多变量回归预测

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

LLM 词汇表

Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。

落难Coder·2024-09-16 10:22

少了生活气息

写作不仅需要有阅读量，有文笔，生活阅历也是非常重要的

我爱大草莓·2024-09-16 09:02

高端密码学院笔记285

高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。

柚子_b4b4·2024-09-16 09:32

数组去重

我们在做去重的时候，一开始想到的肯定是，逐个比较，外面一层循环，内层后一个与前一个一比较，如果是久不将当前这一项放进新的数组，挨个比较完之后返回一个新的去过重复的数组不好的实践方式上述方法效率极低，代码量还多

好奇的猫猫猫·2024-09-16 09:59

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）

华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归

算法大师·2024-09-16 09:42

Python实现简单的机器学习算法

：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

Java面试题精选：消息队列(二)

一、Kafka的特性1.消息持久化：消息存储在磁盘，所以消息不会丢失2.高吞吐量：可以轻松实现单机百万级别的并发3.扩展性：扩展性强，还是动态扩展4.多客户端支持：支持多种语言（Java、C、C++、GO

芒果不是芒·2024-09-16 07:34

“日舍一物”之42——活在当下，并向前看

首先是随着年龄的增长，尽管体重总量没有太多变化（哦，其实还是涨了）。但是体型还是和十几年前不一样了，最明显的就是

記二十一·2024-09-16 07:56

新私域是什么平台靠谱吗

新私域指的是借助与互联网电商，随着平台内商家入驻量、用户量相辅相成的全国化平台。是否靠谱取决于平台是否合规。

氧惠佣金真的高·2024-09-16 07:18

Python多线程实现大规模数据集高效转移

如果采用单线程传输方式，当数据量非常大时，整个过程会非常耗时。因此，通过多线程并行处理可以大幅提升数据传输效率。

sand&wich·2024-09-16 06:23

2019-5-29日精进

每天工作量都不同，随时会发生不同的变化。能够在工作中不断的成长，其实多干一点也没什么，嘴笨点就得多勤快点，不能那头都不好。只要付出了，就会有回报。

冰女孩·2024-09-16 04:21

当一个人熬过了所有……

下面一条点赞量最高的回答是：“你要知道，每一个学会游泳的人，依靠的，都不是他人的扶持。同样，世间苦，只可自渡。”曾经有人说：就算我熬过了这场暴风雨又怎样呢？

爱记录的伍陆柒·2024-09-16 04:08

Linux CTF逆向入门

关于ELF更详细的说明：e_shoff：节头表的文件偏移量（字节）。如果文件没有节头表，则此成员值为零。

蚁景网络安全·2024-09-16 04:11

[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。

YuanDaima2048·2024-09-16 04:39

这孩子谁懂哈·2024-09-16 04:07

助力新能源汽车产业发展，2025第五届广州国际新能源汽车产业智能制造技术展览会将于11月在广州召开

截至2020年，中国新能源汽车保有量已超过500万辆，成为全球最大的新能源汽车市场。随

ws201907·2024-09-16 03:07

从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论

但门氏预测应该有1

霜叶红似二月花y·2024-09-16 03:20

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

metaRTC/webRTC QOS 方案与实践

概述质量服务(QOS/QualityofService)是指利用各种技术方案提高网络通信质量的技术，网络通信质量需要解决下面两个问题：网络问题：UDP/不稳定网络/弱网下的丢包/延时/乱序/抖动数据量问题

metaRTC·2024-09-16 02:31

高性能javascript--算法和流程控制

-for,while和do-while性能相当-避免使用for-in循环，==除非遍历一个属性量未知的对象==es5:for-in遍历的对象便不局限于数组，还可以遍历对象。

海淀萌狗·2024-09-16 02:21

小学科学课堂管理规培有感

既培养了学生，又减轻老师的工作量，还有评价表，学起来学起来！

31c6a3d23d4e·2024-09-16 02:11

做事一定要认真

大脑突然被惊醒，我猛然起身，接着发了下呆，灵魂回归后意识到：啊，今天上班要迟到了！我按了按手机发现手机已关机，略微一看，原来是昨晚充电器没插上。

地上的垚·2024-09-16 01:31

轻量级模型解读——轻量transformer系列

先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran

lishanlu136·2024-09-16 01:18

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

Hadoop架构

一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性

henan程序媛·2024-09-16 00:14

ElasticSearch查询超过10000条（1000页）时出现Result window is too large的问题

问题当ES数据量较大，使用分页查询超过10000条（1000页）时，出现如下错误：Cannotexecutejestaction,responsecode:500,error:{"root_cause"

