机器 线性lda 25
sentinel中机器列表的端口和实际端口不一样，没有簇点链路
使用的启动命令 jar -jar sentinel.jar --server.port=8088 制定了启动端口，但是 机器列表中的端口不一样 java -Dserver.port=8070 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8070 -Dproje ......
CF1168C And Reachability 题解 线性dp
题目链接 https://codeforces.com/problemset/problem/1168/C 题目大意 给定一个数组 $a$，从下标 $x$ 能够转移到下标 $y$ 要满足 $x \lt y$ 且 $a_{p_i}, &, a_{p_{i+1}} > 0$，其中 $&$ 表示逻辑与。多 ......
MAST30025 线性统计模型
MAST30025 Linear Statistical Models Assignment 1Submission deadline: Friday March 24, 5pmThis assignment consists of 3 pages (including this page) wit ......
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人 之前已经通过浏览器试过了 Google Bard ，更多细节请看： Try out Google Bard, Will Google Bard beat the ChatGPT?. 现在我们想实现自动化，所以我用Python做一个交互 ......
如何针对多租户 SaaS 使用案例扩展机器学习推理
Zendesk 是一家 SaaS 公司，该公司以简单为本，专注于开发面向所有人的支持、销售和客户参与软件。通过帮助全球超过 17 万家公司高效地为数亿客户提供服务，该公司得以蓬勃发展。Zendcaesk 的机器学习团队负责提升客户体验团队，使其实现最佳绩效。通过将数据和人员的力量结合起来，Zende ......
线性表03
03.对长度为n的顺序表L，编写一个时间复杂度为O(n)、空间复杂度为O(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为x的数据元素。 解法1：用k记录顺序表L中不等于x的元素个数（即需要保存的元素个数），扫描时将不等于x的元素移动到下表k的位置，并更新k值。扫描结束后修改L的长度。 该解法的代码如下： / ......
x86 机器指令编码规则
x86 机器指令编码依次由一下部分组成： 指令前缀（prefix，非必需） 操作码（opcode，必需） 寻址方式 R/M（ModR/M，非必需） 比例因子-变址-基址（SIB，非必需） 地址偏移量（displacement，非必需） 立即数（immediate，非必需） 指令前缀 操作码 寻址方式 ......
机器学习基础03DAY
特征降维 降维 PCA（Principal component analysis），主成分分析。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征，PCA极其容易受到数据中特征范围影响，所以在运用PCA前一定要做特征标准化，这样才能保证每维度特征的重要性等同。 sklearn.decomposition.P ......
UD FMC-702 双通道1.25G ADC+12.6G DAC模块
UD FMC-702 双通道接收+双通道发射FMC模块满足VITA57.1单宽、导冷规范。模块ADC支持国产GM4680、B9680或进口AD9680采集芯片，DAC支持AD9171/AD9172/ AD9173/AD9174/ AD9175/AD9176回放芯片，输入/输出均支持直流或交流耦合方式 ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
线性表
逻辑结构 相同数据类型的n个数据元素的有限序列。n为表长，n=0时是空表。除第一个元素外，每个元素都有一个直接前驱。除最后一个元素外，每个元素都有一个直接后继。 线性表特点 元素个数有限 逻辑上有序 元素都是数据元素（即单个元素） 元素数据类型相同（意味着每个元素占有的存储空间相同） 顺序表和链表是 ......
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境（Preboot eXecution Environment，PXE）也被称为预执行环境，提供了一种使用[网络接口Network Interface）启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
动手学深度学习－第３章线性神经网络
3.1线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性回归基于几个简单的假设： １.自变量和因变量之间的关系是线性的 ２.任何噪声都比较正常，如噪声遵循正态分布 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换（linear transformation ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记25_性能测试方法上
1. 测试真实的应用程序 1.1. 应该以实际产品的使用方式进行测试 1.2. 所有的基准测试通常都包括一个预热期，在这期间，JVM可以将代码编译到最佳状态 1.3. 微基准测试（microbenchmark） 1.3.1. 通过测量一小部分代码的性能来确定多种实现中哪个最好 1.3.2. 必须读取 ......
线性表02
02.设计一个高效算法，将顺序表L的所有元素逆置，要求算法的空间复杂度为O(1)。 算法思想：扫描顺序表 L 的前半部分元素，对于元素L.datai，将其与后半部分的对应元素L.data[L.length-i-1]进行交换。 void Reverse(SqList &L) { ElemType te ......
机器学习
1、机器学习是干什么的。我的理解：通过查看现在的状况，利用机器学习，预测未来可能出现的情况。（房价预测）/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。（客服机器人） 编写算法，让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类： 监督学习：经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......
线性表01
01.从顺序表中删除具有最小值的元素(假设唯一)并由函数返回被删元素的值。空出的位置由最后一个元素填补，若顺序表为空，则显示出错信息并退出运行。 bool Del_Min(SqList &L,ElemType &value) { //删除顺序表L中最小值元素结点，并通过引用型参数value返回其值 ......
题解 ABC025D【25個の整数】
*3006。 数据范围明示状压 DP，但是涉及到填数不好直接状压，因为我们对每个格子只能记录一个二进制位，不可能知道每个数都在什么位置。 不妨换个思路，不难想到一个二进制位可以用来记录这个位置是否已经填数，只需要利用上这个信息。注意到我们不关心具体填的数是多少，只关心偏序关系，因此可以从小到大填数。 ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
R语言主题模型LDA文本挖掘评估公司面临的风险领域与可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17996 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域 介绍 为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年 ......
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
全文链接：tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的 ▼ ......
14.1阵列（线性阵列）
1.间距和数量阵列 2.到参考阵列（可调整数量或者间距，到选择的参考面停止），此位置的偏移距离指的是参考面的偏移 3.选择所选参考后数量可以超出2中的到参考， 4.选择第二个方向阵列 5.可跳过的实例 6.设置位移及尺寸的增量 7.延伸 7.结束 ......
多元线性回归
多元线性回归 1、目标： 扩展我们的回归模型例程以支持多种功能 扩展数据结构以支持多种功能 重写预测、成本和梯度例程以支持多种功能 利用NumPy np.dot对其实现进行矢量化，以提高速度和简洁性 import copy, math import numpy as np import matplo ......
25、资源对象-Service【理论-回顾】
1、基础知识 1.1、场景 通过对Pod及其管理资源RC和Deployment的实践，我们知道，我们所有的应用服务都是工作在pod资源 中，由于每个Pod都有独立的ip地址，而大量的动态创建和销毁操作后，虽然pod资源的数量是控制住了，但 是由于pod重新启动，导致他的IP很有可能发生了变化，假设我 ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
机器学习基础02DAY
数据的特征预处理 单个特征 （1）归一化 归一化首先在特征（维度）非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义，其次可以程序可以运行更快。 例如：一个人的身高和体重两个特征，假如体重50kg，身高175cm,由于两个单位不一样 ......