r-breaker模型 原理 策略
JVM原理
一、原理介绍 JVM(Java Virtual Machine,Java虚拟机)是一个能够执行Java字节码的虚拟机,它是Java的核心,负责管理Java程序的运行时环境。 JVM的主要工作是将编译好的Java源代码转换为字节码,然后执行这些字节码。在执行过程中,JVM会负责垃圾回收、内存管理、线程 ......
https原理-明文、对称加密、非对称加密、CA
1 明文 使用明文传输,请求和响应过程都会遭到黑客攻击。 2 对称加密 使用对称加密,黑客同样可以伪装成良民请求密钥,使用该密钥在请求和响应的过程中对数据进行窃听和篡改。 3 非对称加密 服务端有一对公钥和私钥, 公钥加密,私钥解密;私钥加密,公钥解密。 3.1 请求的过程 (1)首先,客户端请求公 ......
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$1-a/m$。 $$一般的 ......
【笔记】李沐视频:大模型时代下做科研的四个思路
LLaMA 最近开源,分别开源了 7e9, 1.3e10, 3.3e10, 6.5e10 四个参数量的模型。但是这里有意思的是,他们管自己的模型称为 smaller models。 Google 推出了 22B 的 ViT 1. Efficient(PEFT) 简要概括 更高效,哪里慢就让它快起来 ......
飞机基础知识一 1.3二维平面飞机运动学模型
飞机基础知识一 1.3二维平面飞机运动学模型 运动学方程 在二维平面上 将飞机视为一个质点 $$ \begin{aligned} & \frac{d x}{d t}=v \cos \psi \ & \frac{d y}{d t}=v \sin \psi \ & \frac{d v}{d t}= a ......
聊聊常见的加密算法、原理、优缺点、用途
在安全领域,利用密钥加密算法来对通信的过程进行加密是一种常见的安全手段。利用该手段能够保障数据安全通信的三个目标: 数据的保密性,防止用户的数据被窃取或泄露 保证数据的完整性,防止用户传输的数据被篡改 通信双方的身份确认,确保数据来源与合法的用户 常见的密钥加密算法类型大体可以分为三类:对称加密、非 ......
计算机组成原理 小题
1.32位小端对齐(Little Ending)主机上,请用16进制表示变量int i=888 在内存中的字节值(地址从低到高,逐字节列出) [Google] [百度] [StackOverflow] [Unity问答] 变量int i=888在内存中的字节值如下: 88 03 00 00 解析: ......
MyBatis机制介绍与原理
插件简介 什么是插件 插件是一种软件组件,可以在另一个软件程序中添加功能或特性。插件通常被设计成可以==随时添加或删除==的,而不影响==主程序==的功能。插件可以==扩展==软件程序的功能,这让用户可以根据自己的需求定制软件,提高工作效率。常见的插件包括浏览器插件、音频和视频编辑软件的特效插件、图 ......
[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 ......
计算机组成原理——总结
1. 简单介绍 三月份的一个主要任务是学一门计算机科班的基础课程————《计算机组成原理》,在学之前对这部分的知识似懂非懂,没系统学过所以也不清楚它到底包含哪些知识点,但学完之后又能和本科时期学过的一些课程有了联系,比如最基础的模电和数电,想起之前课设的时候大家熬夜在宿舍做LED时钟显示器的情形,那 ......
YCSB工具原理重点内容解读(二)
一、建表 (1)默认表名为usertable CREATE TABLE usertable ( YCSB_KEY VARCHAR(255) PRIMARY KEY, FIELD0 TEXT, FIELD1 TEXT, FIELD2 TEXT, FIELD3 TEXT, FIELD4 TEXT, FI ......
ChatGPT问答[1]-从信号的合成、分解原理角度,解释傅里叶级数
傅里叶级数是利用信号分解原理,将一个周期性信号表示为基本正弦函数的叠加形式。具体来说,傅里叶级数是将一个周期为T的函数f(t)表示为一系列正弦函数sin(nωt)和余弦函数cos(nωt)的线性组合形式,即: $f(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{\infty} a_n \cos(n\ ......
Revit 机电模型导入 Unity (二)
解决思路 通过Revit导出FBX格式不同过滤器的机电模型并拿到各个不同过滤器的颜色设置 将FBX格式机电模型统一到Unity当中,设置材质、修改构件为ID 解决步骤 此篇文件先完成解决思路一的内容,此部分主要设计到Revit二次开发的内容,博主也是小白,相关知识不大了解,如有错误欢迎各位大佬批评指 ......
