最大似然法监督分类步骤第23页

Hive小文件合并

--每个Map最大输入大小，决定合并后的文件数setmapred.max.split.size=256000000;--一个节点上split的至少的大小，决定了多个datanode上的文件是否需要合并setmapred.min.split.size.per.node

云掣YUNCHE·2025-01-19 09:20

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并

做生活的创作者·2025-01-19 08:49

【机器学习：二十七、决策树集合】

主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对

KeyPan·2025-01-19 08:49

python bs4 selenium 查找a href=javascript:()；的实际点击事件和url

在使用BeautifulSoup和Selenium时，处理href="javascript:;"的链接需要一些额外的步骤，因为这些链接不直接指向一个URL，而是通过JavaScript代码来执行某些操作

大霸王龙·2025-01-19 08:46

JAVA的成员变量和局部变量(详解)

目录成员变量与局部变量的分类实例变量与类变量的区别三种局部变量的区别成员变量与局部变量的区别变量同名问题变量的使用规则何时使用成员变量JAVA的变量可以分为两大类：成员变量和局部变量。

万能的柯西·2025-01-19 08:46

探索 Vue.js 组件开发的新边界：动态表单生成技术

复杂的用户交互：如步骤式、多条件渲染的表单。提高开发效率：将重复性的开发任务

桂月二二·2025-01-19 08:45

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

搭建一个基于Spring Boot的数码分享网站

以下是一个简化的步骤指南，帮助你快速搭建一个基础的数码分享平台。—1.项目初始化使用SpringInitializr生成一个SpringBoot项目：访问SpringInitializr。

鹿屿二向箔·2025-01-19 08:40

java--成员变量和局部变量

变量的分类Java语言中若变量按声明的位置分类，可以分为：成员变量、局部变量，而成员变量又分为：实例变量、静态变量。实例变量是指不使用static修饰的变量，静态变量是指使用static修饰的变量。

李自桐·2025-01-19 07:40

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强

cxr828·2025-01-19 07:09

什么是FPGA开发？

如果按照应用场景给FPGA应用分类，可以分为高速接口、数据处理、逻辑控制等，在实际工作中也可以根据这些方向进行求职。虽然不

博览鸿蒙·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

事实上，H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力989T

kcarly·2025-01-19 07:39

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

【华为OD-E卷 - 寻找最大价值的矿堆 100分（python、java、c++、js、c）】

【华为OD-E卷-寻找最大价值的矿堆100分（python、java、c++、js、c）】题目给你一个由‘0’(空地)、‘1’(银矿)、‘2’(金矿)组成的的地图，矿堆只能由上下左右相邻的金矿或银矿连接形成

CodeClimb·2025-01-19 07:08

一文帮你搞懂flink中窗口的分类（一）

Window可以分成两类：CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。滚动计数窗口，每隔N条数据，统计前N条数据滑动计数窗口，每隔N条数据，统计前M条数据TimeWindow：按照时间生成Window。（重点）滚动时间窗口，每隔N时间，统计前N时间范围内的数据，窗口长度N，滑动距离N滑动时间窗口，每隔N时间，统计前M时间范围内的数据，窗口长度M，滑动距离N还有一种特

知否&知否·2025-01-19 07:36

网络安全拟态防御技术

按防御行为分类可将其列入基于内生机理的主动防御范畴，又可称之为拟态伪装（MimicGuise,MG）。

网安墨雨·2025-01-19 07:05

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

程序代码篇---C&Python作用域

文章目录前言第一部分：堆&栈1.堆区&栈区的区别2.堆存储&栈存储的优点3.全局/静态存储区4.代码区第二部分：C语言的作用域1.作用域分类（1）.在所有函数之外的全局变量（2）.在函数内或者块内的局部变量

Ronin-Lotus·2025-01-19 07:04

python 3.12.7 降级到 3.10.0

先将Python3.12.7降级到3.10.0，然后将3.10.0版本设置为默认版本步骤一：要将Python从3.12.7降级到3.10.0，你可以使用以下方法：方法1：从Python官方网站下载并安装

