0-1均匀分布第39页

类比思维：高手必备的思考方法

当我们遇到一个新问题，特别是一个复杂问题时，解决问题的第一步不是一头扎进去，用演绎推理或者归纳推理去规划从0-1的解决方案，而是先检索我们的记忆中，有没有哪些事物是与这个问题的本质是一致的。

林畅是个小太阳·2023-01-28 06:00

0-1搭建用户画像系统的设计思路

一、需求目的①、商城已上线2周年，已有10万+在售物品。数据仓库中积累着大量的业务数据、日志数据及埋点数据。如何充分挖掘沉淀在数据仓库中的数据的价值，有效的支持用户画像的建设，成为当前的重要工作。②、在保证用户规模不断增长的目标下，运营方考虑建立用户流失预警机制，及时识别将要流失的用户群体，及时采取运营策略换回用户。二、产品结构三、用户画像系统搭建流程目前团队已经搭建了比较成熟的数据仓库。也就是说

16哥·2023-01-28 03:42

Logistic Regression -- 单自变量

What我们处理的是0-1分类问题.输入n个样本,第i个样本为Xi,Yi.Xi是有限的离散空间,Yi是0或1.当X=xi,Yi=1发生的概率为P(Yi=1|Xi=xi;β).让pi=P(Yi=1|Xi=

翾昱·2023-01-27 09:27

假如我是雁

当然高考考得好已经完成了人生坐标轴最关键的求学点了，也就是0-1的积累有了。假设现在雁获得了最大值1，那么1后面的能添

嗷嗷呜tiger·2023-01-27 01:09

多元线性回归分析（清风建模学习笔记）

回归分析的任务就是通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的回归分析:研究X和Y相关性的分析（相关性≠因果性）常见的回归分析有：线性回归、0-1回归、定序回归

YaNngGcc·2023-01-26 23:16

Keras中图片数据预处理步骤总结

将硬盘中的图片文件预处理后生成浮点数张量，步骤如下：（1）读取图像文件（2）将文件解码为RGB像素网格（3）将像素网格转换为浮点数张量（4）将像素值（0-255）缩放到（0-1）区间在Keras中，以上步骤可通过

jlhx_NET·2023-01-26 22:09

内置对象面向对象新选择器

locationwindow.location.href//获取或者重定url地址window.location.search//获取地址参数部分window.location.hash//获取页面锚点或者叫哈希值3、MathMath.random获取0-

Promise_18·2023-01-26 21:47

LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数的原因

Sigmoid的输出在0-1之同，符合门控的物理定义，且当输入较大或较小时，其输出会非常

Aaron_Yang.·2023-01-26 19:26

如何逐渐构建自己的社群？

在社交媒体上留下自己的微信名字，就会有很多人关注到，写几十天加入我的社群，100天后就组建付费社群(做社群的路径)盘活你手上的资源把你一直做的事情跟相链接如果你确实没有你就坚持做这件事，坚持分享，30天就是从0-

韩娟身心健康·2023-01-26 15:10

时光沉淀请多尝试

对于尝试的渴望不该集中在某一个时间段里，或许该均匀分布在人生的不同阶段。这件事情不仅仅是年轻人的专利，或许是一辈子的人生命题。当你一直张开双臂拥抱世界，你就永远不会过时。

行走在夜空中的猫·2023-01-26 13:23

关于0-1的产品需要做什么？

从0-1做系统的时候，我们要按照什么步骤来做呢？其实很多书和文章中都给出过步骤，但是我们要深刻明白每一个步骤的目的，绝对不仅仅是套模版。

陈情丶·2023-01-26 12:29

CNN 卷积神经网络（过程解析）

一张灰度图像，就是一个单通道，h*w*1表示高和宽和1通道，每个像素值范围0-255，只有宽和高的图像就是2d矩阵，可以表示成0-1或者0-255，0表示黑色，255表示白色。

月疯·2023-01-26 12:45

BP神经网络归一化问题

A1:神经网络是统计归纳然后再演绎仿真的人工智能理论，归一化的目的是把事件的统计分布概率统一归纳在0-1灰色聚类的隶属性上。然后以几率等价于曲率的非线性标准方程形式，进行识别和预测的。

luoxia0805·2023-01-26 10:44

归一化与反归一化

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1–+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

小镇算法家·2023-01-26 10:14

小白入门必看，0-1过程，代码全。

由于seata官方文档更新的比较慢，包括官方的demo所对应的seata也比较老旧，并且每个demo对应的seata版本都不一样，并且官方文档的描述无法一篇文章说明白，所以作为小白入门很辛苦。所以有了当下这片文章。本文也演示了AT模式与TCC模式混搭的配置方式。非常适合小白入手。首先是seata主线版本下载编译，这块在我的另一片文章中https://blog.csdn.net/jl19861101