Pytorch构建超分辨率模型——常用模块
Import required libraries: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision imp ......
odoo 开发入门教程系列-模型和基本字段
模型和基本字段 在上一章的末尾,我们创建一个odoo模块。然而,此时它仍然是一个空壳,不允许我们存储任何数据。在我们的房地产模块中,我们希望将与房地产相关的信息(名称(name)、描述(description)、价格(price)、居住面积(living area)…)存储在数据库中。odoo框架提 ......
StatefulSet 更新策略
##OnDelete 策略 OnDelete 更新策略实现了传统(1.7 版本之前)的行为,它也是默认的更新策略。当我们选择这个更新策略并修改 StatefulSet 的.spec.template 字段时,StatefulSet 控制器不会自动更新 Pod,==必须手动删除==Pod才能使控制器创 ......
【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告,包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类,在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅取决 ......
R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
浅谈计算机组成原理(一)
最近在学计算机组成原理,觉得光听课有点空,就回过头来写写博客,记录一下学习所得。 第一次写博客,若有错误,请各位多多包涵。 计算机的基本组成遵守冯诺依曼体系,几大特点需要牢记。 1.计算机由五大部件组成,分别是运算器,存储器,控制器,输入、输出设备。 2.指令和数据以同等地位存放在存储器中,并按地址 ......
组合数学课程笔记(四):容斥原理
$$一切繁复都洗涤,却染上重叠的星$$ 容斥原理 是容斥原理的基本公式。 但是我们并不经常的使用这个公式本身,我们一般使用这个公式的推论: 具体的理解这个式子,就是在全集 $\mathbb{U}$ 中,我们有若干个子集 $A_i$,其中的元素是坏的。现在我们需要找到不被任何子集包含的元素个数。 容斥 ......
【Python】使用tushare完成配对交易策略
分析对象:茅台&五粮液,获取上述股票2020/1/1到2021/12/31的股票数据, 1.可视化价差spread、z-score 2.产生并可视化交易信号:上升交易信号、下降交易信号 3.计算策略的累计效益,可视化为折线图 代码如下: 1,端口准备 #端口准备 import tushare as ......
CSS08.盒模型
盒模型 1.什么是标签的显示模式 什么是标签的显示模式? 标签以什么方式进行显示,比如div自己独占一行,比如span一行可以放多个 作用: 我们网页的标签非常多,在不同地方会用到不同类型的标签,以便更好的完成我们的网页。 标签的类型(分类) HTML标签一般分为块标签和行内标签两种类型,也称为块元 ......
CSS09.盒模型应用
盒模型应用 改变宽高范围 默认情况下,width 和 height 设置的是内容盒宽高。 页面重构师:将psd文件(设计稿)制作为静态页面 问题:衡量设计稿尺寸的时候,往往使用的是边框盒,但设计width和height,则设置的是内容盒 解决办法有两种: 精确计算 CSS3:box-sizing(用 ......
CSS10.行盒盒模型
行盒的盒模型 常见的行盒:包含具体内容的元素 span、strong、em、i、img、video、audio 显著特点 盒子沿着内容沿伸 行盒不能设置宽高 调整行盒的宽高,应该使用字体大小、行高、字体类型,间接调整 内边距(填充区) 水平方向有效,垂直方向仅会影响背景(背景变,但字体还是不动),不 ......
threejs加载带材质的fbx格式模型
threejs加载带材质的fbx格式模型 loadFBX() { let manager = new LoadingManager(); manager.addHandler(/\.tga$/i, new TGALoader()); const fbxLoader = new FBXLoader(m ......
Exp3-免杀原理
#一、基础问题回答 ####1、杀软是如何检测出恶意代码的? 答: (1)检测特征码 人有自己的特征,代码也有自己的特征。杀毒软件都有着一套特征库,依靠检索程序代码是否和库中特征码是否吻合来判断某段代码是否属于病毒。 (2)启发式恶意软件检测 如果该程序的特征和行为与病毒程序类似,其匹配程度达到一定 ......
golang pprof 监控系列(1) —— go trace 统计原理与使用
golang pprof 监控系列(1) —— go trace 统计原理与使用 服务监控系列文章 服务监控系列视频 关于go tool trace的使用,网上有相当多的资料,但拿我之前初学golang的经验来讲,很多资料都没有把go tool trace中的相关指标究竟是统计的哪些方法,统计了哪段 ......