基本原则 机器 原则p4
算法效率中的基本概念
算法复杂度是一个必考的知识点，常常出现在阅读程序题中，让考生进行判断。 1.先理解算法模板的复杂度计算 2.再尝试套用初赛题目中的复杂度计算 3.递归算法的复杂度可以展开计算 算法效率是评估算法性能的一个关键指标，一般而言分析算法效率的方式有两种: 时间复杂度 空间复杂度 在一般的算法分析中，考察的 ......
java基本类型包装类
一、概述 二、Integer包装类 三、int和String的转换 1、方式一 2、方式二 3、方式三 4、方式四 四、自动装箱和拆箱 五、日期格式化 示例： ......
sroll-snap-type基本用法
sroll-snap-type基本用法 scroll-snap-type: none | [ x | y | block | inline | both ] [ mandatory | proximity ] 定义滚动捕捉类型 mandatory: mandatory是强制性的，一般就强制，效果符合 ......
git基本操作（二）
分支（git branch） git branch 命令用于列出，创建或删除分支。 git branch -a git branch git branch -v # 查看每一个分支上的最后一次commit git branch 分支名 # 创建分支 git checkout 分支名 # 切换分支 代 ......
.NET微信网页开发之网页授权获取用户基本信息
开发背景 当用户在微信客户端中访问第三方网页，公众号可以通过微信网页授权机制，来获取用户基本信息，进而实现业务逻辑。我们一般通过用户网页授权来无感实现用户登录，并获取用户的微信信息。 注意：用户管理类接口中的“获取用户基本信息接口”，是在用户和公众号产生消息交互或关注后事件推送后，才能根据用户Ope ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
基本命令行操作
命令行连接数据库1.mysql -uroot -p123456--连接数据库2.update mysql,user set authentication_string=password('123456') where user='root' and host = 'localhost';--修改用户 ......
个人微信号机器人开发
简要描述： 获取收藏详细信息 请求URL： http://域名地址/weChatFavorites/getFavItem 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说 ......
C++学习笔记六：运算符（五种基本运算操作，优先级和结合性）
这一章对操作符进行简单的总结： 1.五种基本运算类型：加减乘除，取余 add, substract, multiply, divide, modulus int number1{2}; int number2{7}; int result = number1 + number2; result = ......
所有权成果输出(宗地基本信息表、界址标示表、界址签章表、界址点成果表、宗地图、界址说明表、调查审核表）
一、软件界面： 二、软件功能：主要实现批量生成不动产权籍调查表、宗地基本信息表、界址标示表、界址签章表、界址点成果表、宗地图、界址说明表、调查审核表。(本次宗地包含内外环宗地) 三、所有权成果要求(宗地基本信息表、界址标示表、界址签章表、界址点成果表、宗地图、界址说明表、调查审核表） 1 不动产权籍 ......
机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践，揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GUI相关 ......
[数字图像处理笔记] 第三章 图像基本运算
1. 基本运算概述 点运算 指对一幅图像中每个像素点的灰度值按照一定的映射关系进行计算的方法。 代数运算、逻辑运算 指将两幅或多幅图像通过对应像素之间的 加、减、乘、除、逻辑 与、或、非 等运算得到输出图像的方法。 几何运算 指改变图像中物体对象 (像素) 之间的空间关系，进行图像的 平移、镜像、旋 ......
职场中与同事相处的六个原则
1、 自我独立原则。每个人生来就是一个个独立的个体，每个人都有自己的个性和特点。在与人交往时一味迎合别人，就会失去自己的个性和特点，一个失去了个性和特点的人，在别人眼中就是软弱好欺负的人。而只有保持自我的独立性，有个性有特点，说话做事不亢不卑的人才能得到别人的佩服和尊重。 2、 助人为乐原则。助人为 ......
与孩子相处的十大原则
第一，平等原则。 心理学研究证明：孩子与父母平等的对话，不仅是互爱的一促体现，而且能够帮助孩子树立信心 、明辨是非、丰富想象力和创造力。而“独裁”对孩子人格的影响是灾难性的。 其实大家要明白一点： 第二，尊重原则。 有的家长只希望孩子对自己言听计从，而不能有自己的观点更别说争辩了，出现反抗则是大声训 ......
夫妻和睦相处十条原则
一、尊重彼此 懂得尊重爱人，生活才会更加的幸福和甜蜜；不懂得尊重对方，人生也不可能会有未来。 任何一个人，都是要尊严的人；如果得不到对方的尊重，心里都会很痛苦；所以因为对方的无情款待，就会以牙还牙；这样的夫妻，只会出现很多的问题，出现更大的矛盾。只有尊重彼此，人生才会更加的多彩多姿。 二、永远信任 ......
burp技术主题基本技能之使用HTML编码与前导零进行xss bypass
使用编码对攻击进行模糊处理 https://portswigger.net/web-security/all-topics burp官网所有技术主题 基础技能 URL decoded 服务器端；HTML decoded 客户端 input filters输入过滤器：还需要对输入进行解码，检查输入安全 ......
2020年初一初二集训队（线段树） 基本操作
其他 线段树详解与实现 - 知乎 (zhihu.com) 线段树 - OI Wiki (oi-wiki.org) 线段树 学习笔记 - xujindong 的博客 - 洛谷博客 (luogu.com.cn) 简介 线段树(segment tree)是一种二叉搜索树，也是平衡二叉树，它的每一个结点对 ......
Solidity基本语法学习4
文档: https://solidity-by-example.org/ 视频教程: https://www.youtube.com/watch?v=xv9OmztShIw&list=PLO5VPQH6OWdVQwpQfw9rZ67O6Pjfo6q-p 说明: 本文内容: Function Modi ......
DVB-S学习记录之基本结构
title: DVB-S学习记录-基本结构 toc: true categories: DVB-S tags: DVB-S date: 2023-12-6 12:00:00 math: true DVB-S基本结构 ......
设备基本结构 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/driver-model/device.html 设备基本结构 请参阅内核文档以了解 struct device 的结构。 编程接口 发现设备的总线驱动程序使用以下方法将设备注册到核心： int devi ......
探索Linux存储管理：存储方式与基本分区
在计算机领域，存储管理是操作系统中至关重要的一部分，而Linux作为一种强大的开源操作系统，其存储管理系统更是为用户提供了丰富的功能和灵活性。本文将深入探讨Linux存储管理的两个主要方面：存储方式和基本分区。 存储方式 1. 文件系统： 在Linux中，文件系统是组织和存储文件的一种结构。常见的文 ......
机器学习的算法——线性回归
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
Go melody库基本使用
就参考如下: 基本就是初始化, 定义钩子, 跟gin绑定 var m *melody.Melody // 单例初始化 melody func initUsbMelody() { if m != nil { return } m = melody.New() cfg := &melody.Config ......
Solidity基本语法学习3
文档: https://solidity-by-example.org/ 视频教程: https://www.youtube.com/watch?v=xv9OmztShIw&list=PLO5VPQH6OWdVQwpQfw9rZ67O6Pjfo6q-p 说明: 本文内容: Enum, struct, ......
python+sklearn 机器学习代码备忘
import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd import matpl ......
机器学习-线性回归-最大似然估计求解-解析解-01
最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......