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static_cast<>
使用 static_cast 的好处主要有以下几点： 增强类型安全：static_cast 是一种显式的类型转换，它要求源类型和目标类型在某种程度上是兼容的。如果尝试进行非法的转换（例如，将 int* 转换为 char*），编译器会报错1。这有助于防止类型错误。 提高代码可读性：static_cas ......
机器学习-ROC曲线：技术解析与实战应用
本文全面探讨了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。 关注TechLead，分享AI ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集
机器学习的第一步是准备数据，好的数据能帮助我们加深对机器学习算法的理解。 不管是在学习还是实际工作中，准备数据永远是一个枯燥乏味的步骤。scikit-learn库显然看到了这个痛点，才在它的数据加载子模块中为我们准备了直接可用的数据集。 在它的数据加载子模块中，提供了6种直接可用来学习算法的经典数据 ......
Span<T> 的性能优势
内存效率： 由于 Span<T> 可以直接引用内存中的数据，无需额外的内存分配，因此它在内存效率上非常高。 减少垃圾回收： 由于不需要创建临时对象，Span<T> 可以显著减少垃圾回收的压力，尤其对于大型数据集来说。 并行性： Span<T> 可以在多线程环境下高效地进行操作，因为它可以避免数据竞争 ......
局网机器连虚拟机
主要使用端口映射，编辑-》虚拟网络编辑器-》选择对应的网络（VMnet8）-》NAT设置...->添加端口转发 参考：访问局域网中的虚拟机（详细教程！）_局域网访问pd虚拟机-CSDN博客 ......
The importance of learning basic skills
参考范文1 The Importance of Reading Literature Literature is acknowledged as the most precious product of human civilization and wisdom, especially by our ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
使用PyUIC将.ui文件转换为.py文件时出现 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> ^ SyntaxError: invalid syntax
弄好相应第三方库在Pycharm中的配置后，完成窗口界面后生成.ui文件 使用PyUIC将.ui文件转换为.py文件时出现 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> ^ SyntaxError: invalid syntax 查了网上方法没解决，最后将PyUIC配 ......
Java Learning Day4 面向对象基础
初始化顺序：默认初始化 显示初始化 构造器初始化（单参先执行） 有内部类加载的话，在显式赋值之后，就进行新的加载 Static 静态变量：静态成员变量属于类的，完全不需要创建对象使用。 private：同类中 缺省：同一包中 protected：不同包子类 public：不同包 只有成员变量可以用权 ......
克莱·汤普森的合同， 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判，要价格5年2.3亿，4年2亿，到4年1.6亿，勇士一直报价4年1亿到1.2亿，到了11月底的第七次谈判，勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现，这价格可以说是没有溢价了，这合同谈判有些期权的影子，合同是买未来的performance，时间价值的溢价 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验--代码及遇到的问题
首先这是代码：具体的操作步骤下面一篇 窗口的： package baidu; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JPanel; pu ......
机器学习----逻辑回归
Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。例如肿瘤预测等是与否分类的问题 Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为： 决策边界可以表示为 假设某个样本点那么可以判断它的类别为 1， from sklearn.dat ......
AI中的过拟合和欠拟合问题以及他们的对机器学习的影响（个人感悟总结）
1.机器学习中训练出的模型利用的数据 我们知道训练出一个模型的过程都是通过学习数据不断完善的过程的，那这些数据是什么呢？ 数据集！（就是数据的集合） 数据集又分为三种（其实是两种，有一种是在其中一种里面继续分的） 通常分为训练集和测试集两部分。 训练集 通常用来训练模型，模型主要通过学习这些数据来完 ......
机器学习在缺陷检测中的实际效果与应用案例
机器学习在缺陷检测中的实际效果与应用案例 机器学习在缺陷检测中的应用已经变得非常广泛，并且在许多行业中都得到了实践验证。通过使用机器学习算法，我们能够训练模型来自动检测产品或过程中的缺陷，从而提高生产效率，降低人工检测成本，并且改进产品质量。 实际效果： 提高检测精度：机器学习算法可以经过训练，以识 ......
<金融心理学>读书笔记一
关于“市场走在前面”的一些想法 1、股票市场经常提前反映经济的转折和好坏，债券市场也是，这其中的道理是 股票市场其实也是人的市场，人们买卖股票造成了股市的涨跌，人对未来经济的预期，会提前反馈在股价上，这是导致股市走在经济前面的主要原因，所以人的预期非常重要 但是并不是所有的人都很重要，决定股价走势的 ......
