revit模型 过程 教程
4.5 模型保存和加载
# 1 简介 **当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）** # 2 sklearn模型的保存和加载API >from sklearn.externals import joblib >- 保存：joblib.dump(rf, 'tes ......
强化学习及过程监督学习笔记
写在前面 笔者将在这篇文章中，写下有关过程监督，反馈对齐，奖励模型，和数据构造相关的论文的笔记。 论文主要来自Openai的论文。 论文挖坑列表 一篇Openai中提到的用于训练奖励模型的方法 K. Cobbe, V. Kosaraju, M. Bavarian, M. Chen, H. Jun, ......
MySql必知必会教程--数据过滤
select prod_id,prod_name,prod_price from products where vend_id = 1003 and prod_price <= 10; 输出结果： + + + + | prod_id | prod_name | prod_price | + + + ......
深入分析Java类的加载过程
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4.1 线性模型
# 1 回归问题 >**什么是回归问题 目标值 连续型的数据** **应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子** # 2 什么是线性回归 ## 2.1 定义 >**线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征 ......
前端——模块化演变过程
第一阶段——基于文件划分的方式实现模块化 文件为独立的模块，在对应位置调用全局成员。缺点：污染全局作用域，命名冲突问题，完全依靠约定。 第二阶段——命名空间方式 使用全局对象方式实现模块化，解决了命名冲突的问题。缺点：污染全局作用域 第三阶段——立即执行函数方式 使用立即执行函数实现模块化，解决了私 ......
软件测试|数据分析神器pandas教程（一）
 ## 前言 Python是非常适合用于数据分析的，除了Python代码简单以外，Python还有非常多的第三方库，对于数据分析有很大帮助，今天 ......
软件测试|数据分析神器pandas教程（二）
 ## 前言 上一篇文章我们介绍了pandas的安装，并且写了一个简单的示例，本篇文章我们就开始学习pandas的数据结构。 ### 数据结构- ......
通过 docker-compose 快速部署 Azkaban 保姆级教程
[TOC] ## 一、概述 `Apache Azkaban` 是一个开源的批处理**工作流调度系统**，用于管理和调度Hadoop生态系统中的任务和作业。 - `Azkaban` 提供了一个直观的Web界面，让用户能够轻松地定义、调度和监控作业流。它支持工作流的可视化编辑，可以将任务以依赖关系的方式 ......
Hugging News #0609: 最新代码生成模型 StarCoder+ 和 StarChat Beta 重磅发布！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ ## 重磅更新 ### St ......
.net framework生成Nuget包简单教程
## 前言 nuget包生成在.net framework和.net core/.net standard下的是不同的。 .net framework中稍微复杂些，下面记录了我自己在.net framework中本地生成Nuget包的过程，只涉及主要步骤，更多细节参见微软官方文档。 ## 步骤 ## ......
Navicat Premium将关系和实体添加到概念模型的方法
Navicat Premium是一款强大的跨平台数据库管理工具，支持多种主流的关系型数据库系统，包括 MySQL、MariaDB、SQLite、Oracle、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 等。它提供了直观易用的用户界面和丰富的功能，使得数据库管理变得更加简单和高 ......
iPhone两秒出图，目前已知的最快移动端Stable Diffusion模型来了
前言 近日，Snap 研究院推出最新高性能 Stable Diffusion 模型，通过对网络结构、训练流程、损失函数全方位进行优化，在 iPhone 14 Pro 上实现 2 秒出图（512x512)，且比 SD-v1.5 取得更好的 CLIP score。这是目前已知最快的端上 Stable D ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
WPF入门教程系列二十八 ——DataGrid使用示例MVVM模式(5)
在WPF开发中，经典的编程模式是MVVM，该模式充分利用了WPF的数据绑定机制，最大限度地降低了Xmal文件和CS文件的耦合度，也就是UI显示和逻辑代码的耦合度，如需要更换界面时，逻辑代码修改很少，甚至不用修改。 MVVM是Model、View、ViewModel的简写，MVVM的根本思想就是界面和... ......
