样本均衡第36页

Docker网络配置与自定义IP容器通信

虚拟网桥2.host网络模式3.none网络模式4.自定义container网络模式二、自定义IP容器通信1.自定义IP2.创建所需容器（mysql，tomcat）3.准备项目资源4.构建Nginx实现负载均衡前言当项目大规模使用

云村小威·2024-01-29 01:01

描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案

友思特机器视觉与光电·2024-01-29 01:30

论文阅读《Feature Transformation Ensemble Model with Batch Spectral Regularization for Cross-Domain Fe...

没想到上次的论文阅读更新是八月份哈哈哈哈说好这个月要好好更新的那就把之前没有更新出来的论文阅读补充一下还是小样本跨域系列哈~（由于之前阅读的时间有点久这边可能会放一些PPT）论文名称：《FeatureTransformationEnsembleModelwithBatchSpectralRegularizationforCross-DomainFew-ShotClassification

LiBiscuit·2024-01-29 01:50

请你全力奔跑追求最初的信念@所有人

你多学一样本事，就少说一句求人的话，现在的努力，是为了以后的不求别人，实力是最强的底气。

卡卡ka·2024-01-29 01:07

【机器学习笔记】基本概念

样本也称为“示例”，是关于一个

RIKI_1·2024-01-28 23:13

应用机器学习的建议

一、决定下一步做什么在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你在预测房价时产生了巨大的误差，你想改进这个算法，接下来应该怎么办？

时间邮递员·2024-01-28 23:23

Rabbitmq消息积压问题如何解决？

一、增加处理能力优化系统架构、增加服务器资源、采用负载均衡等手段，以提高系统的处理能力和并发处理能力。通过增加服务器数量或者优化代码，确保系统能够及时处理所有的消息。

fighting！899·2024-01-28 22:30

先秦理性精神

从儒学道学的理念来看，先秦理性精神是落实自己的社会行为所能带来的个人收获和社会价值，并以此为标准指导个人行为：比如将礼乐这样本来似乎没有道理可讲的强制性规范落实到人的内在欲求，这种理性体现在去除了原本礼乐的神秘性而满足了社会性与伦理性的心理需求

1702刘云·2024-01-28 22:21

宝贝感冒、咳嗽总不好，食疗上该怎么做呢？

一方面是冬季孩子的日常饮食中，蔬果类更容易出现摄入不足的现象，营养不均衡，导致免疫力下降，对病毒细菌的抗感染能力降低，就容易生病；另一方面就是家长照顾不周，气候突变导致宝贝受凉或者穿太厚出汗后后背受凉，

小小潘麻麻·2024-01-28 22:33

1948-2022年金融许可信息明细数据

机构名称、所属银行、机构类型、业务范围、机构住所、地理坐标、行政区划代码、所属区县、所属城市、所属省份、邮政编码、发证日期、批准日期、发证机关、流水号、是否失控、失控日期、失控原因、是否退出、退出日期4、样本量

m0_71334485·2024-01-28 21:39

孪生网络（Siamese Network）是一种具体的网络结构还是一种通用的框架结构？

它基于两个人工神经网络建立的耦合构架，以两个样本为输入，输出其嵌入高维度空间的表征，以比较两个样本的相似程度。狭义的孪生神经网络由两个结构相同，且权重共享的神经网络拼接而成。

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

学习速率 learning rate

学习速率的取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否则要增大步长。例如：把学习速率设置为

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

我心目中的理想学校的特征

3.给孩子成本价提供一顿营养均衡、干净又卫生的午餐，色香味俱佳的午餐。4.安排有床铺，让孩子中午可以睡一觉。5.有具有审美价值的校服。6.有专门的人对学习困难的孩子进行干预，实施补救式的个别指导。

魏金宝·2024-01-28 21:14

DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 论文笔记

Markovian扩散过程的模型，虽然在生成模型上取得了不错的效果，但是同时也存在一个大缺点，就是由于在重建生成阶段是需要一步步进行，步数通常为2000，导致推理时间非常长，需要多次迭代才能产生高质量的生成样本

