模型训练后，就要进行模型优化了。一般来讲，很简单，优化就是不换模型换参数，或者直接换模型。换了之后来对比，最后选个最好的。比如在本案例中，选择LinearRegression后，MSE从22下降到12，因此选择新的模型。取前20个验证集数据，将标注数据与实际房价对比关系如上图。可以看到，效果还是很好的。LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

我实在没有想到自己会有一天去关注一个后现代主义的艺术家，因为我对后现代主义的好感并不是特别的多。对这位名叫“Damien·Steven·Hirst”的艺术家留意，是因为他的几幅作品让我在“恶”的艺术里有了些新的认识。Damien·Hirst，我在《加德纳艺术通史》中没有找到他的名字，在《现代艺术150年》里找到了，里面有他的作品简介，但我看过觉得粗俗，随手而过，而当前天看《现代艺术中的美与丑》纪录

CMU最优控制16-745超详细学习笔记背景跌跌撞撞入坑Optimization-basedMotionPlanning和OptimalControl已经大半年啦，这大半年来迷迷糊糊看了不少相关资料和论文

引入小丁：小智，你不觉得我们小区旁边的树木太多太挤了吗？小智：确实。要不我们把一些树移走？小区对面的学校旁可正缺树呢！小丁：不过我们又不能自己把树移走，得找人帮忙。小智：嗯。要不我们就在树旁边标记一下，让园林工人移植一下吧。小丁和小智开始了自己的活儿……小丁从左往右，每数120棵便标记一棵树。小智从左往右，每数422棵便标记一棵树。小智：我们最好算算需要移走多少棵树，好让园林工人校对。小丁：我怎么

Unity学习笔记【Unity】Unity学习笔记目录整理_unity教程目录_是嘟嘟啊的博客-CSDN博客腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)Unity_虫虫!

事件溯源模式事件溯源（EventSourcing）模式是针对事件范式提供的设计模式，通过事件风暴识别到的领域事件与聚合将成为领域设计模型的核心要素。事件溯源模式与传统领域驱动设计模式的最大区别在于对聚合生命周期的管理。资源库在管理聚合生命周期时，会直接针对聚合内的实体与值对象执行持久化操作，而事件溯源则将聚合以一系列事件的方式进行持久化。因为领域事件记录的就是聚合状态的变化，如果能够将每次状态变化

目录1、⽹关介绍1.1、微服务拆分之后遇到的问题？1.2什么是API⽹关？1.3⽹关可以⼲什么？1.4常⽤的⽹关2、使⽤Nginx实现⽹关服务3、使⽤Gateway实现⽹关服务3.1搭建gateway服务器3.2配置路由规则4、Gateway⼯作原理4.1名词解释4.2Gateway⼯作流程图5、Predicate断⾔编辑5.1Path5.2Query5.3Header6、过滤器6.1Gatewa

importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.stream.Collectors;publicclassStreamMapExample{publicstaticvoidmain

但是当时有个不解之处：就是投递WSARecv请求的时候，没有明显传入该操作对应的自己定义的操作类型（就是GetQueuedCompletionStatus的时候如何区分read/write/accept

Eclipse中programarguments与VMarguments的区别附代码：publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println("Programarguments

目录一：均值滤波二：高斯滤波三：中值滤波四：双边滤波在OpenCV中，模糊图片或进行图像平滑处理时常用的方法包括以下几种：均值滤波(Blurring):均值滤波是一种简单的平滑方法，它通过对图像中每个像素的邻域内像素值进行平均来计算新的像素值

第一部分学习笔记第二部分日记今早上市场买完菜后，就宅在家里。周末，只想和家人呆在一起，哪也不想去。儿子读书的事总算有个结果，为他的高中生涯划上一个休止符。

1、PaLM2-VAdapter:ProgressivelyAlignedLanguageModelMakesaStrongVision-languageAdapter中文标题：PaLM2-VAdapter：逐步对齐的语言模型打造强大的视觉语言适配器简介：本文展示了渐进式对齐语言模型在连接冻结的视觉编码器和大型语言模型方面的有效性。尽管视觉编码器和大型语言模型的基本架构和预训练方法已经广泛研究，但

简介在Java中，AbstractQueuedSynchronizer（AQS）是Java并发包(java.util.concurrent.locks)中一个用于构建锁和同步器框架的基础类。提供了一种实现阻塞锁和其他同步组件的底层机制。基本原理概述它的核心原理包括以下关键点：状态管理：AQS通过一个volatile类型的整型变量state来表示同步状态。比如在独占锁（如ReentrantLock）

