神经网络 模型 神经 笔记
新版的Edge浏览器如何设置网络代理？
这个问题折腾了小半天，通过这种方式希望能帮助他人。版本信息（Linux系统）：Microsoft Edge 版本 121.0.2277.49 (正式版本) beta (64 位)根据网上的文档，在“设置”里面既找不到所谓的“高级设置”选项，也找不到所谓的“网络设置”选项，所以压根就找不到设置代理的入 ......
Anolis 挂载网络共享文件夹
创建本地文件夹 mkdir /mnt/map_data 安装所需的软件包, 要挂载Windows共享文件夹，需要安装cifs-utils软件包 sudo yum install cifs-utils 尝试挂载 sudo mount -t cifs //<共享文件夹的IP地址>/<共享文件夹名称> < ......
秦九韶算法学习笔记
快速求多项式 —— 秦九韶算法 计算 \(\sum^n_i{a_i \times x^i}\) 的值。 1. 朴素算法 算出每一项的值再相加，总共要进行 \(\frac{n(n + 1)}{2}\) 次乘法，\(n\) 次加法。 2. 秦九韶算法 \(a_0 + a_1x + a_2x^2 + \d ......
读元宇宙改变一切笔记06_虚拟世界引擎
1. 一棵虚拟的树在虚拟森林里倒下了! 1.1. 它们都是数据和代码 1.2. 数据可以描述虚拟对象的属性 1.2.1. 尺寸或颜色 1.3. 为了让我们的树由CPU处理并由GPU渲染，这些数据需要通过代码运行 1.4. 该代码必须是运行虚拟世界的更广泛代码框架的一部分 2. 现实世界 2.1. 现 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
【opencv学习笔记】028之模板匹配——matchTemplate函数详解
目录 一、前言 二、模板匹配 1、模板匹配是个啥 2、常用匹配算法 1.平方差匹配-CV_TM_SQDIFF 2.标准平方差匹配-CV_TM_SQDIFF_NORMED 3.相关匹配-CV_TM_CCORR 4.标准相关匹配 ......
学习笔记3
RDD概念/特性许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，共同之处是不同计算阶段之间会重用中间结果， MapReduce框架把中间结果写入到稳定存储（如磁盘）中，带来大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。 RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，开发者不必 ......
荣耀笔记本锐龙版 网络连接不上怎么办？
我的电脑型号： 荣耀MagicBook Pro 2020 锐龙版 R5 集显 16GB+512GB (HYLR-WFQ9) 背景： 我的电脑是荣耀锐龙版的，本来是买了个网线的转接口连接有线的，但是一种连接不上。 于是想下载一个鲁大师来更新下驱动，怀疑是驱动问题。 升级的时候，不小心把wifi的网线升 ......
[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 ......
Python第一天学习笔记
今日学习内容 1.什么是编程 2.计算机组成原理 3.计算机操作系统 4.编程语言是什么 什么是编程 什么是编程语言 编程语言是什么：人与计算机交流的介质 什么是编程 编程：利用编程语言写出一个个文件，这堆文件会达到一个目的 编程有什么用 就像近代奴隶主奴役黑奴干活一样，我们的目的是奴役计算机为我们 ......
学习进度笔记三
实验五：Spark SQL编程初级实践 实验六：Spark Streaming编程初级实践 实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践 今日总结 完成了全部的实验内容，之后就回归正轨啦~~~ ......
读元宇宙改变一切笔记06_虚拟世界引擎
1. 一棵虚拟的树在虚拟森林里倒下了 1.1. 它们都是数据和代码 1.2. 数据可以描述虚拟对象的属性 1.2.1. 尺寸或颜色 1.3. 为了让我们的树由CPU处理并由GPU渲染，这些数据需要通过代码运行 1.4. 该代码必须是运行虚拟世界的更广泛代码框架的一部分 2. 现实世界 2.1. 现实 ......
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 ......
学习进度笔记
今天我花了几个小时学习了关于安卓应用开发的基础知识，包括应用程序结构、Android Studio中的工具和界面设计。接下来，我开始创建我的第一个安卓应用程序。 首先，我创建了一个新项目并设置了应用程序的名称和最低SDK版本。然后，我添加了一个主要的活动（activity），以便在应用程序启动时显示 ......
1/12 学习进度笔记
StandAlone HA的原理 基于Zookeeper做状态的维护，开启多个Master进程，一个作为活跃，其他的作为备份，当活跃进程宕机，备份Master进行接管。 Spark StandAlone HA 环境搭建 步骤 前提: 确保Zookeeper 和 HDFS 均已经启动 先在spark- ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
图解HTTP笔记
Web及网络基础 HTTP(HyperText Transfer Protocol)超文本传输协议，严谨点是超文本转移协议 简单来说，HTTP是一种协议，即规则的约定。Web就是将HTTP协议作为规范，完成从客户端到服务器端一系列操作的运作流程。所以说web是建立在HTTP协议上通信的 3项WWW构 ......
CPrimerPlus笔记
还没学 的 167页的wordcnt程序 199页的checking程序（太长了，不想看） 113页的第八章编程练习5（不想看） 125页的复习题9(有问题，有时间再来验证) 119页重定向和文件(nnd，有更强大的文件通信方法我干嘛学这个，装X吗) 307页的字符串排序和命令行参数还有字符串转换什 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
云打印和网络打印的区别？云打印是网上打印吗？
随着互联网近些年的发展，云概念逐渐火热起来，云打印技术也是如今备受欢迎的概念之一。那么云打印和网络打印有什么区别？云打印就是网上打印吗？今天小易就带大家来了解一下。 云打印和网络打印的区别有哪些？ 其实按照当下的云打印的发展情况，云打印和网络打印的区别还是比较大的，接下来详细了解一下。 1.这两者的 ......
网络
网络 1. OSI 七层模型 2. TCP / IP 四层模型 TCP/IP 四层模型 是目前被广泛采用的一种模型,我们可以将 TCP / IP 模型看作是 OSI 七层模型的精简版本，由以下 4 层组成： 应用层 传输层 网络层 网络接口层 四层模型与七层模型的简单对应关系： 2.1 应用层（Ap ......
2024.1.12-学习进度笔记
今天，主要尝试通过飞桨星河社区ERNIE Bot SDK进行文心大模型的调用。 参考：https://ernie-bot-agent.readthedocs.io/zh-cn/latest/sdk/ 快速安装 执行如下命令，快速安装Python语言的最新版本ERNIE Bot（要求Python >= ......