做不做代码搬运工·2025-01-19 07:32

单层感知机----或门实现

这个模型旨在建立一个线性超平面来解决线性可分问题，就如我们现在的或门分类。二、实现过程

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

隐私计算实训营第三讲:隐私计算框架及架构

通过交互友好的可视化页面，降低终端用户使用成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本所以根据产品定位，隐语产品类型分为白屏产品（定位1）和黑屏产品（定位2）黑屏产品：secretflow、库的形式2.算法层层级分类产品名称简介使用方式算法层隐私计算算法

weixin_39707995·2025-01-19 06:28

PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】

法线微分一、算法原理1、DoN定义2、DoN算法3、DoN分割步骤4、参考文献5、论文描述二、代码实现三、结果展示1、法线可视化结果2、对应曲率信息可视化3、利用曲率分类结果可视化4、欧式聚类分割结果本文由

点云侠·2025-01-19 06:55

PCL 计算点云的VFH特征

一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子，它结合了点云的局部几何信息和视点信息，以提高物体识别和分类的精度。

点云侠'·2025-01-19 06:52

数据标准化——数据字典发布

以下从底层原理、详细步骤及其背后原因进行全面解析。1.为什么需要数据字典发布？1.1确保数据一致性含义：数据字典定义了统一的字段命名、类型和规则，避免不同部门或系统对同一数据的理解和使用不一致。

goTsHgo·2025-01-19 05:21

数据入湖的前提条件：数据标准之数据质量评估

通过系统化评估，能够最大限度地提升数据的价值，降低数据问题对业务决策的负面影响。下面从底层原理、详细步骤及背后原因进行全面解析。1.为什么需要数据质量评估？

goTsHgo·2025-01-19 05:20

从点云中剔除遮挡点

接下来，我们将按照以下步骤进行操作。步骤1：加载点云数据首先，我们需要加载点云数据。假设我们的

AuSwift·2025-01-19 05:47

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。Qwen2.5系列模型采用了更先进的算法和优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。除了基本的文本生成和问答能力，Qwen2.5还支持更多的定制化需求，可以针对不同场景和应用进行扩展和定制，提供更加个性化的服务和解决方案。1.2模型特点Q

我就是全世界·2025-01-19 05:15

emgu.cv读取1080p视频

这个小摄像头直接获取帧频是60，最大分辨率是1920*1080遇到的几个问题记录如下：1直接读取默认图像为640*480.读取视频采用cap=newCapture(0);可以读取计算机自带的摄像头，外置的

zhangxiaomm·2025-01-19 05:42

基于Python读取ZIP和TAR格式压缩包教程

步骤1：导入zipfile模块pythonimportzi

袁袁袁袁满·2025-01-19 05:41

leetcode-买卖股票问题

309.买卖股票的最佳时机含冷冻期-力扣（LeetCode）动态规划解题思路：1、暴力递归（难点如何定义递归函数）2、记忆化搜索-傻缓存法（根据暴力递归可变参数确定缓存数组维度）3、严格表结构依赖的动态规划

Only you680·2025-01-19 04:38

day11备份与恢复

MySQL备份介绍文章目录MySQL备份介绍1.DBA备份与恢复职责2.MySQL备份工具分类mysqldump逻辑备份1.介绍2.重要参数3.备份命令4.分库分表备份5.故障恢复演练5.1模拟环境5.2

Long韵韵·2025-01-19 04:38

遇到 Docker 镜像拉取失败的问题时该如何解决

遇到Docker镜像拉取失败的问题时，可以按照以下步骤进行排查和解决：1.检查网络连接确保你的计算机可以访问互联网。

小宇python·2025-01-19 04:37

windows平台定时杀掉Chrome浏览器

以下是具体步骤：1.编写Python脚本编写一个脚本来查找并结束Chrome的进程：这个是kill线程importosimportsignalimportpsutildefkill_chrome():forprocessinpsutil.process_iter

少陽君·2025-01-19 04:05

Python自学 - 递归函数

由于递归使用不当时，会产生死循环，为了保护程序不发生死循环，Python对递归的最大次数进行了限制，通过getrecursionlimit()函数可以查看当前设置的最大递归次