Rock姜·2023-01-26 05:35

数据治理问题

01前言为什么想开这个话题，一是因为目前业内数据产品也基本完成了从0-1的建设工作，但主要集中在数据生产加工和数据应用分析两侧，对于数据管治方向的建设多分散在了包括安全、指标元数据、SLA等在内的各个环节

000X000·2023-01-25 12:40

数据治理第1期 | 简单聊一聊数据治理的策略

01前言为什么想开这个话题，一是因为目前业内数据产品也基本完成了从0-1的建设工作，但主要集中在数据生产加工和数据应用分析两侧，对于数据管治方向的建设多分散在了包括安全、指标元数据、SLA等在内的各

数据掘金者·2023-01-25 12:08

为什么要归一化？

不方便比较归一化之后得到0-1之间的数，便于使用和比较归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。

小龙人_辽宁分人·2023-01-25 09:23

像素值为什么归一化？归一化作用？

因此，一般需要图像的像素进行归一化，使得图像的每个像素值都在0-1之间。当图像的像素处于0-1范围时，由于任然介于0~255之间，所以图像依旧是有效的，并且可以正常查看图像。补充：图像是由像素组成的。

Asa319·2023-01-25 07:30

归一化的定义与作用

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化

Saber-alter·2023-01-25 07:00

归一化的定义

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。2归一化的目的简而言之，是使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间

GNIMIT4·2023-01-25 07:29

【matplotlib】21.多图合并【python3、numpy、pandas、matplotlib完结】

21.1多合一显示21.1.1均匀分布方法很简单就是一张图分几块第一张占几块从哪开始；第二张…plt.subplot()#打开一个窗口importmatplotlib.pyplotaspltplt.figure

羊老羊·2023-01-24 11:41

python normalize函数_归一化函数normalize详解

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。归一化的目的简而言之，是使得没有可比性的

weixin_39617215·2023-01-24 10:36

Go语言依赖管理三要素示例解析

小结背景开发项目时应学会站在巨人的肩膀上，即有效利用开发组件进行或工具提升自己的研发效率对于较简单的单体函数而言，只需要依赖原生的SDK即可完成开发对于实际开发的工程较于复杂，应将精力投放在实现的业务逻辑之上工程项目不可能基于标准库0-

·2023-01-24 00:59

第011课：常⽤数据结构之列表

这个任务对⼤家来说应该是⾮常简单的，我们可以⽤1到6均匀分布的随机数来模拟掷⾊⼦，然后⽤6个变量分别记录每个点数出现的次数，相信⼤家都能写出下⾯的代码。

白帽子极客·2023-01-23 08:26

代码随想录算法训练营第四十四天| 518. 零钱兑换 II 、377. 组合总和 Ⅳ（完全背包）

完全背包总体来说完全背包就是将0-1背包遍历背包的顺序从后往前换为从前往后。

小刘很ok·2023-01-23 07:53

蒙特卡罗 Monte Carlo 模拟

来源：数学建模清风学习内容整理文章目录引例：布丰投针实验蒙特卡罗模拟概述蒙特卡罗模拟的应用01三门问题02模拟排队论问题03有约束的非线性规划问题04书店选择问题（0-1）规划问题05导弹追踪问题（物理问题的模拟

苗半里·2023-01-22 22:23

Matlab中如何定义和使用colormap？|colormap的使用

colormapcolormap的输入是一个包含任意行，但是只有三列的一个矩阵（n*3）,矩阵里面的颜色是0-1之间的数字，每一行的三个数字会被映射为一种颜色，三个值分别对应R（红）、G（绿）、B（蓝）

张小李的风·2023-01-22 20:47

sklearn数据预处理（二）非线性转换

映射到均匀分布。映射到高斯分布。为什么要非线性转换在上一关中已经提到，对于大多数数据挖掘算法来说，如果特征不服从或者近似服从标准正态分布（即，零均值、单位标准差的正态分布）的话，算法的表现会大打折扣。

Rich Dad·2023-01-22 11:22

混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法

混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法何庆摘要:由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法

「已注销」·2023-01-22 08:19

MATLAB学习笔记（二）—— 矩阵及其基本运算

2.调用函数生成特殊矩阵zeros(m,n)生成m行n列的零矩阵ones(m,n)生成m行n列的全1矩阵rand(m,n)生成m行n列的随机矩阵,矩阵中的每个元素都是0到1之间的随机数,而且随机数满足均匀分布

归止于飞·2023-01-21 18:54

Pytorch归一化(MinMaxScaler、零均值归一化)

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

飞机火车巴雷特·2023-01-21 10:02

生成两组相互独立服从标准正态分布的随机数（推导过程）

生成两组相互独立服从标准正态分布的随机数（推导过程）预备知识：均匀分布的特殊地位生成两组独立的服从标准正态分布的随机数预备知识：均匀分布的特殊地位设F(x)F(x)F(x)满足：（1）单调不减（2）F(

cshgiser·2023-01-21 08:28

BERT词向量的特性

第二篇文章给出了如何解决不均匀分布问题。

0XIX0·2023-01-20 13:01

Numpy生成随机矩阵

importnumpyasnpfromnumpyimportrandomasrad生成随机矩阵解释rad.seed(n)，n为整数确定随机数生成种子rad.rand(n)，n为整数生成n个均匀分布的样本值

