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资源客
去水印短视频去水印
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ZxzSyy
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我相信几乎所有在币圈的人,只要经历过至少一个周期,就都曾经挣到过钱——不管你是炒土狗还是囤币还是搞合约,几乎是所有,基本不存在没挣到过的人,反正我是没见过。但在币圈最终挣到大钱的人,凤毛麟角。为什么?很多人以为自己只是没能选择好“卖”的时机,但我会告诉你,你永远选择不好,哪怕你在某几次选择好了,看似成功FLIP了,落袋了,也没用。道理很简单,因为币圈是你唯一的场子。有句话叫“一入币圈深似海”,还有
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- Python打卡DAY36
DAY36:复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中,nn.Model是所有神经网络模块的基类,为构建和训练神经网络提供了丰富的方法,如下:1.模型构建与参数管理__init__方法功能:用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时,通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释:在__init__方法中,可以定义各种层,如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块,方便后续管理。impo
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一、什麼是vectorvector是C++提供的一個容器(container),其底層邏輯類似於順序表二、vector接口(1)宣告&初始化std::vectorv;//空vectorstd::vectorv(5);//初始化為5個0(不給值默認為0)std::vectorv(5,10);//初始化為5個10std::vectorv={1,2,3};//使用初始化列表(2)基本操作v.push_b
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物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
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1.**交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务,有\(C\)个类别,模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\),其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标
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极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)是一种在统计中用于估计参数的方法,其核心思想是找到使观测数据出现的概率最大的参数值。故事背景假设我们有一个不均匀的六面色子,但我们不知道每一面出现的真实概率。传统上,一个均匀的六面色子每一面出现的概率应该是1/6,但这个色子因为某些原因(比如制造上的误差)导致各面出现的概率不同。我们的任务是,通过投掷这个色子多次,来估计
- 【机器学习】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
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从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
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先导:EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\mu_k},\boldsymbol{\Sigma}_k)p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)由上述推导即可获得高斯混合模型的EM算法:在每步迭代中,先
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《思维力:高效的系统思维》笔记王世民著简要介绍1处理问题1.1发现问题1.2分析问题1.3解决问题1.4闭环问题2表达观点2.1“讲三点”2.2“从结论说起”2.3“金字塔原理”2.4“MECE”简要介绍最近,想提高自己的思维能力,因此准备拜读一下思维方面的书籍,《思维力》这本书极大程度上拓展了我的知识盲区,因此在此做个小结,防止以后自己忘记(手动狗头),言归正传,本书教会我两点:如何处理问题如何
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1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点:统计学习方法三要素为:模型+策略+算法模型:在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略:统计学习要考虑按照什么样的准则选
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先导:①詹森不等式(Jensen’sInequality)②一般情况下的期望最大化(EM)算法③离散隐藏变量下期望最大化(EM)算法的简化对于一个含有隐变量的概率模型,极大化观测数据(不完全数据)XXX关于参数θ\thetaθ的对数似然函数,即极大化L(θ)=logP(X∣θ)=log∑ZP(X,Z∣θ)=log(∑ZP(X∣Z,θ)P(Z∣θ))(12)L(\theta)=\logP(X\
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俗话说知己知彼百战不怠,使用Laravel也有有一段时间了,中间也踩了很多坑,碰了很多壁,归根结底还是对Laravel的底层不太了解,以前使用Thinkphp养成的MVC的习惯,刚接触Laravel一时还没转变过来,所以最近抱着学习的态度,研究了下Laravel框架的执行流程。Laravel虽然使用上感觉跟Thinkphp差不多,但是底层的实现方式还有框架的架构,跟Thinkphp差别还是蛮大,不
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软件人员的职业生涯指南推荐阅读的好书清单写出好代码的书籍软件开发必须知道的书接手处理既有代码的书培养自己成为优秀开发者的书厚植自己人文素养的书深入挖掘类的书
一、前言我在生活中所取得的绝大部分成就,可以直接归功于我读过的书。我从未有过真正的导师。当我想学习如何投资房地产时,没有人向我展示其中发诀窍,我得自己弄明白,是书帮了我大忙。在我第一次想学习编程时,我也没有真正的导师。我不认识任何程序员,我那时只是个孩子。于是,我求教于书。当我在自己的软件开发职业生涯中衔枚疾进的时候,我依然没有机会求教于人,于是我求教于更多的书。创办一家企业——书对我鼎力相助。学
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ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
- 256bps!卫星物联网极低码率语音压缩算法V3.0发布!
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在当今信息化时代,语音通信技术的进步对应急救援、卫星通信等领域的发展至关重要。在卫星通信领域,窄带宽(甚低码率500bps以下)和远距离传输等技术限制一直是亟待攻克的行业难题。作为国内领先的北斗应用技术企业,磐钴智能依托国家第二代北斗重大专项的应用推广与产业化,与中山大学CPNTLab(北斗综合智能导航团队)展开深度合作,成功研发出具有自主知识产权的低码率语音压缩算法,并获得国家专利授权。如今,这
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for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
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1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
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- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
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mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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流程系统设计的层次和目标
 
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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1.创建student和score表
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
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结构
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android. Manifest.permission_group 常量
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