彩虹小黑馬·2025-01-19 04:33

力扣209(2)——滑动窗口？！快慢指针的pro版罢了

题目及暴力法在我的这篇博客，有兴趣的可以移步到这里:力扣209题长度最小的子数组这次给出一种新解法滑动窗口法classmian{publicintmin(inttarget,int[]nums){//滑动窗口法

の梦·2025-01-19 04:02

参加2020年全国大学生机器人大赛ROBOCON的一点心得

大赛目前已成为国内技术挑战性最强、影响力最大的大学生机器人赛事。每年，由ABURobocon的

TitaHh·2025-01-19 04:01

Zookeeper（14）Zookeeper的客户端与服务器之间的通信机制是什么？

Zookeeper的客户端与服务器之间的通信机制采用了基于TCP的长连接（Long-livedTCPconnection）方式，主要通过以下几个步骤来实现高效、可靠的通信：连接建立：客户端启动时，会尝试与

辞暮尔尔-烟火年年·2025-01-19 04:30

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术，通过Python编写的智能化病害检测程序，实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域，及时发现

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

用java 实现生成二维码同意授权给公众号访问其信息。这通常通过将用户重定向到一个由微信提供的授权页面完成。

步骤1:构建授权URL首先，根据之前的指导构建授权URL。这个URL将用于生成二维码，使得用户在扫描二维码时被重定向到微信的授权页面。步骤2:使用微信API生成二维码微信提供了两

用心去追梦·2025-01-19 04:59

RK3588开发笔记-ES8311音频芯片调试记录

这包括硬件连接、内核配置、驱动程序调试和测试步骤。一、ES8311ES8311是一款高性能、低功耗的音频Codec，支持立体声ADC（模数转换ÿ

flypig哗啦啦·2025-01-19 04:57

远程连接排错全流程 - 实战指南

目录远程连接排错全流程-实战指南一、问题出现二、排错步骤（一）检查网络连接（二）确认远程服务是否运行（三）检查防火墙设置（四）验证账号和密码三、案例分析在运维工作中，远程连接出现问题是较为常见的情况。

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 03:56

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

用滑动窗口法采样训练样本。将词元转换为输入大型语言模型的向量。到目前为止，我们已经介绍了大型语言模型（LLMs）的总

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4

好评笔记·2025-01-19 03:25

ubantu22版本配置静态IP地址

文章目录编辑网络配置文件应用网络配置查看网络配置结果编辑网络配置文件在Ubuntu中配置静态IP地址可以通过以下步骤实现：打开终端，使用以下命令编辑网络配置文件/etc/netplan/00-installer-config.yaml

gslhelloworld·2025-01-19 03:24

MarsCode青训营打卡Day1（2025年1月14日）|稀土掘金-16.最大矩形面积问题

资源引用：最大矩形面积问题-MarsCode打卡小记录：今天是开营第一天，和小伙伴们组成了8人的团队，在接下来的数十天里相互监督，打卡刷题！

Aqua Cheng.·2025-01-19 03:54

华为OD机试E卷 - 通过软盘拷贝文件（Java & Python& JS & C++ & C ）

科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到软盘中，做到软盘中文件内容总大小最大。已知该软盘容量为1474560字

算法大师·2025-01-19 03:22

如何处理列表的部分元素？

我会详细解释为什么选择特定的关键字和结构，通过对比不同类型的代码片段，让你不仅知其然，更知其所以然！！！拜托大家给我点一个关注！让我们一起进步吧！！！

努力学习的耶耶·2025-01-19 02:49

国产编辑器EverEdit - 文字对齐

1.2向左对齐使用方法步骤1：选中要

彩虹小黑馬·2025-01-19 02:47

【AIcoding技术必知必会】12问--前后端联调是什么？

具体步骤准备阶段前后端团队共同制定接口文档（APIDocumentation）确定接口的请求方式（GET/POST等）定义请求参数和返回数据格式（通常是JSON）约定接口的命名规范

srzxy42·2025-01-19 01:43

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