贪心西瓜·2023-01-20 12:52

numpy 随机生成矩阵

np.random.randint(0,10,(4,3))array([[0,3,6],[8,0,8],[6,5,8],[7,0,9]])np.random.rand(a,b)注：通过本函数可以返回一个或者一组服从“0-

Refrain*·2023-01-20 12:47

动态规划1——0-1背包问题

已知对于一件物品必须选择取（用1表示）或者不取（用0表示），且每件物品只能被取一次（这就是“0-1”的含义）。求放置哪些物品进背包，可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。

Annie05·2023-01-20 10:01

Pytorch梯度下降优化

单层感知机梯度2.多输出感知机梯度3.中间有隐藏层的求导4.多层感知机的反向传播四、优化举例一、激活函数1.Sigmoid函数函数图像以及表达式如下：通过该函数，可以将输入的负无穷到正无穷的输入压缩到0-

Swayzzu·2023-01-20 09:51

numpy.random函数整合（部分）

的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面由我进行一部分的总结1.numpy.random.randnumpy.random.rand(d1,d2,…dn)rand函数创建一个给定类型的数组，将其填充在一个均匀分布的随机样本

坝坝头伯爵·2023-01-20 08:17

python：numpy.random模块生成随机数

常用的分布有：均匀分布（uniformdistribution），正态分布（normaldistribution），泊松分布（poissondistribution）等。

一从际发·2023-01-20 08:14

从 0-1 构建指标体系

——————BEGIN——————假设豆豆在小区附近开了一家小型超市，花花每周二下班后，都会来店里买半斤猪头肉，风雨无阻，从不间断。豆豆心想：“花花每次来的时间都很固定，并且已经坚持了好几个月，我如果提前把肉准备好，这样就可以节省彼此的时间了。”此后每周二，只要花花一到店里，豆豆就跟他说，“猪头肉已经调好啦，还特意为你多加了花生碎，直接拎走就行”。花花笑了，心里想：“嘿，这服务员挺贴心的，不错嘛”

数据分析v·2023-01-20 02:13

吴恩达机器学习Day2

1.梯度下降：最小化代价函数；这个表达式的意思是通过获取w的当前值并对它进行少量调整来更新参数w;α：学习率，通常是0-1之间的一个小正数，基本上控制你下坡时的步幅。

Tezzz·2023-01-19 12:43

吴恩达机器学习Day3

特征缩放（归一化）:将范围缩小到0-1内；特征缩放会使梯度下降更快。

Tezzz·2023-01-19 12:12

神经网络一般训练次数,神经网络训练时间

学习率是指每次训练过程中（迭代）变量改变（更新）的比率，例如x(t+1)=x(t)-a*delta其中a可以看出学习率，一般在0-1之间，相当于步长，而delta相当于方向AI爱发猫。

阳阳2013哈哈·2023-01-19 12:09

01背包问题c语言,遗传算法的0-1背包问题(c语言)

《遗传算法的0-1背包问题(c语言)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遗传算法的0-1背包问题(c语言)(26页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

愚者共识·2023-01-19 02:17

遗传算法解决0-1背包问题（python）

可选择的物品有50件，其价值v和重量w分别为v={220,208,198,192,180,180,165,162,160,158,155,130,125122,120,118,115,110,105,101,100,100,98,96,95,90,88,82,80,77,75,73,72,70,69,66,65,63,60,58,56,50,30,20,15,10,8,5,3,1}w={80,82

diandianzheng·2023-01-19 02:16

传统机器学习算法

目录1、LR2、SVM3、决策树和随机森林4、GBDT5、XGB1、LR（1）原理：逻辑回归是线性回归的推广，通过逻辑函数将预测映射到0-1的区间，预测值可视为某一类别的概率。

码一码码码·2023-01-18 20:01

【学习记录】ORBSLAM2均匀化策略源码解析

在ORBSLAM中，为了保证特征的均匀分布使用了均匀化的策略，最近在尝试扩展一下均匀化的内容，所以仔细看了一下ORBSLAM源码里面这部分的内容，之前看源码的时候没有展开仔细看这一部分的代码，这里补充记录一下

林北不要忍了·2023-01-18 11:16

医学数据挖掘流程（四）：建模调参画图

0-1多分类模型。二分类和连续模型的中间模型，不像二分类那么粗糙，也不像回归要求连续数据，可以分段对抗缺失的重要连续数据。回归模型。连续变量目录区分模型参数和权重建模效果不好原因：model<

天狼啸月1990·2023-01-18 09:01

概率论与数理统计（3）--指数分布函数及其期望、方差

总结一下，我们经常遇到的指数分布、均匀分布和正态分布的概率密度函数与

爱听雨声的北方汉·2023-01-18 09:49

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