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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
76730发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
93740发布于 2020-09-16 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
75740发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
28620编辑于 2022-03-07 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
88920编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4-
36610编辑于 2025-11-13 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
75310编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
75330发布于 2018-06-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
88350发布于 2018-05-17 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.5K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏CDN及云技术分享
高效协同开发
假设服务机器开通sambas服务端口，并且windows防火墙允许访问。这时候可以在windows打开网盘一样，打开sambas共享的服务器文件夹，把代码工程放置于共享网盘，用IDE打开网盘文件夹的代码工程。
1.9K271发布于 2019-10-15 - 来自专栏Pythonista
git协同开发
当你从远程仓库克隆时，实际上Git自动把本地的master分支和远程的master分支对应起来了，并且，远程仓库的默认名称是origin。
1K30发布于 2018-12-24 - 来自专栏星河造梦坊专栏
Lua⭐️协同函数
取得协同函数的返回值 --取得协同函数的返回值 co=coroutine.create( function (a,b) print(a+b) print(a-b) coroutine.yield a*b+1,a-1) print("hello") return a end ) --第一个数永远是是否启动(返回true、false)，第二个数则为函数return返回值 --无法取得协同之后 return的值，但可以在yield里面定义输出的值 --调用coroutine.resume()，不必再次赋值，即可将挂起的协同函数继续往下运行 res1,res2,res3,res4=coroutine.resume ) 查看coroutine的状态 注：coroutine的状态有三种：dead（运行完毕），suspend（暂停状态），running（正在运行），具体什么时候有这样的状态请参考下面的程序 --取得协同函数的返回值
61710编辑于 2024-08-15 - 来自专栏前端博客
协同文档：OT与CRDT实现协同编辑笔记
协同文档的技术实现 1984 年，MIT 的科学家提出了计算机支持的协同工作（Computer Supported Cooperative Work，缩写为 CSCW），使得人们可以借助计算机和互联网去完成协同工作 所以，如何使这些都能很好的协同，是很值得考虑的。 关于OT算法，内容如下： 实时协同编辑的概念和原理 实时协同编辑，通俗来讲，是指多人同时在线编辑一个文档，且当一个参与者编辑文档的某处时，这个修改会立即同步到其他参与者的计算机上。 client 的实例应该暴露创建一个协同文档的接口 可以在一个 client 上创建多个协同文档 定义 client 协同文档： 协同文档是一个父类 协同文档的方法 进入文档 编辑（传入变更） 离开文档 的回调注册函数，该回调函数 定义 server 协同文档： 协同文档是一个父类 协同文档的方法 允许进入文档 拒绝进入文档 关闭文档 协同文档需要定义的生命周期钩子： 获取全部 changeset（从数据库
2.7K31编辑于 2023-04-09 - 来自专栏全栈程序员必看
FDDTDD协同优化
一、 概述 目网络面临上行用户体验容量差、深度覆盖不足、热点区域巨大容量需求三重挑战，随着FDD网络大规模部署的日益临近，TD-LTE和LTE FDD融合组网将是4G无线网络未来的演进方向，可以充分激发TDD/FDD两种制式网络的潜力，实现优势互补，最大化资源承载效率，获得最佳网络性能。
2.1K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏UniPro
协同工具协同办公的管理具有哪些痛点
掌握着软件开发能力的顶尖互联网公司是远程办公的先行者，他们在远程办公之路上走得更快也更远，但还有大量传统企业、中小微企业对于远程办公的效率还无法实现理想效果，协同办公效率依赖于协同工具的选择和使用，影响协同办公效率的难点和痛点如下 ：· 员工的绩效考核难管理线上协同办公由于脱离了办公室的工作场景，管理者难以把控员工的绩效问题，员工的考勤、工作时间、工作纪律等无法直观把控；员工的工作汇报、提交工作成果的形式也会随之变化。 · 员工沟通互动效率低传统的办公模式中，人们习惯于面对面沟通交流，而线上协同办公是利用各种软件隔着屏幕在线沟通，信息传递的方式发生变化，不如面对面更直接，有些员工沟通互动的意愿和效率会因此变低。 在企业解决以上难点的考量中，协同工具的选择变得尤为重要，一款合适的协同工具能够帮助企业提高办公效率、管理效率。 安全方面，UniPro从产品创立之初即强调用户信息安全，将缜密的安全保障思想融入代码，是国内协同工具中，为数不多获得ISO27001信息安全管理体系认证的产品之一。
1.2K10编辑于 2022-07-15 - 来自专栏Python、Flask、Django
ycyy 协同开发操作
1.1.1 创建账号 到 Github 注册 页面中注册用户，填写用户名、邮箱和密码 选择免费服务 步骤三可以跳过，也可以根据自身喜好勾选 1.1.2 创建远程仓库 1.1.3 Fork协同项目 点击我创建的仓库页面仓库地址右上角的
1K20发布于 2018-07-17 - 来自专栏字根中文校对软件
协同推荐系统简介
所谓协同推荐，很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足，把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 ； 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分，以上两类协同推荐系统可以分为：内存型 和 模式型的协同推荐。 我们在进行协同分析的时候，要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下，如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 推荐阅读：协同过滤(Collaborative Filtering)
1K41发布于 2019-02-14 - 来自专栏全栈程序员必看
协同过滤算法
协同过滤算法 协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。 目前应用比较广泛的协同过滤算法是基于邻域的方法， 而这种方法主要有下面两种算法： * **基于用户的协同过滤算法(UserCF)**: 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品 * **基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤 基于物品的协同过滤(ItemCF)的基本思想是预先根据所有用户的历史偏好数据计算物品之间的相似性，然后把与用户喜欢的物品相类似的物品推荐给用户。 基于物品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法很像， 所以我们这里直接还是拿上面Alice的那个例子来看。 协同过滤算法的问题分析 协同过滤算法存在的问题之一就是**泛化能力弱**， 即协同过滤无法将两个物品相似的信息推广到其他物品的相似性上。
1.5K20编辑于 2022-09-06
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