模型 参数 理论matlab
Jmeter 参数化之用户参数
1 需求出发点，使用不同的线程请求不同的参数值 2 jmeter 如何实现？ 首先添加线程组，添加前置处理器中的用户参数 3 添加变量，添加用户，变量：参数名称，用户： 参数值 4 引用变量 注意这里要与前面变量名要一致，不然引用会失败 5最后点击查看结果数运行一下吧 ......
函数的参数类型
def funcing(a,b): print(a,b)funcing(10,20) # 实参必须与形参保持一样# 默认参数：在调用函数的过程中，多次调用传入的实参一致，可以将参数定义为默认参数def funcing(a,b=2): # 语法要求：如果形参中包含位置参数和默认参数，位置参数必须放在前 ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
OSPF理论基础
由于静态路由由网络管理员手工配置，因此当网络发生变化时，静态路由需要手动调整，这制约了静态路由在现网大规模的应用。 动态路由协议因其灵活性高、可靠性好、易于扩展等特点被广泛应用于现网。在动态路由协议之中，OSPF（Open Shortest Path First，开放式最短路径优先）协议是使用场景非 ......
手把手教你MongoDB 数据库连接URL 格式、authSource参数
快速了解 MongoDB官方文档 MongoDB是一个文档数据库 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成 使用URL连接MongoDB 数据库 标准 URI 连接语法： mongodb://[username:password@]host1[:port1] ......
matlab练习程序（Bundle Adjustment）
BA作为视觉SLAM中后端优化的一个核心点还是比较重要的。 BA根据优化量的不同可以分为三种形式。 Full BA：观测点和位姿同时优化，一般是视觉SLAM后端的核心。 Motion BA：已知观测点，优化位姿，一般用来定位。之前的文章中有用到BA单做位姿计算的方法。 Struct BA：已知位姿， ......
11-函数进阶-参数类型
def func(a,b): print(a,b) func(1,2) # 实参的个数和形参的个数必须要保持一致 func(1) func(1,2,3) func() 位置参数 默认参数，在调用函数的过程中，多次调用传入的实参一致，可以将参数定义为默认参数 def func(a,b=1): # 语法 ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
matlab练习程序（正交分解）
正交分解可以将多个向量分解为互相正交的多个向量。 可以用QR分解方法或施密特正交化方法，施密特正交化方法一般数值不稳定。 假设有{V1...Vn}向量组，施密特正交化算法原理如下： 结果中{β1...βn}为一组正交基，{η1...ηn}为其标准正交基。 matlab代码如下： clear all; ......
Python逆向爬虫入门教程: 酷狗音乐加密参数signature逆向解析
数据来源分析💥 网站链接: aHR0cHM6Ly93d3cua3Vnb3UuY29tLw== 歌曲下载 signature 💥 正常抓包分析找到音频链接地址 通过链接搜索找到对应的数据包位置 分析 signature 参数加密位置 通过 s 列表 合并成字符串, 传入d函数中进行加密, 返回32 ......
Chrome 浏览器插件 V3 版本 Manifest.json 文件中 Action 的类型（Types）、方法（Methods）和事件（Events）的属性和参数解析
一、类型（Types） 一、OpenPopupOptions 1. 属性 windowId: number 可选 打开操作弹出式窗口的窗口 ID。如果未指定，则默认为当前活动窗口。 二、TabDetails 1. 属性 tabId: number 可选 要查询其状态的标签页 ID。如果未指定标签页， ......
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 ......
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 ......
运动控制理论（2）——实践例子
目的：要知道末端点的位置。 直观的向量法 最直接的办法，以向量相加的形式求。 *3个向量都是参考0系构建。 坐标转换法 p1 是以1系下的局部坐标。 R是旋转矩阵，各列是以0系为参考的正交基。 v1是平移向量，也是以0系为参考的。 合并起来变成了T。 T = R3*3t3*3 ，将旋转和平移分开两个 ......
C# 方法中的 引用参数 ref out 的使用
应用于参数声明，以按引用而不是按值传递参数： ref：在调用方法之前必须初始化参数。 该方法可以将新值赋给参数，但不需要这样做。 out：该调用方法在调用方法之前不需要初始化参数。 该方法必须向参数赋值。 ref 参数修饰符 若要使用 ref 参数，方法定义和调用方法均必须显式使用 ref 关键字 ......
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 ......
JVM内存参数设置
Spring Boot程序的JVM参数设置格式(Tomcat启动直接加在bin目录下catalina.sh文件里)： java ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐XX:MetaspaceSize=256M ‐XX:MaxMetaspaceSize=256 ......
[cpp]: 以模板作为模板参数 -- <template>
[cpp]: 以模板作为模板参数 -- <template> 一、template 说明 1、模板参数：以‘模板’作为模板的参数。 2、示例 1 // template<class T1, class T2> class W：模板参数W 2 // W<T1, T2>: W有两个参数【T1, T2】 ......
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 ......
[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 ......
gin学习笔记（二）—— 获取参数和文件上传
获取参数和文件上传 获取参数 url传参 在我们使用网页时，我们有时会看到地址栏上带有 ？后面还跟着一些数据，这就是 url 传参，？后面携带的就是参数。例如：用必应搜索 what is a url，地址栏为 https://cn.bing.com/search?q=what is a url，携带 ......
参数 server_id 的潜在重要性
一般情况下，server_id 被设置为一个随机数字，只是与其他副本上配置的数字不同，而且一旦设置好，以后一般就不会再查看或更改，通常这没什么问题，但如果忽略了 server_id，就可能导致在下面描述的恢复场景中出现不必要的事务跳过。 假设我们有以下拓扑结构： db2 - primary - se ......