- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
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我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- minimind2学习:(1)训练
溯源006
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1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- 使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图(Violin Plot)是一种常见的数据可视化方法
code_welike
信息可视化数据分析数据挖掘Python
使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图(ViolinPlot)是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征,并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn:pipinstallseabo
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- 使用Seaborn绘制水平小提琴图
YOUFDJ
python开发语言Python
使用Seaborn绘制水平小提琴图水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具,可以用于展示不同类别之间的分布情况。在Python中,我们可以使用Seaborn库的catplot函数来轻松地绘制水平小提琴图。本文将介绍如何使用Seaborn绘制水平小提琴图,并附带相应的源代码示例。首先,确保你已经安装了Seaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令在命令行中安装:pipinstallseaborn安装
- Python文件与格式化:编程世界的“读写之道“(技术深挖版)
被窝妄想家
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一、文件操作:Python的"读写之眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中,文件就像一本本等待翻阅的典籍。Python的open()函数如同手持放大镜,让我们能精确控制阅读和书写:#经典打开模式组合withopen("data.txt","r+",encoding="utf-8")asf:#r+模式:可读可写,文件指针初始位置在开头content=f.read(10)#读取前10个字节f.seek(
- 使用Seaborn绘制小提琴图
CodeWG
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使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
- windows使用ssh-copy-id命令的解决方案
爱编程的喵喵
Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
- 通过swoole协程实现并发编程
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目前的Swoole内置了丰富的协程组件供开发者直接调用以便快速实现异步非阻塞的并发编程,省去了开发者自己实现相应底层代码的麻烦:TCP/UDPClient:Swoole\Coroutine\ClientTCP/UDPServer:Swoole\Coroutine\ServerHTTP/WebSocketClient:Swoole\Coroutine\HTTP\ClientHTTP/WebSocke
- C 语 言 --- 三 子 棋
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C语言---三子棋代码全貌与功能介绍游戏效果展示游戏代码详解game.htest.cgame.c总结作者简介:曾与你一样迷茫,现以经验助你入门C语言个人主页:@笑口常开xpr的个人主页系列专栏:C启新程✨代码趣语:编程是告诉另一个人你希望计算机做什么的艺术。代码千行,始于坚持,每日敲码,进阶编程之路。gitee链接:gitee在编程的世界里,每一行代码都可能隐藏着无限的可能性。你是否想过,一个小小
- 原子操作和锁在并发控制中各有什么优缺点?
原子操作
原子操作和锁是并发编程中常用的两种同步机制,它们各自有优缺点,适用于不同的场景。以下是对原子操作和锁的详细对比:原子操作优点无锁机制:避免线程阻塞:原子操作不需要锁,因此不会导致线程阻塞,提高了程序的响应性。减少上下文切换:由于没有锁的开销,线程不会频繁地进入和退出阻塞状态,减少了上下文切换的开销。高性能:硬件支持:原子操作通常由硬件指令直接实现,性能较高。适用于简单操作:对于简单的数据类型(如i
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- python大赛对名_用100行Python爬虫代码抓取公开的足球数据玩(一)
司马各
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- 鸿蒙开发:ArkTs字符串string
前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的,牵扯到的用法也是比较多的,比如字符串中的查找,替换,切割等等。字符串(String)是由零个或多个字符组成的有限序列,在计算机编程和数据处理中广泛使用。字符串可以包含字母、数字、标点符号、空格,甚至可以是空字符串(即不包含任何字符的字符串)。字符串是文本信息的基本表示形式,在几乎所有编程语言中都有专门的字符串数据类型或类来处理它们
- 基于 Redis 的分布式锁实现与优化
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在分布式系统中,锁机制是保障数据一致性和并发控制的关键技术之一。Redis作为一种高性能的内存数据库,常被用于实现分布式锁。本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略,帮助读者更好地理解和应用这一技术。一、分布式锁的概念与需求在单机系统中,锁的实现相对简单,可以通过操作系统的同步机制或编程语言提供的锁机制来完成。然而,在分布式系统中,多个进程或线程可能运行在不同的机器上
- 从入门到进阶:Python数据可视化实战技巧
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在数据分析和数据科学领域,数据可视化是将复杂数据以直观图形展示的重要手段。Python作为数据科学领域的首选语言之一,提供了强大的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。本文将从入门到进阶,逐步介绍Python数据可视化的实战技巧,帮助读者快速提升数据可视化能力。一、入门:Matplotlib基础Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。它
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- 汇编 - 基础知识
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在大型编程任务中,通过将任务细分为适合AI上下文处理能力的子任务并整合生成目标应用,已成为当前AI辅助开发的主流方法。一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块(如用户认证、支付接口、数据存储),每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内(如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码)。例如开发电商系统时,可分解为「购物车逻辑」「库存管理」「订单流水」等子模
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统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
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1.0的表示方法唯一的有补码,移码,ASCII码2.可以多次编程的只读存储器是EPROM,掩膜式ROM3.8259A芯片可设置成脉冲边沿触发方式;全嵌套方式;自动中断结束方式;特殊屏蔽方式4.计算机系统中的总线按层次可以分为板级总线;系统总线;片内总线5.可以或者曾经用作打印机接口的有:RS-232接口;Centronics接口;USB接口6.虚拟存储器对应的地址也叫逻辑地址,虚拟存储器比主存储器
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跟随thisexample:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()fori,labelinenumerate(('A','B','C','D')):ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)ax.text(0.05,0.95,label,transform=ax.transAxes,fontsize=16,
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- Ubuntu18.04切换python3.8版本
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
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thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>