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机器学习——多层感知机
线性模型的局限性 例如，线性意味着单调假设： 任何特征的增大都会导致模型输出的增大（如果对应的权重为正）， 或者导致模型输出的减小（如果对应的权重为负）。 有时这是有道理的。 例如，如果我们试图预测一个人是否会偿还贷款。 我们可以认为，在其他条件不变的情况下， 收入较高的申请人比收入较低的申请人更有 ......
机器学习|K邻近(K Nearest-Neighbours)
本文从概念、原理、距离函数、K 值选择、K 值影响、、优缺点、应用几方面详细讲述了 KNN 算法 K 近临(K Nearest-Neighbours) 一种简单的监督学习算法，惰性学习算法，在技术上并不训练模型来预测。适用于分类和回归任务。它的核心思想是：相似的对象彼此接近。例如，若果你想分类一个新 ......
C语言基础
关于二维数组 https://blog.csdn.net/weixin_45332776/article/details/116613485 全局变量和静态本地变量 关于static https://blog.csdn.net/qq_43194080/article/details/12568628 ......
R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20631 最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和_可视化_ 混合效应模型的结果 设置 本文使用数据集，用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。 knit ......
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 ......
javaweb--DML数据操作语言
DML 添加数据 insert into (id,name) values (1,'张三'） 批量添加 insert INTO stu(id,name,gender,birthday,score,email,tel)VALUES(1,'张三','男','2000-9-9',100,'12345@12 ......
Langchain语言模型提问请求，提问使用非标准的sse请求获取流式数据，java后台版解决方式
问题描述：请求后接收的数据流，不走EventSourceListener的onEvent事件，但onOpen onClosed都是正常走的。 问题原因：默认的接口返回是StreamingResponse不是EventSourceResponse，无法走标准sse协议的onEvent()方法 目标需求 ......
C语言语法（复习专用）
普通分隔符： 分号「 ; 」：语句结尾 大括号「 { } 」：函数体，复合语句以及数组的初始化等； 圆括号「 () 」：函数定义时用来括住参数，或者用来修改运算顺序， 比如：(a + 1) 2 和 a + (1 2) 方括号「 [] 」定义数组类型和应用元素，比如: int a10; b = a3; ......
docker 容器迁移到其他机器
docker 容器迁移到其他机器思路为：容器转为镜像，再保存为镜像文件，迁移到其他机器后导入为镜像 1、commit：将容器转镜像 # docker commit {container_id} {镜像名:版本号}docker commit 15a728d690ed fms/sd-webui:1.02 ......
机器学习——全连接层的参数开销
在深度学习中，全连接层无处不在。 然而，顾名思义，全连接层是“完全”连接的，可能有很多可学习的参数。 具体来说，对于任何具有d个输入和q个输出的全连接层， 参数开销为O(dq),这个数字在实践中可能高得令人望而却步。 幸运的是，将d个输入转换为q个输出的成本可以减少到O(dq/n)， 其中超参数n可 ......
LoadRunner分布式负载(多机器)
首先调用的负载机器可以没有LoadRunner，但是必须要有Agent Configuration： 全部勾选 在LoadRunner User的脚本中的接口调用必须使用ip，不能使用localhost。 打开Controller： 添加负载机： 测试连接： ready打钩表示连接通了。 点击菜单栏 ......
如何在Ubuntu20.04.3机器上使用kvm创建CentOs7.9的虚拟机
一、虚拟化背景 因为产品在Ubuntu的环境上部署兼容性差，Ubuntu的实体机上还运行着其他系统没办法进行系统的更换重装，所以只能出此下策~ 二、开始搭建 更新Ubuntu系统 打开终端并通过如下命令更新本地的软件包索引 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade 检 ......
机器学习篇-指标:AUC
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是 ......
