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前言听到“逻辑回归”这个名字,大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系?别被名字骗了!虽然它有“回归”两个字,但它其实是个分类算法,而不是回归问题的解决方案。逻辑回归擅长的可不仅仅是“线性”问题,而是判断“是与否”、“成功与失败”这样的二分类问题。就像你老板问你:“这个月KPI达标了吗?”你能回答“是”或者“不是”,就是这么直接和清晰,毫不含糊。那它是怎么做到如此精准分类的?核心究竟是什么?逻
- 期权帮|股指期货的跨期价差必定回归吗?
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锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!股指期货的跨期价差必定回归吗?股指期货的两个不同期货合约因为对应的同一个股票指数,所以存在着长期协整关系的基础。如果两个不同到期日的期货合约具有协整关系,即表明两个合约在长期具有稳定的相关关系。由于市场预期、定价效率、供求关系、市场情绪、资金流动等多种因素的影响,两个合约可能在短期内表现出偏离长期均衡的关系,形成跨期价差。1.跨
- C++ 刷题日记 BFS + 计数数组 + 双指针滑窗
平生不喜凡桃李
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兔子繁殖问题是一个经典的数学问题,最早由意大利数学家斐波那契在13世纪提出。这个问题不仅在数学领域具有重要意义,还广泛应用于计算机科学、生物学和经济学等领域。本文将通过一个具体的Python程序,深入探讨兔子繁殖问题的建模和实现,并展示程序的运行结果。一、问题描述假设有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子。假设兔子都不会死亡,问每个月的兔子总数是多
- 数据挖掘与数据分析
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数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域,它们都涉及从数据中提取有价值的信息,但在目标、方法和技术上有所不同。数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据,得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法、数据可视化、数据清理、假设检验等应用实时
- 机器学习——KNN算法实战—手写数字识别
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原理简述:KNN算法是机器学习中的一种基础的分类回归算法,选择距离自己最近的几条数据,依据最邻近的数据性质来估测自身的性质。下面我们开始实战,制作手写数字识别模型:一、cv2创建模型1、导入相关的库,这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据,并转化灰度图像img=cv2.imread('digits.png')gray=cv2.cvtColor
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机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
- Python循环else逆天操作!90%程序员竟不知?
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你是不是经常遇到这样的场景?问题1:在循环里查找元素,没找到时想提示“未找到”,但代码写得像“俄罗斯套娃”。问题2:处理完一堆任务后,想执行“收尾操作”,却不得不加一个全局变量当“信号灯”。问题3:文件检查、数据分析时,想优雅地输出“一切正常”,结果代码比问题还复杂。传统写法要么冗长,要么逻辑混乱,像个“迷路的小孩”一、作死现场:else引发的数据灵异事件1.用户失踪谜案#想找VIP用户,找不到就
- 【研发日记】Matlab/Simulink技能解锁(十一)——Stateflow中的en、du、ex应用对比
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Matlab/Simulink仿真ECU控制器Stateflow嵌入式处理器基于模型开发嵌入式软件
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- 数学建模:MATLAB极限学习机解决回归问题
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一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法,由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理:输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值,这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播:输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层,经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后,需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的
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爆气球爆气球对孩子们来说是很好玩的游戏。假设有n只气球被布置在一条直线上,游戏的目标很简单,就是爆掉尽可能多的气球。但是这里我们加一条特殊的规则--你只能跳一次。我们假设聪明的娃穿了件浑身带刺的衣服,跳到某个位置,躺平,这样气球只要碰到娃身体的任何部分都会立刻爆炸。那么你的任务就是告诉娃应该跳到哪里,才能一次爆掉最多的气球。时间限制:4000内存限制:262144输入输入第一行两个正整数:n(≤1
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分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
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一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种,它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项(如平方项、立方项等),来捕捉数据中的非线性关系。其基本原理是在线性回归的基础上,将自变量的幂次作为新的特征加入模型中,从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。其表达式如下所示:C:表示回归常数k:表示回归系数:表示误差系数n:多项式的阶数与线性回归相比,多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是,
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面试造火箭,工作拧螺丝!在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT,百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情,厌烦哪些标题党,我们抛开那些高大上的台词,回归到面试的本质。本课程帮助小伙伴们快速梳理知识,不会涉及到具体的很细节的知识点,关注面试本身。公司一般会从以下5个方面考察一个人的能力,本课程的100问是总结了最近2-3年常问的面试题,适合初中级前端工程师。1、HTML(5)和CSS3方面1
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根据国内工程领域职场新人的特点,结合阿联酋工程项目管理实际需求,制定以下系统性英语学习方案(以12个月为周期):一、基础构建阶段(第1-3个月)学习内容:工程英语词汇体系使用《BEC中高级词汇手册》,重点掌握300个工程管理核心术语(如:BillofQuantities工程量清单、VariationOrder变更令)通过PingCode研发管理系统英文界面,每日记录10个工作中实际接触的工程术语商
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基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
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预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- WiFi定位:宠物安全的“秘密武器”
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从「全网寻狗」到「实时掌控」的进化史凌晨三点收到邻居转发的「寻狗启事」,配图里的金毛犬项圈上赫然挂着某品牌定位器——这样的魔幻场景在养宠圈并不罕见。随着宠物经济突破3000亿规模,智能定位器早已从「小众玩具」变成「刚需装备」。但你知道吗?那些让主人安心的定位数据背后,WiFi技术正在悄悄扮演着「隐形守护者」的角色。一、WiFi定位:GPS盲区里的「精准刺客」传统GPS定位在开阔地带能精确到米级,但
- 亚马逊测评自养号:从“送测难”到“自主控评”,6个步骤实现安全测单
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亚马逊测评自养号安全
自己养号的优势主要体现在以下几个方面:1.可控卖家可自主决定测评时间、数量及操作节奏,例如随时补单、留评或控评,无需受限于外部服务商的时间安排,同时,账号完全由自己管理,避免被黑心中介恶意退款或封号2.降低测评成本一个账号注册成本就几块钱,且可长期复用,相比传统测评需支付高额佣金,自养号通过回收产品、使用礼品卡(亚马逊一手资源渠道汇率4.5左右)等方式支付可以进一步降低费用,也可以做采购等3.安全
- 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例
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人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java、前端、Python开发多年,做过高程,项目经理,架构师主要内容:Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为:有监督学习:数据带有标签无监督学习:数据没有标签,根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务,一种是回归任务,一种是分类任务
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1.orm的增删改查#新增#models.Department.objects.create(title="销售部",count=10)#models.Department.objects.create(**{"title":"技术部","count":2})#查询#queryset=[obj,obj]#queryset=models.Department.objects.all()#querys
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- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention
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在大型语言模型(LLM)中,注意力机制(AttentionMechanism)是核心组成部分。然而,在自回归(autoregressive)模型中,例如LLaMA,我们需要对注意力进行屏蔽(Masking),以防止模型“偷看”未来的信息。本文将深入探讨LLaMA模型中MaskedAttention的实现逻辑,并对比其他类型大模型中常用的MaskedAttention方案。1.什么是MaskedAt
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
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算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f