模型 机器 任务 金融

Python 系列-- 王的机器

1、非常全面详细的Sklearn介绍 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ1NjAzNg==&mid=2247557282&idx=1&sn=b9b3a3e852706409a64bbe5d0bd274c4&chksm=fb3b45a9cc4cccbf92 ......
机器 Python

机器学习基础05DAY

分类算法之k-近邻 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 一个例子弄懂k-近邻 电影可以按照题材分类,每个题材又是如何定义的呢?那么假如两种类型的电影,动作片和爱情片。动作片有 ......
机器 基础 DAY 05

关于场效应管的低频小信号等效模型

###i~D~=f(u~GS~,u~DS~) 研究动态信号时,用全微分表示(参考书P96下面文字) 当信号幅值较小时,g~m~是U~DS~=U~DSQ~那条转移特性曲线上Q点处的导数,即以Q点为切点的切线斜率。g~m~是输出回路电流与输入回路电压之比,称为跨导,其量纲是电导。 从输出特性曲线可知,r ......
效应 模型 信号

Java定时任务

定时任务 Timer ​JDK​自带的Timer​和TimerTask​可用于创建定时任务, 其中TimerTask继承了Runnable接口, 重写runnable接口就行. 观察源码可知, 构造函数中启动了一个线程, 执行一个while(true)循环, 不断从任务队列中取出任务执行, 但队列为 ......
任务 Java

【JVM盲点补漏系列】「并发编程的难题和挑战」深入理解JMM及JVM内存模型知识体系

并发编程的难题和挑战 在并发编程的技术领域中,对于我们而言的难题主要有两个: 多线程之间如何进行通信和线程之间如何同步,通信是指线程之间以何种机制来交换信息。 多线程的线程通信机制 在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递。 共享内存的方式,多线程之间共享公共的状态(变量),那么 ......
盲点 JVM 难题 模型 内存

【THM】OSI Model(OSI模型介绍)-学习

本文相关的TryHackMe实验房间链接:https://tryhackme.com/room/osimodelzi 本文相关内容:了解决定跨网络处理数据的各个阶段的基本网络框架。 什么是OSI模型? OSI模型(开放系统互连模型-Open Systems Interconnection Model ......
OSI 模型 Model THM

Vue核心 MVVM模型 数据代理

1.6. MVVM 模型 MVVM模型●M:模型 Model,data中的数据●V:视图 View,模板代码●VM:视图模型 ViewModel,Vue实例观察发现●data中所有的属性,最后都出现在了vm身上●vm身上所有的属性 及Vue原型身上所有的属性,在 Vue模板中都可以直接使用 <!DO ......
模型 核心 数据 MVVM Vue

1、内存分区模型

C++在程序执行时,将内存大方向划分为4个区域 代码区:存放函数体的二进制代码,由操作系统进行管理的。 全局区:存放变量和静态变量以及常量。 栈区:由编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量等。 堆区:由程序员分配和释放,若程序员不释放,程序结束时由操作系统回收。 内存四区的意义: 不容区域存 ......
模型 内存

ChCore 实验1:机器启动

实验指导书地址:https://ipads.se.sjtu.edu.cn/courses/os/labs/lab1.pdf 1.基本知识 1.1 熟悉 AArch64 汇编 练习 1 浏览《ARM 指令集参考指南》的 A1、 A3 和 D 部分,以熟悉 ARM ISA。 请做好阅读笔记,如果之前学习 ......
机器 ChCore

定时任务的路径问题

定时任务的路径问题 背景 设置一个cron定时任务,定时执行一个sh脚本,脚本执行一个jar包中的程序,发现jar包的日志输出路径错误。记录一下 cron定时任务 crontab -e # 编辑当前用户的定时任务 */1 * * * * /xxx/xxx/test.sh # 设置为1分钟执行一次,这 ......
路径 任务 问题

《oracle马拉松》job篇-如何创建定时任务job

原文链接:https://blog.csdn.net/xlp789/article/details/98586077 1.创建表;2.创建存储过程;3.创建Job ;4.定时执行查看结果。 1.创建空表test(设置name,age,time,uuid四个字段) 2.创建存储过程,注意一定要提交(c ......
马拉松 job 任务 oracle

《oracle马拉松》job篇-简介job,定时任务

原文链接:https://www.cnblogs.com/bill89/p/11044928.html oracle中的job能为你做的就是在你规定的时间格式里执行存储过程,定时执行一个任务 。下面是一个小案例,定时每15分钟向一张表插入一条数据 一 1.创建一张测试表 -- Create tabl ......
马拉松 job 任务 简介 oracle

java----内存模型

内存模型 一个对象的内存图 方法区开始运行,先找到Main函数,然后将这个方法入栈.new将会在堆空间中开辟空间,里面有成员变量和成员方法(注意,成员方法保存的是方法区的成员方法的地址值).new将会把地址返回给创建的对象,保存起来.访问成员变量只需要一步,访问成员方法需要两步.并且将成员方法入栈. ......
模型 内存 java

如何快速体验ChatGPT-4模型

OpenAI免费版基于Gpt3.5,无法使用最新发布的 GPT-4 模型,必须开通 ChatGPT Plus。但是 OpenAI 不但屏蔽了中国的 IP 地址,连国内的 Visa 信用卡也一同屏蔽,即使你想要付费,也并不容易。 分享两个快速体验GPT-4的方法,就是利用相关产品间接体验GPT-4,特 ......
模型 ChatGPT