在此展示一套学习笔记/面试手册，年后跳槽的朋友可以好好刷一刷，还是挺有必要的，它几乎涵盖了所有的软件测试技术栈，非常珍贵，肝完进大厂！妥妥的。

本文转自测试人社区，霍格沃兹测试开发学社学员笔记原文链接：https://ceshiren.com/t/topic/29442一、UI测试界面风格统一，与UI设计原型图一致界面文案正确提示、警告或错误说明描述准确切换窗口大小，将窗口缩小后，页面是否按比例缩小或出现滚动条，页面是否正确显示所有的图片是否都被正确装载在不同的浏览器、分辨率下图片是否能正确显示二、搜索测试如果支持模糊查询，搜索名称中任意

通常，好的软件工程实践一定少不了单元测试，以此来保证程序的行为与预期一致。通过测试用例确保代码中的每个组成部分都实现预期的结果。如下：publicclassPoint{privatefinalintx;privatefinalinty;privatePoint(intx,inty){this.x=x;this.y=y;}publicintgetX(){returnx;}publicintgetY(

磨烈磨烈在冰岛系山寨中，风格自成一派。磨烈作为西半山的一个茶山，并没有西半山自成一派的“苦尽甘来”的口味特点，它背靠大雪山，位居冰岛湖之北，隐匿于群山中，被称为“遗世独立的明珠”。磨烈原称“慕烈”，就算现在来到这个寨子，如果你打开地图，你会发现仍然会有“慕烈”这个名字存在于地图上。当初人们只是觉得，“慕烈”这个名字相对普通，不符合磨烈山头茶的特点，于是就顺着谐音，取了“磨烈”这个名字。寓意“如切如

图片发自App一个人的内心怎么感知这场比赛，对比赛的结果有很大的影响。什么样的状态是好的“内在比赛”状态呢？加尔韦给出的答案是：放松而专注，让自己尽可能地活在当下。思考一旦目标设定，就放下心中的执念。放松自己，只专注于当下的自己，最好进入心流状态。专注带来的最大好处，是能够得到更大的正回馈。取得的成绩，会因为对自己的专注，成为对自己最大的激励，满足“自恋”的需求。只追求“我”的胜利思考对自己胜利的

一维动态规划例题：最大上升子序列问题Java参考代码：importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args)

一．3.3VESD型号如下二．多种多路封装三．3.3V保护方案方案优点：用于满足ICVCC3.3V的静电浪涌保护，根据电源所处环境选择合适保护电流的ESD器件；高速传输接口选择超低电容ULC0511CDN

PartitionLinkedListpublicclassListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intval){this.val=val;}}publicclassSolution{publicListNodepartition(ListNodehead,intx){//Twopointersfortrackingbeforeandafterpartitio

目录1、新驱动架构的导入1.1传统驱动方式的痛点1.2总线设备驱动架构2、platform设备驱动2.1platform总线式驱动的架构思想2.2platform_device相关的数据类型2.2.1structplatform_device2.2.2structplatform_device_id2.2.3structresource2.2.4structdevice2.3platform_de

易佳软考学习笔记软考中级/高级证书系统集成项目管理工程师/信息系统项目管理师是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称软考）项目之一，是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部共同组织的国家级考试

JavaWeb学习笔记（一）JavaWeb介绍1.网页：展现数据2.数据库：存储和管理数据3.JavaWeb程序：逻辑处理数据库数据库相关概念数据库存储数据的仓库，数据是有组织的进行存储英文：DataBase

敦伦尽分，闲邪存诚，诸恶莫作，众善奉行。人生世间，固宜各尽其伦。否则名虽为人，实与横行之异类，有何区别。佛经云，一切众生皆有佛性，皆堪作佛。佛法殆非凡情世智所能测度之法也。一切外道，咸皆窃取佛经之义，以为己有。更有窃取佛法之名，以行邪法。是知佛法，乃世出世间之道本也。因念佛三昧不易证，倘若修学的人，不自量力，极想速证，不仅三昧不得，反而容易着魔。往生净土，重在信愿行。倘一味只想证念佛三昧，而不注重

@Override//资源映射publicvoidaddResourceHandlers(ResourceHandlerRegistryregistry){//registry.addResourceHandler

1.访问类的静态成员classMyClass{public:staticintnum;staticvoidf

还是从八大关注开始着手：✳️1学习：已完成：坚持每天学习30分钟，含复习时间管理100讲，看高效能人士的7个习惯，学习群里好文分享可提升：没有一个固定的习惯，只是为了完成而完成下一步行动：练习用Xmind做思维导图来做学习笔记输出

pwn学习笔记（4）静态链接：静态链接是由链接器在链接时将库的内容加入到可执行程序中的做法。链接器是一个独立程序，将一个或多个库或目标文件（先前由编译器或汇编器生成）链接到一块生成可执行程序。

