线性schauder理论 部分

Oceanbase部分参数学习与验证 字符集等参数查看 yum install obclient -y 然后使用客户端连接: obclient -h172.24.110.175 -P2881 -uroot -p'Testxxxx' -Doceanbase -A mysql方式连接: mysql -h ......

1 题目 给一个包含n个数的整数数组S，在S中找到所有使得和为给定整数target的四元组(a, b, c, d)。 四元组(a, b, c, d)中，需要满足 a<=b<=c<=d，答案中不可以包含重复的四元组。 样例 1： 输入： numbers = [2,7,11,15] target = 3 ......

目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......

数据库版本历史的总结-非信创部分 Oracle Oracle数据库是最悠久的 关系型数据库. 诞生于美国军方的管理项目 他的第一个版本是Oracle2 上世纪八九十年代的Oracle8和Oracle9 是非常成功的版本. 进入21世纪后 Oracle发布了 三个大版本 Oracle10g oracl ......

结构体 结构体基本概念：结构体属于用户自定义的数据类型，允许用户存储不同的类型。 结构体定义与使用： 语法： struct 结构体名{ 结构体成员列表 }； 通过结构体创建变量的三种方式： struct 结构体名 变量名 struct 结构体名 变量名= {成员1值，成员2值……} 定义结构体时顺便 ......

1. 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法 是一种 将约束优化问题 转化 为 无约束优化问题 的方法。其核心思想就是通过 拉格朗日乘子 将 含有 \(n\) 个变量和 \(m\) 个约束条件的带约束优化问题转换为含有 \(n + m\) 个变量的无约束优化问题。 对于如下约束优化问题： \[\begin{ ......

川大新生赛，出的确实有点水平的，通过一些渠道看了看题打了一些，有些地方还是值得学习学习的。 不鸽了，先写点吧。 因为他们是校园网访问，所以我这边也只能通过一些其他的方法去打，没截图....有附件能复现的尽量复现一下。 主要看的是【Web】SCU新生赛个人wp及完赛感想-CSDN博客这篇blog跟的， ......

Kylin&CDH理论基础 一、维度与度量 维度是观察数据的角度。比如电商的销售数据，可以从时间维度来观察，进一步细化时间和地区维度来观察。 度量是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果。知道维度和度量，可以对数据模型上的所有字段进行分类，要么维度，要么度量，由此就出现了根据维度、度量做预计算的Cube ......

1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......

1. softmax回归 伯努利分布（0-1分布 二分类），我们采用Logistic回归（用sigmoid函数映射到 0-1之间 输出预测概率）建模。 那么我们应该如何处理多分类问题？（比如要进行邮件分类；预测病情属于哪一类等等）。对于这种多项式分布我们使用softmax回归建模。 什么是多项分布？ ......

概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......

目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布（0-1分布）3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 （-无穷， +无穷）区间上的y 映射到 （0， 1） 之间 ......

​ 1、矩阵和向量积 矩阵和向量积可以用 numpy.dot() 函数来计算。numpy.dot() 函数的两个参数分别是矩阵和向量。 1）矩阵积 矩阵积是两个矩阵相乘的结果。矩阵积的计算方法是将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列相乘，然后将各个相乘结果相加。 示例代码：Python NumPy 线性 ......

最好的技巧就是多刷题多思考多总结。 写本文，主要是应某位同学请求。下周考试，这文章可能比较水，内容很少。但确实是有料子在里面。 话不多说，直接进入正题。 做题 先读题，不急动笔。逐字逐句，慢慢分析。看来很慢，实则效率很高。经常是看完题目就有了思路。如果有图可以先画图，如果图比较复杂当然是必须画的，一 ......

第七部分的《程序员修炼之道》深入讨论了如何提高代码质量和可维护性。这一部分提供了一系列关于代码审查、重构、设计模式和测试的宝贵建议。以下是我从这一部分中得到的主要启示： 首先，书中明确强调了避免坏味道（代码异味）的重要性。坏味道是代码中的不良实践和设计问题的迹象。通过识别和消除坏味道，我们可以改善代 ......

