常量 语言学习 变量 语言
NetCore 启动地址配置详解 UseUrls("xxxx") > 环境变量 > appsetting.json配置urls>默认地址
NetCore 启动地址配置详解 原文链接：https://blog.51cto.com/u_15127582/2781067 背景程序在发布部署时候，设置环境ASPNETCORE_URLS不生效，也没在代码里使用UseUrls("xxxx"),启动一直是http://localhost:5000. ......
Chatbot Arena：大型语言模型评级平台
Chatbot Arena：主要针对主流几个开源模型进行测评（目前很多模型还没纳入进来） 网址：https://chat.lmsys.org/ 测评系统：随你给你模型两两比对进行打分。 PS：Elo 评分系统统是指由匈牙利裔美国物理学家 Arpad Elo 创建的一个衡量各类对弈活动水平的评价方法， ......
程序员笔记1-学习markdown语法
# 写在前面 作为一名程序员，发现要学习的东西实在是太多了，光靠自己的脑子记录实在太难，所以选择用markdown记录一下，先学习一下markdow的基本语法。以后还要学习latex这样的文本编辑器。 # markdown语法 下面开始正式记录markdown语法。 ## 1.标题 # ## ......
pytorch--训练分层学习率设置
在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 ......
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
DRF学习第二课，实战
1，models模型 class BookInfo(models.Model): title=models.CharField(verbose_name="图书名称",max_length=32) pub_date=models.DateField(verbose_name="发布日期") read ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
从上图可以看出不同地区留言板的情感倾向分布，总的来说，负面情感留言数目和积极情感相差不多，负面情感留言较多，占比46%，积极情感留言占比42%，中立情感的留言占比11%。 从地区来看，活跃在各大媒体的“朝阳区群众”留言数目也是最多的，其次是海淀区，昌平区。因此，从情感分布来看大部分留言还是在反应存在 ......
小灰灰机器学习day2——构造线性回归器
filename = "Ve.txt" x = [] y = [] with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): xt,yt = [float(i) for i in line.split(',')] x.append(xt) y ......
分布式机器学习(Parameter Server)
分布式机器学习中，参数服务器(Parameter Server)用于管理和共享模型参数，其基本思想是将模型参数存储在一个或多个中央服务器上，并通过网络将这些参数共享给参与训练的各个计算节点。每个计算节点可以从参数服务器中获取当前模型参数，并将计算结果返回给参数服务器进行更新。 为了保持模型一致性，通 ......
C语言课程设计[2023-05-27]
# C语言课程设计[2023-05-27] C 语言课程设计 综合性设计实验 说明 设计要求： (1) 功能完备，实现用户需求 (2) 用户界面友好易用 (3) 必须调试通过，能够正常运行 (4) 驼峰命名、合理注释、模块化程序功能实现等规范化编程 (5) 保证源程序可读性。对系统常量等数据要求 ......
C++学习目录
> # C++学习目录 [第一章 - C++介绍]() [第二章 - 数据类型与运算]() [第三章 - 选择与循环结构]() [第四章 - 函数]() [第五章 - 数组]() [第六章 - 指针与引用]() [第七章 - 数据结构]() [第八章 - 面向对象]() [第九章 - 类与对象的使用 ......
机器学习 day1
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #data = ......
STM32平衡小车学习笔记
# PID算法  **速度与位置串级PID** ）。 这仅仅是生成一棵树,还未满足最小,当图中每条边都存在权重时,这时候我们从图中生成一棵树(n - 1 条边)时,生成这棵树的总代价就是每条边的权重相加之和。 ......
markdown学习
# 一级标题 阿打算 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 字体 **hello world** *hello world* ~hello world~ hello world #### 引用 > 引用内容1111 #### 分割线 #### 列表 - 列表1 - 列表2 * 列表四 ......
Lupin的linux学习路（ubuntu)
# Lupin的linux的学习路（Ubuntu) ## 安装Ubuntu双系统 1. 制做一个系统引导u盘（到Ubuntu官网下载镜像，使用rufus镜像写入软件将镜像写入到u盘中,写入成功后，引导u盘制做完成）。 2. 在Windows系统中分出200G的空余磁盘空间安装Ubuntu系统。 3. ......
人工智能导论——机器人自动走迷宫&强化学习
# 一、问题重述 强化学习是机器学习中重要的学习方法之一，与监督学习和非监督学习不同，强化学习并不依赖于数据，并不是数据驱动的学习方法，其旨在与发挥智能体(Agent)的主观能动性，在当前的状态(state)下，通过与环境的交互，通过对应的策略，采用对应的行动(action)，获得一定的奖赏(rew ......
基于GoogleNet深度学习网络的人员身份识别系统Matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intellige ......
学习日记——跳出循环和数组
1.break跳出循环 ①定义：循环结构中遇到break语句，将会跳出其所在的循环，执行该循环后的第一条语句 ②结构： break int i=1; switch(i){ case 1 : System.out.println("星期一"); break; case 2 : System.out.p ......
在jsp中为a标签的href属性拼接动态变量的方法
在做web项目练习时遇到了一个需要为href拼接动态变量的问题，在jsp中有这么一段代码实现用户的删改功能。 首先摆出我一开始错误的代码来说明问题。 <html> <head> <title>人员管理</title> </head> <body> <% //从后端Servlrt获取的一个储存我自定义 ......
状压DP-学习笔记
# 状压DP 状压 $DP$ 是一种基于二进制数的 $DP$。 # T1 ## 题目大意 将一个整数 $N$ 分解成若干个小整数的乘积，满足： + 分解出的整数必须来自集合 $S$。 + 分解出的整数必须互不相同，且两两互质。 求有多少种分解方法。 ## 算法分析 将 $N$ 进行质数分解，然后将集 ......
jsp学习日志一，基本用法和隐式对象
# 基本用法 ## 在第一个index.jsp文件中 ``` ```  ## 而monday.jsp文件中 ``` ......
MySQL学习进阶篇Day2
2. 索引 2.1 索引概述 2.1.1 介绍 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。 一提到数据结构 ......
数学期望DP学习笔记
**数学期望：** 在概率论和统计学中，数学期望(mathematic expectation)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。——摘自百度百科 不懂？~~太正常了，百度百科就是不写人话。~~ 举个栗子解释一下： ......
Java语言的简单介绍
## 1.计算机语言概述 计算机语言是一种特殊的语言。因为它是用于人与计算机之间传递信息的，所以人和计算机都能“读懂”。具体地说，一方面，人们要使用计算机语言指挥计算机完成某种特定动作，就必须对这种工作进行特殊描述，所以它能够被人们读懂。另一方面，计算机必须按计算机语言描述来行动，从而完成其描述 ......