王月亮17·2024-09-16 00:52

非关系型数据库

一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html，服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么？-数据量如果太大，一个机器放不下。

天秤-white·2024-09-16 00:41

等待是一种煎熬

刚才晕得不行，一量血压高，吃了降压药就没事了。下午两点半开始做胃肠镜，我

静待花开202004·2024-09-15 23:21

深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读

DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要

sp_fyf_2024·2024-09-15 23:36

计算机视觉中，Pooling的作用

这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

神经网络-损失函数

文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction

红米煮粥·2024-09-15 22:03

病毒式传播?游戏行业才是真正的鼻祖

现在，一篇文章可以引发病毒式传播，大家能看到的阅读量十万+的文章已不在少数。但游戏行业才是传播的鼻祖。

0浩·2024-09-15 22:13

无人值守模式，自习室创业，真的那么赚钱吗？

因为，我们要深刻的认知市场规律，一个行业，如果利润很高，那必然趋之若鹜得涌入，所以在市场充分博弈以后，市场会回归价值本身，这个是市场的客观规律。

森屿旅人·2024-09-15 22:22

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

IT--授权系统开发

一开题虽然目前的开发项目还很小(哪有项目)，但随着代码量、含金量越来越高(哦？)，也该考虑授权问题了，万一哪天有购买需求了呢(喂，醒醒)。

opcc·2024-09-15 22:48

七.正则化

jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

BP神经网络的传递函数

BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的

大胜归来19·2024-09-15 21:39

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

只生欢喜不生愁

分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画

花间星事·2024-09-15 20:14

Kafka详细解析与应用分析

Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由

芊言芊语·2024-09-15 20:33

目标与人生

我不否认也不认可这种说法，我个人认为没有量的积累就没有质的变化，这总该是一条真理吧！这篇文章说说目标与人生这个大问题，我听过一句话“超凡的自由来自于极端的自律”。

风铃声声入耳·2024-09-15 20:11

【C#Mutex】 initiallyOwned错误引起的缺陷

临界区只能对同一个进程的不同线程同步，互斥量可以跨进程同步。典型应用场景：两个exe会操作同一个注册表项。

闻缺陷则喜何志丹·2024-09-15 19:31

构建常态化安全防线：XDR的态势感知与自动化响应机制

当前，网络安全威胁日益复杂多变，企业正面临前所未有的严峻挑战。为有效应对这些挑战，态势感知与自动化响应机制在提升网络安全运营效率与防御效果中扮演着至关重要的角色。

安胜ANSCEN·2024-09-15 18:56

多表查询_关联查询

fromSleftjoinBons.字段=B.字段，一定会将左边表的数据全部查询出来rightjoin:select*fromSrightjoinBons.字段=B.字段一定会将右边表的数据全部查询出来索引：增加查询效率，数据量很大的时候

活跃家族·2024-09-15 18:54

科普阅读两不误，这才是儿童科普阅读的正确打开方式

这种说法虽然正确，但很多孩子也会存在这样一个问题：绘本故事类的阅读量不小，看小说听故事几乎可以独立

麦麦安·2024-09-15 18:49

小雪节气

这就是说，到“小雪”节由于天气寒冷，降水形式由雨变为雪，但此时由于“地寒未甚”故雪下得次数少，雪量还不大，所以称为小雪。因此，小雪表示降雪的起始时间和程度，小雪和雨水、谷雨等节气一样，都是直

芊月的泡泡空间·2024-09-15 18:17

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

tushare库获取金融股票数据

它能够实时抓取沪深两市的股票和期货市场数据，包括交易价格、成交量、市值、市盈率等关键指标，同时也提供历史数据的采集。

罔闻_spider·2024-09-15 17:46

磁盘性能评价指标—IOPS和吞吐量

一、磁盘I/O的概念I/O的概念，从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层，各个层次之间均存在I/O。比如，CPU有I/O，内存有I/O,VMM有I/O,底层磁盘上也有I/O，这是广义上的I/O。通常来讲，一个上层的I/O可能会产生针对磁盘的多个I/O，也就是说，上层的I/O是稀疏的，下层的I/O是密集的。磁盘的I/O，顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据，输出指的是从磁盘读

???? ??? Frank·2024-09-15 17:46

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