python开发的过程中，经常会遇到需要打印各种信息。海量的信息堆砌在控制台中，就会导致信息都混在一起，降低了重要信息的可读性。这时候，如果能给重要的信息加上字体颜色，那么就会更加方便用户阅读了。 当然了，控制台的展示效果有限，并不能像前段一样炫酷，只能做一些简单的设置。不过站在可读性的角度来看， ......
控制台 颜色 文字 方法 python

java方法的定义与执行

java中的方法在类中定义。 定义方法格式： 访问修饰符 返回值类型 方法名(参数列表){ ... 执行内容 ... return 返回值; } 访问修饰符：表示方法在哪里能被访问到 返回值类型：表示方法返回的数据的类型，如果没有返回值，就用void 参数：可选的 public class Test ......
方法 java

[最优化方法笔记] 梯度下降法

1. 梯度下降法 无约束最优化问题一般可以概括为： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n}f(x) \]通过不断迭代到达最优点 \(x^*\)，迭代过程为： \[x^{k + 1} = x^k + \alpha_k d^k \]其中 \(d^k\) 为当前的 搜索方向，\(\alph ......
梯度 笔记 方法

模板方法模式

模板方法模式是指定义一个操作中算法的骨架，而将算法的一些步骤延迟到子类中，使得子类可以不改变该算法结构的情况下即可重定义该算法的某些特定步骤。 模板方法主要有两个角色，一个抽象类模板，定义好骨架，第二是实现的子类，实现抽象类模板的抽象方法，和根据需要重写一些方法，其实这也是我们常用的继承，在这里最好 ......
模板 模式 方法
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