Unsunshine_Bigboy_?·2024-01-28 20:59

Denoising diffusion implicit models 阅读笔记2

Denoisingdiffusionprobabilisticmodels(DDPMs)从马尔科夫链中采样生成样本，需要迭代多次，速度较慢。

冰冰冰泠泠泠·2024-01-28 20:57

Python监督学习（一）

监督学习是指在有标记的样本（labeledsamples）上建立机器学习的模型。例如，如果用尺寸、位置等不同参数建立一套模型来评估一栋房子的价格，那么首先需要创建一个数据库，然后为参数打上标记。

playwrighter·2024-01-28 20:20

IaC基础设施即代码：Terraform 连接 azure Blob 实现多资源管理

目录一、实验1.环境2.Terraform连接azureBlob3.申请虚拟网络资源4.申请子网资源5.申请安全组资源6.申请公网IP与网络接口资源7.申请虚拟机资源8.申请负载均衡器9.销毁资源二、问题

cronaldo91·2024-01-28 19:17

Kubernetes技术

Kubernetes是一个开源的容器编排平台，它的主要功能包括服务发现和负载均衡、存储编排、自动部署和扩展以及管理容器化应用等。

编织幻境的妖·2024-01-28 19:10

阿里云RDS云数据库迁移到华为云RDS

连接测试4.遇见问题5.可优化1.场景描述最近不知道什么原因，公司要将阿里云服务迁移到华为云，包括了ECS,RDS,SLB,可能是出于成本的考虑吧，但确实华为云界面感觉舒服一些，ECS基本上不用做变动，负载均衡也是直接新的

春卷-huachun·2024-01-28 19:06

基建工程加入估值表

中证基建工程指数介绍中证基建工程指数以中证全指为样本空间，选取涉及建筑与工程业务的上市公司股票作为成份股，以反映基建工程领域相关上市公司的整

复利长盈之路·2024-01-28 19:18

2021-02-12

左侧战法：赔率越高，下注越大，直至赔率均衡；赔率低到均衡值，不下注。概率低，但赔率够高，仍然参与，不逃避。

凌玉枫·2024-01-28 19:25

【Docker】nacos集群搭建Nginx负载均衡

目录一、mysql安装与基操1.1数据准备1.2创建mysql与数据表二、Nacos集群部署2.1创建nacos及配置2.2创建Nginx容器一、mysql安装与基操1.1数据准备拉取mysqldockerpullmysql:5.7(版本)定义挂载目录mkdir-p/mysql/{conf,data,script}配置my.cnfmy.cnf内容：[mysqld]#Mysql服务的唯一编号每个my

云村小威·2024-01-28 18:13

redis-主从复制

3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从

敲代码的小白帆·2024-01-28 17:26

Ribbon 体系架构解析

前面我们了解了负载均衡的含义，以及客户端和服务端负载均衡模型，接下来我们就来看下SpringCloud下的客户端负载均衡组件Ribbon的特点以及工作模型。

程序员波特·2024-01-28 16:11

python数据分析数据探索

分析：统计分析对缺失值的处理：删除、插补和不处理3种异常值：异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其他观测值。异常

简单编程王子·2024-01-28 16:42

Kubernetes的无状态应用

Redisfollower创建Redisfollowerservice设置并暴露留言板前端创建留言板前端deployment创建前端service通过kubectlport-forward查看前端service通过负载均衡器查看前端

蓝黑2020·2024-01-28 15:22

进一寸有一寸的欢喜

你多学一样本事，就少说一句求人的话。3、做哪些事情可以提升生活品质？定期扔东西。4、结婚以后两个人在一起最重要的是什么？就当这婚还没结。5、把学费拿来念书还是环游世界更合适？为什么？

王哲枫7·2024-01-28 15:40

R语言--23

dist(x,method="euclidean")step2:聚类hclust(d,method="complete")step3:cutree函数进行分支>df1#注意输入的数据框的结构，每行为一个样本

白猫警长ic·2024-01-28 14:22

项目解决方案：4G/5G看交通数字化视频服务平台技术方案

目录1.总体描述2.系统结构图3.系统功能3.1信息交互3.2语音对讲3.3实时码流转换3.4流媒体集群和扩容3.5负载均衡3.6流媒体分发3.7流媒体点播4.系统标准4.1流媒体传输4.2视频格式4.3

威迪斯特·2024-01-28 14:15

SD和SE的区别

而在一般的生物实验中，如果我们主要关心的不是少数样本的特殊反应(即个别情况)，我们主要关心的是整个群体对的平均状况，需要了解整体数据的可信度时，SE比SD更重要。用me

西贝_贾·2024-01-28 14:15

ROC曲线、AUC、PR曲线等

二分类模型的样本预测有四种可能性：真阳性（TP）：预测为T，实际为T；假阳性（FP）：预测为T，实际为F；（第一型错误）真阴性（TN）：预测为F，实际为F；假阴性（FN）：预测为F，实际为T。

lym94·2024-01-28 13:31

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：数据结构重组（数据重组方式的选择、由变量组到样本观测值组的重组、由样本观测值组到变量组的重组）

