ACM训练集第15页

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题

Avasla·2024-01-10 10:23

mac Maven配置报错The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly的解决方法

macmvn常见问题项目场景：问题描述原因分析：解决方案：1、安装Maven：2.确认安装是否成功：项目场景：若衣框架需要后端部署打包问题描述例如：mac使用命令mvncleanpackage-Dmaven.test.skip

可口可乐Vip·2024-01-10 10:51

k8s跨集群通讯项目-Submariner

Submariner功能二、架构2.1Submariner重要组件2.2Broker2.3服务发现三、术语和概念四、测试Submariner安装4.1测试环境localclustermanagedcluster4.2在ACM

aarenw·2024-01-10 09:47

苹果M1芯片MacBook/iMac/Mac mini降级或者重装系统教程

苹果M1芯片MacBook/iMac/Macmini降级或者重装系统教程。

華仔96·2024-01-10 07:46

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

熬夜逃课吐血整理（一）

一名某双非的应届生，他不是智商过人的天才型选手，专科阶段也没有ACM知名竞赛的经历，无SCI等论文的发表。全部都是靠自己的努力，拿到字节跳动Python爬虫工程师的offer，双非成功逆袭大厂。

小志Codings·2024-01-10 04:28

ArchLinux下安装使用蓝牙

ArchLinux下安装使用蓝牙安装蓝牙sudopacman-Sbluezbluez-utilssudosystemctlenablebluetooth.servicesudosystemctlstartbluetooth.service

JUSTfFUN·2024-01-10 01:14

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

1.Pipelinevs.ColumnTransformer训练模型前，需要将数据集分为训练集和测试集。每个子集都需要经过数据清洗和预处理步骤，因而会造成代码冗余。Pipeline是一

子诚之·2024-01-10 00:07

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本

听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集

我感觉。·2024-01-09 18:21

使用acme.sh创建和配置https证书

acme.sh很厉害，生成https证书的过程很简单，而且可以自动更新。

鞍马劳顿·2024-01-09 17:52

RabbitMQ（二）：安装和 PHP Client

安装根据操作系统不同官网提供了相应的安装说明：Windows、Debian/Ubuntu、RPM-basedLinux、MacMac用户推荐使用HomeBrew来安装：brewinstallrabbitmq

何笙·2024-01-09 16:29

N-gram 分词

在处理过程中，按照训练集:测试集=9:1的比例进行随机划分。数据预

Silence_Dong·2024-01-09 16:23

SDU-CS在青岛校区

BNU的OI赛制混不到分，SDU上面显示ACM赛制，最后按照OI给分就离谱。面试前就听到有人嘀咕有几个中国地质大学的，哈哈哈。SYM兄弟也面了。首先一分钟自我介绍。英文自我介绍。

For the brave·2024-01-09 15:50

manjaro安装后配置

1.源更新manjaro系统安装软件从源获取，默认的源速度比较慢，需要排列，更新sudopacman-mirrors-g//排列源sudopacman-mirrors-i-cChina-mrank//上面的命令太慢或者不好用的话

太古汤·2024-01-09 13:45

机器学习的目标函数、损失函数

风险函数是损失函数的期望，关于训练集的平均损失称为经验风险：经验风险我们的目标是使得经验风险最小。一个好的模型不仅要使得经验风险最小，还要避免过度拟合，也就是要满足结构风险最小化。

毕一·2024-01-09 07:42

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

Educational Codeforces Round 104 (Rated for Div. 2)（VP）(寒假ACM模拟赛2)

VP时间A.找到最小，计算最小有几个n-cnt;1.acB.结论模拟会超时n&1:n/2;相遇A继续走，B跳两格到n/2+1(n/2-1->n/2+1)kk>n/2输出k+1模拟一下1234,12345!n&1不会改变位置，直接输出k%nn&1找什么时刻会发现冲突每一个周期冲突2次，C.偶数队伍就需要0奇数队伍就1，-1，1，-1交替D.消Ca=sqrt(2*b+1);c=b+1;找范围暴力算bｰ

Lanthamum·2024-01-09 05:50

SQL必知必会(实战：数据清洗)

数据集中包括了以下字段，具体的含义如下：训练集给出了891名乘客幸存与否的结果，以及相关的乘客信息。通过训练集，我们可以对数据

羋学僧·2024-01-08 23:23

Mac M1 上面虚拟机搭建 k8s v 1.19.3 集群命令参考

MacM1上面虚拟机k8sv1.19.3小白搭建集群命令参考mac系统版本M1安装虚拟机比较麻烦,只能支持centos8,镜像很大,首先要安装虚拟机,可以参考末尾链接,说实话,光下载官方虚拟机和百度网盘镜像都下载了好久