读博，被称为PH D过程，即：Permanent Head Damaged
读博，被称为PH D过程，即：Permanent Head Damaged 好事尽从难中得，少年勿向易中求 怕什么真理无穷, 进一寸有一寸的欢喜。 不能富贵难成大器皆因懒， 胸无大志庸庸碌碌只为闲。 不是为了学习而学习，是被 前辈们的智慧所 吸引 思想跟不上，学再多，也无法进入入门境界。 书好啊，当 ......
CloudDrive网盘挂载Docker平台安装教程
CloudDrive 是一款第三方网盘挂载工具，它支持将 阿里云盘、115 网盘、天翼网盘、沃云盘以及 WebDAV 协议映射变成为本地硬盘 。 下面是CloudDrive的搭建教程，进行这一步的前提是docker安装无误可以正常使用。 第一步：拉取Clouddrive docker pull cl ......
【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是随机波动率？随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。 在金融建模的背景下 ......
R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17592 最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间 ......
JavaScript学习笔记：Web安全模型
为了保证安全，浏览器中的JavaScript不能读写设备中的文件，也不能访问任意的服务器。 ## 同源策略 同源策略指的是脚本只能访问与包含它的文档同源资源。 源是指文档URL中的协议、主机与端口部分，完全相同则是同源，任意一项不同都不是同源。 脚本文件的URL与同源策略毫不相干，同源策略至于脚本的 ......
记录一次新手渗透的过程
这是严格意义上的第一次动手实操，相对于无限的理论学习与记忆，我个人是觉得让我动手操作一次让我的收获更大。 目标靶机：http://testphp.vulnweb.com/ 工具使用：Kali Linux 参考文档： 【渗透测试】渗透测试最强秘籍（Part 1：信息收集） – 绿盟科技技术博客 (ns ......
SpringBoot进阶教程(七十六)多维度排序查询
在项目中经常能遇到，需要对某些数据集合进行多维度排序的需求。对于集合多条件排序解决方案也有很多，今天我们就介绍一种，思路大致是设置一个分值的集合，这个分值是按照需求来设定大小的，再根据分值的大小对集合排序。 v需求背景 我们来模拟一个需求，现在需要查询一个用户列表，该列表需要实现的排序优先级如下： ......
基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分3）
# 基于ZYNQ的摄像头显示系统 - 本文介绍了如何使用ZYNQ开发板、OV5640摄像头和HDMI显示器搭建一个摄像头显示系统 - 本文的内容主要分为以下几个部分： - 硬件介绍 - Vivado工程创建 - Vitis工程创建 - 实验结果展示 ##### 硬件介绍 - ZYNQ开发板 - 使用 ......
小米6刷origin os使用joviincar教程
小米6刷origin os使用joviincar教程 此教程尽量简化流程，在不用扩容分区的情况下直接刷入origin os实现joviincar的使用。 1、 前期准备 1） 解锁米6 2） 工具集准备 Adb工具集（https://www.xitongzhijia.net/soft/218036. ......
3.3 模型选择和调优(KNN)
# 1.什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 我们之前知道数据分为训练集和测试 ......
【阿里巴巴中国站API接口系列】获得1688商品详情信息-item_get-获得1688商品详情调用教程
1688有开放商品详情API接口，使用前需要注册成为开发者并申请API权限。 以下是简单的API使用步骤： 1. 获取授权key和secret：在开放平台注册获取key和secret接入。 2. 构建请求：通过API接口文档构建请求，包括传递必要参数和权限设置等。 3. 发送请求：使用HTTP ......
T-SQL中执行存储过程与C#执行同样操作的比较
1 exec sp_executesql N"UPDATE [dbo].[Courses] 2 SET [Title] = @0 3 WHERE (([CourseID] = @1) AND ([Title] = @2)) 4 ",N"@0 nvarchar(max) ,@1 int,@2 nvar ......
protobuf教程(二)---引入其他proto文件
被引入的response.proto的文件： syntax = "proto3"; package response; option go_package = "github.com/TripleCGame/apis/api/response;response"; import "google/pr ......