华为认证-数通第40页

Pandas中根据条件替换列中的值的四种方式

目录方法1：使用dataframe.loc[]函数方法2：使用NumPy.where()函数方法3：使用pandas掩码函数方法4：替换包含指定字符的字符串方法1：使用dataframe.loc[]函数通过这个方法

·2023-01-17 08:35

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.4 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（二）

整个系统运行流程如下所示：二、词袋/词集模型词集模型：单词构成的集合，集合中自然每个元素都只有一个，即词集中每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，统计出现的次数通常是先生存词汇表

mooyuan天天·2023-01-16 22:11

Python+Gurobi求解案例

模型的集合、参数、决策变量与数学模型描述如下：编程求解模型参数通过一个简单的测试数据给出，模型是在python里面从零开始建立，最后输出结果。

荒野猿人·2023-01-16 04:48

交叉熵损失函数python_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的

罗漫·2023-01-16 00:48

线性回归之原理介绍

线性回归是研究平均意义下变量与变量之间的定量关系表达式线性回归损失函数一般是均方误差(MSE)求解线性回归参数通常有最小二乘法和梯度下降法最小二乘法的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影最小二乘法与

整得咔咔响·2023-01-16 00:04

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

损失函数通过torch.nn包实现。

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

深度学习——Batch Normalization

前言通过前面的实验，可以看到不同的激活函数通过设置不同的权重初始值，学习的效果不一样，好的学习效果的标准是各层的激活值的分布有适当的广度。

压垮草的骆驼·2023-01-15 14:58

华为数通笔记-VRF

VRFVRF（VirtualRoutingandForwarding，虚拟路由转发）技术通过在一台三层转发设备上创建多张路由表实现数据或业务的隔离，常用于MPLSVPN、防火墙等一些需要实现隔离的应用场景。网络需求某企业网络内有生产和管理两张网络，这两张网络独占接入和汇聚层交换机，共享核心交换机。核心交换机上同时连接了生产网络和管理网络的服务器群，两个网段均为192.168.100.0/24网段。

renkie人可毅·2023-01-14 08:31

ensp网络工程案例

大型网络工程案例网络工程案例，包含数通、安全、无线三个方向，能满足网络绝大部分部署场景。附带112个视频讲解、实验解法，实验难度从HCIA到HCIE。

网络攻城狮_chuaxing·2023-01-14 08:56

一文带你了解使用Nodejs开发RPC服务

RPC（RemoteProcedureCall，远程过程调用）是一种通过网络从远程计算机请求服务的协议，通俗来讲，一次RPC调用就是，客户端A把需要请求的服务名，以及服务对应的参数通过网络传到服务端，由服务端执行服务后

shadowingszy·2023-01-13 21:32

深度学习常见的激活函数

给定元素x，ReLU函数被定义为该元素与00的最大值ReLU函数通过将相应的激活值设为0来仅保留正元素并丢弃所有负元素，为了直观感受一下，我们可以画出函数的曲线图。

菜小鸡同志要永远朝光明前进·2023-01-13 09:16

UMC产品UI升级说明

所以，UMC作为数通畅联的核心产品，为了满足更多的需求，更好的视觉效果和体验感，一直都在不断地完善迭代。本次升级主要是针对整体页面进行优化以及对部分功能进行修复和调整。

数通畅联·2023-01-12 19:30

信息采编功能扩展开发心得

同时门户平台搭配数通畅联的其他产品和组合方案，能够帮助企业快速搭建集成的、内容丰富、可个性化的工作台，可以为企业用户实现企业信息资产的有效管理。

数通畅联·2023-01-12 19:00

ESB产品UI升级总结

企业服务总线ESB产品作为数通畅联的核心产品，为了能够更好地迎合客户的需求，实现更好的视觉效果和体验感，需要不断地迭代升级。

数通畅联·2023-01-12 19:29

DAP组件外部服务开发说明

本文将介绍数通畅联的DAP数据分析平台进行组件支持外部服务的过程，主要介绍的是对于数

数通畅联·2023-01-12 19:59

ESB产品调用场景分析

那么对于数通畅联来说，让用户使用产品时更便捷是产品不断完善的前进方向。在产品功能实现的基础上，提升应是交互越简单越好，丰富场景也可让客户多一种选择。

数通畅联·2023-01-12 19:28

Python之列表推导式最全汇总(中篇)

目录前言列表推导式语法规范：初阶实例1000~2021中包含7的数字有多少求所有在100到1000之间的水仙花数通常的解法，条件表达式比较麻，如果是10位数呢把数字转成字符串，然后遍历计算立方和一维与二维列表间的互转实现二维列表的转置行列互换

·2023-01-12 14:47

GoLang之深度剖析channel的底层实现

关闭channel7.总结1.channel简介Go语言有个很出名的话是“以通信的手段来共享内存”，channel就是其最佳的体现，channel提供一种机制，可以同步两个并发执行的函数，还可以让两个函数通

~庞贝·2023-01-12 13:01

python numpy array函数_python数据分析（四） python numpy--函数和数组运算

1.数组当中的函数通用函数是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。

weixin_39991055·2023-01-12 12:27

浅析IT运维监控技术

一、什么是IT运维监控通常我们将IT设备分类为：主机、数通、存储、系统、数据库，中间件等，此外还包括虚拟化、云化以及物联网的的一些设备，而IT运维监控是指一种通过技

andre1918·2023-01-12 11:29

Matlab中rgb2gray函数用法

rgb2gray函数通过消除色调和饱和度信息，同时保留亮度，来将RGB图像转换为灰度图。如果已安装ParallelComputing

jk_101·2023-01-12 07:29

一文搞定Pandas中的数据合并

本文中将下面四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。mergeappendjoinconcat文章目录导入库做数据分析的时候这两个库是必须导入的，国际惯例一般

