模型 原理 语言 代码
一行代码创建网页（html）
今天来讲一下\(html\)里面的\(iframe\),非常简单但功能很大 先讲解下语法 <iframe src="要打开的网页地址" width="宽度" height="高度"></iframe> 宽度一般为\(1920\),高度为\(950-1200\)不等,推荐为1024 给几个游戏网页地址 ......
armv8虚拟化原理笔记
随便记记，没有章法。 VTTBR_EL2和TTBR1_EL2有啥区别？ VTTBR_EL2是内存虚拟化中stage2页表的基地址存放的寄存器，高16位存放了VMID，用于提高VM TLB性能； TTBR1_EL2，是指在VHE开启的情况下host OS可以在EL2运行，这时候内核使用的页表基地址就存 ......
VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程
VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程 写在前面的话 作者在学习使用vscode写C代码的时候,根据网上很多参差不齐的教程踩了不少的坑,很多教程在配置完成后总会出现一些普遍性的痛点,所以笔者决定写一篇傻瓜式的教程,帮助大家快速配置vscode,并成功运行C语言代码. 作者水平有限,如有错误, ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程
VS Code的C语言配置以及使用的傻瓜式教程 写在前面的话 作者在学习使用vscode写C代码的时候,根据网上很多参差不齐的教程踩了不少的坑,很多教程在配置完成后总会出现一些普遍性的痛点,所以笔者决定写一篇傻瓜式的教程,帮助大家快速配置vscode,并成功运行C语言代码. 作者水平有限,如有错误, ......
【C语言】函数的声明、定义、调用
函数要先声明后调用！ 函数的声明和定义 函数的声明：把函数的名字、函数类型及形参类型、个数和顺序通知编译系统，以便在调用该函数时编译系统能正确识别函数并检查调用是否合法。 函数的定义：对函数功能的确立，包括指定函数名、函数值类型、形参及其类型、函数体等，它是一个完整的、独立的函数单位。 #inclu ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
如何在SAP GUI中快速执行新的事务代码
当我们成功登录SAP的某个连接后，在SAP GUI起始页（SAP轻松访问），我们可以通过点击【收藏夹】或者在界面左上角的输入框输入对应的事务代码，直接进入对应事务的界面。但是下面列举的场景，你是否知道如何快速应对？ 场景一：当前已处于某个事务代码中，如何进入新的事务代码？ 场景二：当前SAP左下角有 ......
计算机组成原理 复习笔记
蒽，谁说不是速成指南呢。 目录11 Intro12-13 指令系统计算机程序与指令系统语言高级语言 / 算法语言汇编语言机器语言冯诺依曼结构计算机指令和指令系统RISC-V 指令系统架构特点特权模式14 数据表示及检错纠错数据表示逻辑型数据表示字符的表示数值数据：整数、浮点数数值范围和数据精度整数浮 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
配色方案大概原理
参考：https://m2.material.io/design/color/the-color-system.html 外行人做个大致的小结。 一、先保持页面原初颜色。 也把所有的配色都去掉，保持页面原本的颜色，也即是，文字是黑色的，背景是白色的。页面就纯粹简单的两种颜色（黑色，白色）。 二、设置 ......
分布式代码执行分析
SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......
一行代码解决Three.js中只能在一侧看到物体的问题
项目场景： 因为该项目比较复杂庞大，在此就简单介绍一下： 通过Three.js创建若干个物体进行了组装，从而形成了一个类似眼球模拟模型的项目，用户可以通过拖动鼠标来达到控制视角（摄像机）的目的，以此来观察整个眼球状态。 Image1 Three.js眼球模型 注：下面所说的正视为从红线正轴往瞳孔（黑 ......
矩阵乘法代码
void MatrixChain(int p[], int n, int **m, int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; // 初始化 for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i ......
深入浅出 C 语言：学变量、掌控流程、玩指针，全方位掌握 C 编程技能
C 语言简介 C 语言介绍 C 语言的特性 C 语言相对于其他语言的优势 C 程序的编译 C 中的 Hello World 程序 参考文章： C 语言入门：如何编写 Hello World C 语言函数：入门指南 学习变量、数据类型和运算符 C 中的变量和关键字 C 语言中的作用域规则 C 中的数据 ......
【C语言】动态内存申请，堆空间与栈空间差异
我们在学习完C语言的数组后都会觉得数组长度固定很不方便，其实C语言的数组长度固定是因为其定义在栈空间，而栈空间的大小在编译时是确定的。如果使用的空间大小不确定可以使用堆空间。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> //m ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十一章到第十五章
十一、恒定模型、损失和转换 原文：Constant Model, Loss, and Transformations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 推导出在 MSE 和 MAE 成本函数下恒定模型的最佳模型参数。 评估 MSE 和 MAE 风险之间的差异。 理解变量线性 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十六章到第二十章
十六、交叉验证和正则化 Cross Validation and Regularization 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 认识到需要验证和测试集来预览模型在未知数据上的表现 应用交叉验证来选择模型超参数 了解 L1 和 L2 正则化的概念基础 在特征工程讲座结束时（ ......
【C语言】指针
指针的定义 如果在程序中定义了一个变量，那么在对程序进行编译时，系统就会给这个变量分配内存单元，按变量地址存取变量值的方式称为直接访问，如printf("%d",i);和scanf("%d",&i);；另一种存取变量值的方式称为间接访问，即将变量i的地址存放到另一个变量中，在C语言中，指针变量就是用 ......
Dating Java8系列之通过行为参数化传递代码
给我馍馍/文 引言 作为技术开发人员，我们无法保证我们写出来的代码的可用时间和保质期，也许今天刚上线的一个功能，等到明天就因为需求变动不得不进行更改。 为什么会不断的变化 作为技术人员，我们当然希望需求能循序渐进地平稳过度，但往往事与愿违，对于其原因我简单总结为以下几点。 用户导向，用户和市场是风向 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章
一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Data 100 的总体目标 了解数据科学生命周期的阶段 数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章
六、正则表达式 原文：Regular Expressions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Python 字符串操作，pandas Series方法 解析和创建正则表达式，使用参考表 使用词汇（闭包、元字符、组等）描述正则表达式元字符 这些内容在第 6 和第 7 ......
代码随想录 day17 平衡二叉树 二叉树的所有路径 左叶子之和
平衡二叉树 之前一直写迭代代码 没有怎么写递归 正好这题不是很好写迭代 练习一下递归 这题递归逻辑相对简单 左右子树高度差判断是不是大于一 可以直接返回结果 不大于一就高度max（l，r）+1 二叉树的所有路径 关键要点 这题适合先序遍历 回溯过程和递归过程是一起写的 进来几次就回溯几次 这样才能回 ......
代码优化
1.搭建minio 2.修改后端文件上传接口 在用户添加service中将avatar的值设置为 修改上传接口 3.修改不能修改用户名 在添加用户的index.vue中添加账户绑定disable默认值为false，用来控制修改的不能修改用户名 4.上传文件优化 把img的地址改为form.avata ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......