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【论文投稿】微信交流群扫码加入CVer学术星球，可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea和CV从入门到精通资料，以及最前沿项目和应用

给你一个字符串类型的数组arr，譬如:String[]arr={"b\st","d\","a\d\e","a\b\c"};把这些路径中蕴含的目录结构给打印出来，子目录直接列在父目录下面，并比父目录向右进两格，就像这样:abcdebcstd同一级的需要按字母顺序排列不能乱。利用前缀树，让后深度优先遍历/***给你一个字符串类型的数组arr，譬如:*String[]arr={"b\st","d\","

——领导力，对于作为公司基层员工、普通老百姓的我们有何启示！课程中，国家主席、总统、跨国企业创始人、世界顶级大学教授的例子或许离我们比较远，但无论是伟人还是普通人都会一样遇到各种难题，遇到来自学习、生活、工作、家庭、公司、民族的问题，不同的是，伟人们的解决方法和意愿或许比我们强。喜欢课程中的一个概念：领导力帮你解决人生难题。马奇教授用世界名著来教领导力课程，人生的基本难题，还有什么比文学名著讲得更

转发自：Android性能优化典范-第6季这里是Android性能优化典范第6季的课程学习笔记，从被@知会到有连载更新，这篇学习笔记就一直被惦记着，现在学习记录分享一下，请多多指教包涵！

APP启动1.1APP启动流程（1）Launcher通过Binder进程间通信机制通知ActivityManagerService，它要启动一个Activity；（2）ActivityManagerService通过Binder进程间通信机制通知Launcher进入Paused状态；（3）Launcher通过Binder进程间通信机制通知ActivityManagerService，它已经准备就绪

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化

publicViewStub(Contextcontext,AttributeSetattrs,intdefStyleAttr,intdefStyleRes){super(context);finalTypedArraya

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在

equals(name)){Stringresult=“”"+name+""";out.write("{“name”:"+result+"}");return;}}publicvoiddoPost(Ht

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线

下载下来一个音频，拖到au中没啥发现，也听不出来这题需要用到的一个工具是SonicVisualiser，也是看了大佬的博客才知道的DownloadSonicVisualiser打开是这样的一个界面右键选择

Cadence操作笔记一、快捷键命令**作用Esc结束走线等操作I放大O缩小C以光标所指为新的窗口显示中心W画线On/OffP快速放置元件H元件标号左右翻转V元件标号上下翻转R元件旋转90°N放置网络标号J放置节点On/OffF放置电源G放置地Y画多边形T放置TEXTB放置总线On/OffE放置总线端口T放置TEXTCtrl+PageUp左移一个窗口Ctrl+PageDn右移一个窗口PageUp上

点击下图中的按钮可以打开3D预览模式按住shift和按鼠标中间可以旋转，单独按鼠标中间可以平移动cadence元器件属性摆放横竖模式切换:双击元器件后进入属性对话框，系统默认是横排显示，鼠标选中左侧框上面右击，出现如下对话框选择Pivot之后就变成了竖排,Crtl+鼠标滚轮可以对界面进行放大缩小完整工程的创建：工程文件.opj原理图文件.dsnPCB文件.brd元件库文件.olb有个小BUG,打开

一、利用OrCAD绘制原理图二、PCB库部分（利用PadstackEditor制作焊盘+PCBEditor制作封装）三、PCBEditor操作的基本设置四、PCB布局部分整版Fanout(扇出----指引出一小段短线、打孔、绘制铜皮的操作)五、PCB布线部分六、PCB输出文件部分

#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

前言本篇文章为学习笔记，流程参照Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务，个人写此文章为记录学习历程和补充概念，并希望为后续的学习者开辟道路，没有侵权的意思。

本篇笔记主要分为三个部分，第一部分是以String类为例的基于对象的编程，重点在于构造与析构、拷贝构造函数、拷贝赋值函数三个重要函数。这一部分与笔记（1）中的内容结合起来就是基于对象编程的主要内容。第二部分是在掌握了基于对象编程的基础上的面向对象编程（OOP）学习，讲解了类之间的组合、继承、委托关系。最后一部分则是一些关于面向对象编程的一点补充，包括内存空间、生命周期、new和delete等，以及

前言：本人在安装opencv时发现不同教程的安装包每次不全，在查阅数篇博客，摸索了一下，整理如下。