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》4.11视频讲解视频为《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜杨维忠著清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解4.11节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。本书旨在手把手教会使用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析。常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归

数据科学作家·2024-01-28 13:50

某小说App __sig3签名分析

一、目标这个样本和之前的小视频App的套路有点类似。签名的名称和算法估计都是一样的。所以搞明白这个，估计也能搞明白最新版的小视频App。那看小说和看小视频的区别在哪？小说越看越困，小视频越看越清醒。

fenfei331·2024-01-28 13:22

OpenCV图像处理常用算法

2、色彩均衡：色彩均衡的目的是获得分布更加均匀的直方图。其结果将会导致图像的对比度增加。3、LUT色彩空间转换表：生成一个256个元素的矩阵，取得要从源空间变换到目标色彩空间的变换函数f(x)。

已注销·2024-01-28 12:54

模型训练trick篇

先写出预测值为y的概率表达式，假设多个样本独立同分布，则最大

Icevivina·2024-01-28 12:53

自监督学习

【属于无监督学习的一部分，它在训练过程中有正负样本，但是正负样本不是人工标号得来的，而是通过自己产生的。】自监督学习总体分成两类：生成式自监督学习和判别式自监督学习。

Icevivina·2024-01-28 12:53

PCIE 4.0 Equalizaiton（LTSSM 均衡流程）

1.均衡在Tx端有FFE（FeedForwardEqualizer，前馈均衡器）；在Rx端有：CTLE（ContinuousTimeLinearEqualizer，连续时间线性均衡器）和DFE（DecisionFeedbackEqualizer

许嵩66·2024-01-28 11:39

互联网对中医的独特价值之四—— 脑联网的意义

西医专注于疾病，选择有代表性的样本

891e64c433d2·2024-01-28 11:02

机器学习---无偏估计

1.如何理解无偏估计无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率⼀样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。

三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:30

AVR单片机IAR开发环境使用注意事项

iomacro.HI/O寄存器定义文件样本。iom8.h包含I/O等寄存器定义位操作在c语言里对位的操作如

梓德原·2024-01-28 10:57

公众号头条文章 API 接口

种文章分类检索查询；数据抓取与文章质量筛选基于机器学习；全接口支持HTTPS（TLSv1.0/v1.1/v1.2/v1.3）；全面兼容AppleATS；全国多节点CDN部署；接口极速响应，多台服务器构建API接口负载均衡

arielzzz·2024-01-28 09:17

RPC教程 6.负载均衡

1.负载均衡策略假设有多个服务实例，而每个实例都提供相同的功能，为了提高整个系统的吞吐量，每个实例部署在不同的机器上。客户端可以选择任意一个实例进行调用，获取想要的结果。那如何选择呢？

确实可以·2024-01-28 09:12

springcloud-eureka

它利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、智能路由、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署

赵恩栋·2024-01-28 09:41

处理多维特征的输入

在数据集里面，我们把一行数据叫做一个样本（在数据库中叫做一个元组）输入数据中的某一列叫做特征，比如说颜色、纹理、形状（在数据库中叫做属性/字段）多

chairon·2024-01-28 08:28

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.6

Chapter4MultilayerPerceptron4.6DropoutRegularization4.6.1ReexamineOverfitting当面对更多的特征而样本不足时

南七澄江·2024-01-28 08:00

RocketMQ-消息发送

消息发送的大体逻辑图如下：jianshu-rocketmq-producer-1.png问题首先我们先来思考几个问题，如果我们要来实现一个消息发送的客户端，那么我们需要解决那些问题消息发送如何保证负载均衡如何保证高可用

浩好学习·2024-01-28 08:24

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》聚类

CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组

二进制怪兽·2024-01-28 07:52

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m

Nie同学·2024-01-28 07:18

【深度学习：开源BERT】用于自然语言处理的最先进的预训练

由于NLP是一个具有许多不同任务的多元化领域，因此大多数特定于任务的数据集仅包含几千或几十万个人工标记的训练样本。然而，基于深度学习的现代NLP模型可以从大量数据中获益，当在数百万或数十亿个带注释

jcfszxc·2024-01-28 07:03

2023年企业网络安全预算情况分析

增加的网络安全支出并没有转化为网络安全态势的改善三、成本优化已经成为网络安全预算编制时的重要任务四、对AI技术安全担忧将推动未来企业网络安全预算支出五、云服务的低效率占用了企业大量IT方面的预算支出六、由于预算分配不均衡

岛屿旅人·2024-01-28 06:49

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