机器人学导论-约翰 J.克雷格
目录第五章 雅可比：速度和静力5.1 刚体的线速度和角速度5.5 机器人连杆运动 第五章 雅可比：速度和静力 5.1 刚体的线速度和角速度 \(V_{BORG}\)是坐标系B在A坐标系下的速度，\(^BV_Q\)是B坐标系下Q的速度，\(^A\Omega\)表示从坐标系A观测时，矢量Q的运动是绕着\ ......
C语言字符串拷贝详解
目录 字符串拷贝 strcpy函数 strcpy_s函数 字符串拷贝n个字符 strncpy函数 strncpy_s函数 字符串拷贝字符串拷贝是将一个字符串的内容复制到另一个字符串中的操作。在C语言中，我们可以使用strcpy函数或strcpy_s函数来实现字符串拷贝。这两个函数的使用方法和区别如下 ......
Table-GPT:让大语言模型理解表格数据
llm对文本指令非常有用，但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题，LLM更有可能产生不准确的响应。 在这篇文章中，我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了T ......
R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2831 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr） 很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇 ......
R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=3364 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于时变VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 加载R包和数据集 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(sym ......
R语言偏最小二乘回归PLS回归分析制药产品化学制造过程数据、缺失值填充、变量重要性
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34046 原文出处：拓端数据部落公众号 PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。在本文中，我们将使用此类背景下的示例。 什么是偏最小二乘回归（PLS回归）？ 偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）是 ......
R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5383 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 ......
2023-10-25：用go语言，假如某公司目前推出了N个在售的金融产品(1＜=N＜=100) 对于张三，用ai表示他购买了ai(0＜=ai＜=10^4)份额的第i个产品(1＜=i＜=N) 现给出K(
2023-10-25：用go语言，假如某公司目前推出了N个在售的金融产品(1<=N<=100) 对于张三，用ai表示他购买了ai(0<=ai<=10^4)份额的第i个产品(1<=i<=N) 现给出K(1<=K<=N)个方案，通过这些方案，能够支持将多个不同的产品进行整合 (也可以对单个产品进行优化) ......
机器学习——线性回归
回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（ ......
大语言模型基础-Transformer模型详解和训练
一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
模拟 机器人的充电桩底板电压过大过小的 电压输出 测试操作方法
1个 dc power subbly直流稳压电源、铜丝电线若干根 接线如下： 1、把直流稳压电源的正极、负极 分别连接 电路板的正极、负极2、按下 直流稳压电源开关ON/OFF3、按下旋转VOLTAGE，电压V数值会闪，向左调小，向右调大， 停留1 ~ 2秒后则会按当前电源输出电压。 超出电压范围值 ......
关于Windows打印机驱动相关问题-如何利用Java（或其他）调用打印机驱动程序完成原始文件翻译为PCL语言的步骤
前面这些都是问题描述，问题在偏下面 场景：用户电脑上安装了PCL驱动，可通过驱动完成打印。 需求：现在需要提供一种脱离PC端完成文件上传并打印的功能。让用户使用手机或pc未安装驱动时都能打印文件。 目前思路：首先上传文件这一步没有任何问题，开发了相应的H5界面，通过浏览器进行原始文件的上传。 难点在 ......
c语言代码练习35
问:判断数组是否是另一个数组的逆转数组 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include <stdio.h> #include<string.h> #include<assert.h> void Mylift(char* left, char* right) { ......
c语言转义字符 ——“ \b ”
printf("1234567\b\b\b\b89\n"); 输出结果为 1238967 gcc version 7.5.0 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~16.04) 参考：C语言中的转义字符\b的含义_c语言\b-CSDN博客 ......
机器学习——自动微分
深度学习框架可以自动计算导数的原理主要如下: 1. 深度学习框架实现了自动微分机制,可以自动生成计算图,并记录运算过程。 2. 在计算图中,每个变量都是计算节点,变量之间通过计算操作连接。 3. 框架会跟踪整个计算图,记录每个变量的运算关系和数据流动。 4. 对于要求导数的变量,我们将其标记为要求导 ......