W_GJ·2024-01-08 23:38

基于AI+大数据技术的恶意样本分析（一）

EnhancingState-of-the-artClassifierswithAPISemanticstoDetectEvolvedAndroidMalware翻译及笔记使用API语义增强最先进的分类器来检测不断发展的安卓恶意软件论文出处：CCS'20:Proceedingsofthe2020ACMSIGSACConferenceonComputerandCommunicationsSecu

Mo neyking·2024-01-08 22:16

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

https证书配置过程

白僧·2024-01-08 21:28

对图片进行数据增强（基于pytorch）

具体而言，它通过创建和原始图像稍有不同的新图像来扩大训练集。数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但

草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%作为训练集

晚点吧·2024-01-08 16:04

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

java数据结构与算法刷题-----LeetCode64. 最小路径和

java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article

殷丿grd_志鹏·2024-01-08 12:24

如何选择神经网络的超参数？

minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

欢迎刚用上deepin的你——无法WiFi连接

官网中下载的15.11版本可能因为其内核太低，导致无法识别某些无线网卡驱动的型号，如华为magicbook2019科技尝鲜版的无线网卡驱动rtl8822ce解决方法：方法一（推荐）：下载网卡驱动密码：aacm

燃梅·2024-01-08 10:28

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加

奈何qiao·2024-01-08 10:55

程序员关于学习的10件事

半吊子全栈工匠·2024-01-08 09:01

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件关于xml文件生成相应的类别json字典文件：目标检测

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

杂集

似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

随机森林（Random Forest）

以下是随机森林的基本原理和使用方法：基本原理随机抽样：随机森林对训练数据进行自助采样（BootstrapSampling），即从原始训练集中有放回地抽取样本，创建多个不同的训练子集。

草明·2024-01-08 03:02

ACM入门练习-hdu

目录A-A+BforInput-OutputPractice(I)B-A+BforInput-OutputPractice(II)C-A+BforInput-OutputPractice(III)D-A+BforInput-OutputPractice(IV)E-A+BforInput-OutputPractice(V)F-A+BforInput-OutputPractice(VI)G-A+Bfo

rr_R_rr·2024-01-08 01:31

2019-11-18

训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。求解，可以忽略，直接计算在训练集上的频率得出，至于则和假定的分布有关：多项伯努利分布：。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

忙碌的周四

今天是忙碌的周四哎也是的第一篇文章我希望能在里面和简友们分享一下我的所感所想亦或是记录给自己看大一的我这个学期变得十分忙碌了可能是因为我是计算机专业的缘故吧我们的课程很专业而且并不是很容易是需要思考的很多题目也需要思考很久而且acm

彧劭·2024-01-07 23:17

实名实人认证解决方案

识别准确率高人脸识别功能基于深度学习的智能识别技术，立足于腾讯社交平台，拥有海量人脸、图片训练集，准确率高。安全可靠活体检测可抵挡照片、视频、静态3

公有云服务商·2024-01-07 23:59

文本补全中的动态提示（Dynamic Prompting）

目录数据集Zero-ShotFew-ShotDynamicFew-Shot总结数据集TextREtrievalConference(TREC)QuestionClassification数据集包含训练集中的约

之乎者也··2024-01-07 23:26

申请域名SSL证书并自动推送至阿里云 CDN

普通web站点可以通过宝塔面板或部署acme.sh等证书自动管理工具来实现自动化申请和部署，但是阿里云之类的CDN服务就只能通过手动或OpenAPI接口来实现证书更新。

leijuly·2024-01-07 22:31

leecode-代码随想录-学习笔记1

编程语言基础课，重新学习kamacoder.com基础语法；ACM输入输出通用模板；之前Java狂神说的学习笔记（但是还是按照编程习惯用了C++，感觉更底层好写代码）。

一天的大太阳·2024-01-07 18:16

ROS学习笔记（7）进一步深入了解ROS第一步

(Python&C++)WhatisaCMakeList?IsitrelatedtoamakefileusedforcompilingC++object

星影沉璧·2024-01-07 17:04

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.1与Adboost比较回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，Adboost实际

Kiroro·2024-01-07 13:50

Adboost算法

1描述AdaBoost算法每次都是使用全部的样本进行训练，每一轮训练结束后，得到一个基学习器，并计算该基学习器在训练样本的预测误差率，然后根据这个误差率来更新下一轮训练时训练集合样本的权重系数和本轮基学习器的投票权重

歌者文明·2024-01-07 11:04

Mac解决node-sass: Command failed 问题

14.21.3为版本对应正确"node-sass":"^4.13.0","sass":"^1.24.2","sass-loader":"^7.3.1",2.尝试了N多解决方案，发现是node-sass不兼容Macm1

魏知非·2024-01-07 10:28

HDU 1205：吃糖果 ← 鸽巢原理

【题目来源】http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?

hnjzsyjyj·2024-01-07 05:14

HDU 2841：Visible Trees ← 容斥原理