尤尔小屋的猫·2023-01-11 18:00

Intel RealSense D系列自定义曝光度

IntelRealSenseD系列自定义曝光度通过json文件修改realsense相机参数通过json文件修改realsense相机参数假设已经安装好realsenseSDK、ROS等必须环境，首选运行

CN_10·2023-01-11 17:15

网络工程师（软考中级-华为认证）

文章目录下载安装eNSP——链接搜集网工资料五天修炼+网络工程师教程（蓝皮）基础知识第一章各层次特性物理层&数据链路层（通信）奈氏准则&香农公式调制与编码数据交换方式脉冲编码调整PCM【E1&T1】同步光纤网【STS-3=OC-3=STM-1=51.84Mb/s】xDLS&HFC&FTTx&无源光纤网络PON第二章第三章实验补充独立磁盘冗余阵列RAID（n指磁盘数量）上午题零碎点开发模型结构化布线

violet~evergarden·2023-01-10 21:16

VRF可验证随机函数

VRF可验证随机函数的特点：一个数通过VRF函数只能得到一个对应的随机数数，这个随机数数不会和其他的数冲突VRF中用到了四个函数：1.创造一对公私密钥2.生成一个伪随机数3.公钥验证随机数是否是其他生成的

俊庭·2023-01-10 02:30

交叉熵：计算交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的（parametri

桀骜不驯的山里男人·2023-01-09 05:59

Tensorflow2模型的保存与加载

模型的保存与加载保存和加载整个模型模型的保存：模型的加载加载模型的参数通过本篇blog，你将会学到将所有内容以TensorFlowSavedModel格式（或较早的KerasH5格式）保存到单个归档。

等待戈多。·2023-01-08 07:08

pytorch实现梯度下降、随机梯度下降-图像直观展示

在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objectivefunction）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。

我是一颗棒棒糖·2023-01-07 20:51

NLP16：通过序列标注来进行实体和关系的联合抽取

论文中提到的偏置目标函数通过给不同的标签赋予不同的权重进行实现。这里仅实现模型，能够跑通，因为是在个人笔记本上跑，机器性能不够，所以没有训练完，也没有调参

大雄没有叮当猫·2023-01-07 19:28

【机器学习笔记13】softmax多分类模型【上篇】完整流程与详细公式推导

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:22

机器学习系列手记（七）：优化算法之随机梯度下降法

优化算法随机梯度下降法在机器学习中，优化问题的目标函数通常可以表示成其中θ\thetaθ是待优化的模型参数，xxx是模型输入，f(x,θ)f(x,\theta)f(x,θ)是模型的实际输出，yyy是模型的目标输出

岳小刀·2023-01-07 08:13

神经网络的激活函数sigmoid RELU

激活函数通常有如下一些性质：非线性：当激活函数是线性的时候，一个两

HappyAngel19921027·2023-01-06 20:29

Python+OpenCV Canny滑动条调参

回调函数通常都会含有一个默认参数，就是滑动条的位置。在下面例子中这个函数不用做任何事情，我们只需要pass就可以了。#定义回调函数defnothing(x):pass二、使用步骤1.

荼蘼糯·2023-01-06 17:41

机器学习笔记--线性因子模型

一、线性因子模型随机线性解码器函数通过对\(h\)的线性变换以及添加噪声来生成\(x\)，我们可以通过该函数来定义线性因子模型。

weixin_30325487·2023-01-05 22:14

手把手教你设计CPU-1

RISC-V架构的整数通用寄存器组，包含32个(I架构）或者16个（E架构〉通用整数寄存器，其中整数寄存器0被预留为常数0，其他的31个(I架构）或者15个（E架

dullhero·2023-01-04 21:31

基于opencv的c++图像处理（图像二值化）

该函数通常用于从灰度图像中获取

daydayup_cy·2023-01-04 15:15

原生javascript实现树布局算法

其他资源：1.完整的树状图布局代码本文目录效果展示绘制原则主要难点算法流程1——FirstWalk算法流程2——SecondWalkapportion函数通过canvas绘制节点和线效果展示目标：将树结构数据绘制成一个树的图

ZhangTuTu丶·2023-01-04 15:15

isNaN()和isFinite()的应用

提示：isNaN()函数通常用于检测parseFloat()和parseInt()的结果，以判断它们表示的是否是合法的数字。也可以用isNaN()函数来检测算数错误，比如用0作除数的情况。

wxs828·2023-01-04 12:41

BSpline曲线逼近

例如，可建立一个非线性优化问题，以控制点、参数值u‾k\overline{u}_kuk、节点甚至权值作为未知量，而要最小化的目标函数通常是某种形式的误差的度量

捂眼看世界·2023-01-04 11:21

华为认证协作高级工程师 HCIP-Collaboration V3.0（中文版）发布通知

华为认证协作专家HCIP-CollaborationV3.0（中文版）自2023年1月3日起，正式在中国区发布。

outuo219·2023-01-04 08:39

定义(创建)、调用函数及返回值

函数通常由函数名、参数列表以及一系列语句组成的函数体构成的。

crleep·2023-01-03 22:24

入门卷积神经网络(四）误差函数（损失函数）

这种损失函数通常用在实数值连续变量的回归问题上，并且对于

Keep self·2023-01-03 02:33

mysql、redis 客户端连接池

1.mysql1.1.mysql参数通过下列命令可查看mysql数据库配置的系统参数：--查询所有系统参数showvariables;--模糊匹配查询系统参数，如：wait_timeoutshowvariableslike

·2023-01-02 16:47

7.1_optimization-intro