.NET6+Quartz实现定时任务

在实际工作中,经常会有一些需要定时操作的业务,如:定时发邮件,定时统计信息等内容,那么如何实现才能使得我们的项目整齐划一呢?本文通过一些简单的小例子,简述在.Net6+Quartz实现定时任务的一些基本操作,及相关知识介绍,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。 ......
任务 Quartz NET6 NET

深度学习之路三 将上一篇稍微通用的模型用sklearn代替

from sklearn.neural_network import MLPRegressor import numpy as np # 创建神经网络对象 # 使用adam优化器 adam是一种梯度下降算法 # 使用sgd优化器 adam是一种随机梯度下降算法 model = MLPRegresso ......
深度 模型 sklearn

深度学习之路二 将上一篇的逻辑流水线变成稍微通用的模型

import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, output_size): self.input_size = input_size self.output_size = output_size self. ......
流水线 深度 逻辑 模型 流水

其他相机成像模型

1.成像半径 如图r所示为成像半径 2.透视投影(针孔相机)成像半径 不同相机的成像半径: 球面投影(Stereographic) 等立体角投影(Equisolid Angle) 正交投影(Orthographic) 等距投影(Equidistant) Stereographic为透视投影(针孔相机 ......
模型 相机

spring boot quartz定时任务

https://blog.csdn.net/JHDHCBJka/article/details/112480616 pom配置 关于Pom.xml中的配置,有两种方式,第一种使用spring-boot封装的依赖,第二种使用org.quartz的依赖第一种方式: <!--引入quartz定时框架--> ......
任务 spring quartz boot

机器学习基础04DAY

scikit-learn数据集 我们将介绍sklearn中的数据集类,模块包括用于加载数据集的实用程序,包括加载和获取流行参考数据集的方法。它还具有一些人工数据生成器。 sklearn.datasets (1)datasets.load_*() 获取小规模数据集,数据包含在datasets里 (2) ......
机器 基础 DAY 04

Hugging News #0324: 🤖️ 黑客松结果揭晓、一键部署谷歌最新大语言模型、Gradio 新版发布,更新超多!

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区活动 百姓 x Hugg ......
黑客 模型 Hugging 语言 结果

机器学习算法(五):基于企鹅数据集的决策树分类预测

决策树的主要优点: 1. 具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则。 2. 可以发现特征的重要程度。 3. 模型的计算复杂度较低。 决策树的主要缺点: 1. 模型容易过拟合,需要采用减枝技术处理。 2. 不能很好利用连续型特征。 3. 预测能力有限,无法达到其他强监督模型效果。 4. 方差... ......
企鹅 算法 机器 数据

记一次CNN模型训练遇到的问题(初训练)

csv文件读写 读: filename = "D:\\桌面文件\\大三上\\大三下\\人工智能\\练习赛数据\\test_data.csv" df = pd.read_csv(filename) print(df.info())#简要摘要 information print(df.head())#输 ......
模型 问题 CNN

Spring之异步任务@Async详解分析

1 异步@Async详解 1.1 引言 在java中异步线程很重要,比如在业务流处理时,需要通知硬件设备,发短信通知用户,或者需要上传一些图片资源到其他服务器这种耗时的操作,在主线程里处理会阻塞整理流程,而且我们也不需要等待处理结果之后再进行下一步操作,这时候就可以使用异步线程进行处理,这样主线程不 ......
任务 Spring Async

模型评估与选择(一)

$1.$经验误差和过拟合 通常将分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”$(error rate)$,假设样本总数为$m$,分类错误的样本为$a$,则错误率可表示为$E=a/m$;相应的通常将分类正确的样本数占样本总数的比例称为“精度”$(accuracy)$,记为$1-a/m$。 $$一般的 ......
模型

【笔记】李沐视频:大模型时代下做科研的四个思路

LLaMA 最近开源,分别开源了 7e9, 1.3e10, 3.3e10, 6.5e10 四个参数量的模型。但是这里有意思的是,他们管自己的模型称为 smaller models。 Google 推出了 22B 的 ViT 1. Efficient(PEFT) 简要概括 更高效,哪里慢就让它快起来 ......
模型 思路 科研 笔记 时代

飞机基础知识一 1.3二维平面飞机运动学模型

飞机基础知识一 1.3二维平面飞机运动学模型 运动学方程 在二维平面上 将飞机视为一个质点 $$ \begin{aligned} & \frac{d x}{d t}=v \cos \psi \ & \frac{d y}{d t}=v \sin \psi \ & \frac{d v}{d t}= a ......
运动学 飞机 基础知识 模型 平面

第2讲 发那科机器人系统组成

本体, 控制柜, 示教器; PREV 返回 F1-F5 选项切换 SHIFT 和其他按键组合 SELECT 列出和创建程序 EDIT 编辑和执行程序 DATA 显示寄存器内容 DISP: 分屏 STEP 单步和循环之间切换 RESET 清除报警 BACKSPACE 删除光标前的字符 ITEM 选择它 ......
机器人 机器 系统

[FastAPI-22]响应模型-response_model

import typing from fastapi import FastAPI, Response from fastapi.responses import JSONResponse from pydantic import BaseModel app = FastAPI() ''' 响应模型 ......
response_model response 模型 FastAPI model