一、链表理论基础 学习： 1. 链表定义 线性表的一种存储方式，在逻辑上连续的数据在物理存储中可以不连续。 class ListNode { int val; ListNode next; ListNode() { } ListNode(int val) { this.val = val; this ......

注意，需要将你上次所有的更新文件都要更新一遍，包括lib目录里的依赖更新 解包，jar -xvf ***.jar 替换，替换要更新的class文件，如果更新了依赖还需要解包 BOOT-INF/lib 里面的jar更新里边的class文件 封包，jar cvfM0 ***.jar * ，如果更新了依赖 ......

在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......

一、 实验目的 掌握哈希表 二、 实验内容 实验题目 线性探测法的查找函数 整型关键字的散列映射 三、 设计文档 1. 2. 四、 源程序 1. Position Find( HashTable H, ElementType Key ) { int flag=0; Position p,q; p=H ......

1 题目 给一个包含 n 个整数的数组 S, 找到和与给定整数 target 最接近的三元组，返回这三个数的和。 样例 1： 输入： numbers = [2,7,11,15] target = 3 输出： 20 解释：2+7+11=20 样例 2： 输入： numbers = [-1,2,1,-4 ......

#include <stdio.h> #define MAXTABLESIZE 100000 /* 允许开辟的最大散列表长度 */typedef int ElementType; /* 关键词类型用整型 */typedef int Index; /* 散列地址类型 */typedef Index P ......

椭圆方程 \(\frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2} = 1\)，直线 \(x=l\)，\(x=r\)，计算图中蓝色部分的面积。 定积分 为了找到这个蓝色区域的面积，我们可以使用定积分来积分椭圆上半部分的函数，并在 \(x = l\) 和 \(x = r\) 之间计算面积 ......

util注入service整理 后续如果有新的办法再加进来 在如Util等静态方法中调用Service或mapper，初始化后会出现空指针异常：java.lang.NullPointerException。 代码执行优先级的问题，在一个Java类中，存在着静态代码块，静态方法，构造函数,成员方法等等 ......

1 题目 给出一个有 n 个整数的数组 S，在 S 中找到三个整数 a, b, c，找到所有使得 a + b + c = 0 的三元组。 在三元组 (a, b, c)，要求 a≤b≤c。结果不能包含重复的三元组。数组可能包含重复元素，但同一个索引下标的元素不可重复使用 样例 1： 输入： numbe ......

代码 using System; using System.IO; using System.Web; public class RequestLoggerModule : IHttpModule { private const string LogFolderPath = @"C:\Gary\Lo ......

word_sercet 题目 我的解答： 加密文档，010打开图片发现密码 VVV_123.com 解压打开得到flag（注：flag原本是隐藏的，但我之前设置过隐藏文字自动显示，因此这里直接可以看到。） easy_encode 题目 我的解答： 扫描二维码得到 JZVFSZ2ONVGWOTTKIV ......

目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 ......

一、数组理论基础 学习前： 1. 数组定义 一些在内存上连续存储的相同数据类型的数据的集合 2. 数组特征 便于查询数组元素，不便于增删数据元素 学习后： 对于Java，二维数组不一定在内存上连续。如int[i][j],唯一确定的是int[i][]在内存上连续 二、704. 二分查找 LeetCod ......

当图片设置文字环绕为嵌入式时，图片会显示不全，有的时候，甚至文字也只显示下半身 一、这是正常的情况 二、这是显示不全的情况 三、如何解决 将段落格式中的固定值改成单倍行距或多倍行距即可，或者如果对图片文字环绕方式没有硬性要求的话，直接更改它的文字环绕方式 更改行间距 四、原因分析 这是由于段落格式的 ......

方法：Lorenz特征判断 Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域，动态生成图（代码见下）。要判断一个轨迹是否为Lorenz混沌轨道。通过计算主成分分析，按特征值大小排序，从而判断出混沌性。 input: % Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域,动态生 ......