【scikit-learn基础】--概述
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。 Scikit-learn是基于另外两个知名的库 Scipy 和 Numpy的，关于 Scipy 和 Numpy 等库，之前的系列文章中有介绍： Scipy 基础系列 ......
FB账号运营机器人
探索FB账号运营机器人的未来 随着社交媒体在人们生活中的日益重要地位，许多企业和个人都开始利用Facebook（以下简称FB）等平台来推广品牌、服务和观点。然而，随着用户数量的增加和内容的爆炸式增长，如何有效地管理和运营一个FB账号变得愈发具有挑战性。在这一背景下，FB账号运营机器人作为一种新型的自 ......
执行SQL 获取一个Model 集合 List<Model>
/// <summary> /// 获取最新的24条数据 /// </summary> /// <returns></returns> public List<WeldResultModel> GetListByLase24() { var sql = @"SELECT TOP 24 * FROM ......
关于Vue3中调试APP触发异常：exception:white screen cause create instanceContext failed,check js stack -> at useStore (app-service.js:2309:15)解决方案
bug：reportJSException >>>> exception function:createInstanceContext, exception:white screen cause create instanceContext failed,check js stack ->at us ......
python开发之个微机器人的二次开发
简要描述： 登录E云平台 请求URL： http://域名地址/member/login 域名地址+开发者账号密码:后台系统自助开通 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json 参数： 参数名必选类型说明 account 是 string ......
问题记录 <Latex 使用bibliography命令，引用文献中包含中文生僻字>
问题描述 LaTeX使用\bibliography和.bib设置参考文献时，中文生僻字无法显示。 解决方式 下载字体； 将simsun.ttf文件放到.tex同一文件夹下； 导言部分添加： %%解决生僻字问题，使用自定义命令 \usepackage{ctex} \setCJKfamilyfont{m ......
高版本gcc编译出的程序在低版本glibc机器上运行
比如我们用gcc 9.3.0编译程序，但需要发布的机器gcc版本是4.8.5，怎么办？ 你可能想到如下方法 静态编译 容器发布 打包依赖的so，使用本地so运行程序 1.静态编译 将libc和libstdc++静态编译，编译时带上如下参数。 g++ -static-libgcc -static-li ......
解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南
本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、A ......
Java Learning Day3 数组
System.out.print; System.out.println;每输出一次就会换行 Integer.parseInt 字符串转int Double.parseDouble 字符串转double 数组 存储结构连续，存储元素类型相同，随机访问 JVM JVM栈：JVM栈正是java中方法执行 ......
个推文档 > 服务端 > C# > 快速入门
转自：https://docs.getui.com/getui/server/csharp/start/ .NET Core 版本 个推C# SDK支持.Net Core 版本 ， 可以到后面的网址去下载的.Net SDK(版本要求>=2.2)：(https://dotnet.microsoft.c ......
Docker安装mysql配置my.cnf并挂载到外部机器
1.环境准备,创建外部挂载文件夹conf,data,log mkdir -p /data/dockerdata/mysql3306/{conf,data,log} 2.在/data/dockerdata/mysql3306/conf文件夹下创建my.cnf文件 my.conf 文件配置如下 [mys ......
机器学习中的典型算法——卷积神经网络（CNN）
1.机器学习的定位 AI，是我们当今这个时代的热门话题，那AI到底是啥？ 通过翻译可知：人工智能，而人工智能的四个核心要素： -数据 -算法 -算力 -场景 然后机器学习是人工智能的一部分，机器学习里面又有新的特例：深度学习。 通俗来说机器学习即使用机器去学习一部分数据，然后去预测新的数据所属的某一 ......
RAC备份(12CR2)->异机恢复(单机)
OS:CentOS 7源库:2节点组成的RAC,SID:slnngk1,slnngk2,db_name:slnngk目的库:单机,sid:slnngkb,db_name:slnngkb数据库版本:12.2.0.1 注意：目的端的db_name必须与源端保持一致 1.异地机器安装相同版本的数据库软件和 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
深入解析C# List<T>的源码
前面的文章中解释了Array的初始化和元素插入，以及数组整体的存储结构(《深度分析C#中Array的存储结构》)。这里我们再来详细的了解另一种存储结构List<T>， List <T>是 ArrayList 泛型版本，是一个泛型集合类，用于表示动态大小的数组。List<T>应该是我们在开发过程中使用 ......