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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 11-5 SVM中使用多项式特征和核函数
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍两种能够使SVM算法解决非线性数据集的方法，使用多项式特征以及使用多项式核函数。
3.7K30发布于 2020-07-08 - 来自专栏freesan44
PTA 1047 编程团体赛 (20 分)
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 结尾无空行 输出样例： 11 176 结尾无空行 解题思路 round = int(input
68500发布于 2021-08-22 - 来自专栏Don的成长史
【PAT乙级】编程团体赛
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 输出样例： 11 176 解题思路： 建立一个结构体，它由2个变量组成，队伍编号和总成绩
62220编辑于 2022-05-07 - 来自专栏乐行僧的博客
PAT（乙级）1047.编程团体赛（20）
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 输出样例： 11 176 题目分析：数组hash的使用，这个题目队员编号没啥意义，统计成绩
51440编辑于 2022-02-25 - 来自专栏华章科技
马太效应和幂律分布是怎么回事？终于有人讲明白了
导读：描述“富者愈富，穷者愈穷”的马太效应，以及经济学中的帕累托法则，其背后的数学模型是什么？在统计学中，它们可以被抽象成幂律分布。 作者：帕诺斯·卢里达斯（Panos Louridas） ? 这是我们将一个数学模型应用到现实世界时必须要面对的情况。 ? 在对数坐标轴中，我们将所有值转换为它们的对数后绘制出来，图11-5给出了与图11-4等价的对数坐标图：对每个y我们使用log y，对每个x，我们使用log x。 ? ▲图11-5 对数坐标轴下布朗语料库中最常见的20个单词的Zipf分布 如你所见，理论分布的趋势现在变为一条直线，经验分布看起来位于理论预测值上方一点。
2.1K11发布于 2020-08-07 - 来自专栏freesan44
PTA 1047 编程团体赛 (20 分)
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 结尾无空行 输出样例： 11 176 结尾无空行 解题思路 round = int(input
46020编辑于 2021-12-06 - 来自专栏华章科技
数据采集技术揭秘：手把手教你全埋点技术解决方案
Java 的编译过程可以分成三个阶段，参考图11-5。 ? ▲图11-5 编译过程 第一阶段：所有的源文件会被解析成语法树； 第二阶段：调用注解处理器，即 APT 模块。
4.2K20发布于 2019-04-24 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
PAT (Basic Level) Practice （中文）1047 编程团体赛
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 输出样例： 11 176 分析 1、对队伍编号去重 2、队伍中每个队员成绩求和
79120发布于 2020-09-15 - 来自专栏华章科技
所到之处，寸草不生！深扒黑产工具和羊毛党操作流程
而刷机软件则可以瞬间改变手机的各种信息，制造虚假的手机信息，用于逃避一些风控策略的检测，如图11-5和图11-6所示。 ? ▲图11-5 手机模拟器 ?
4.3K21发布于 2020-07-29 - 来自专栏glm的全栈学习之路
PAT (Basic Level) Practice （中文）1047 编程团体赛 (20 分)
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 输出样例： 11 176 由于这里的编号最大才到1000，可以开一个数组存放成绩和，扫一遍找出最大的就好
72330发布于 2020-09-28 - 来自专栏刷题笔记
1047 编程团体赛 (20 分)
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 输出样例： 11 176 水题，整个数组存大小，maxid 和max存输出信息，实时判断更新
52610发布于 2019-11-07 - 来自专栏java系列博客
Oracle使用对象类型3(MEMBER方法的对象类型)
,'呼和浩特'); INSERT INTO employee_tab2(eno,sal,job,person) VALUES(2,1500,'质量检查员',person_typ2('玛丽','女','11
2.8K40发布于 2018-06-13 - 来自专栏卡尼慕
1047 编程团体赛 (20 分)
输入样例： 6 3-10 99 11-5 87 102-1 0 102-3 100 11-9 89 3-2 61 输出样例： 11 176 【我的代码】 // 1047 编程团体赛 (20 分).cpp
64920发布于 2019-10-09 - 来自专栏程序员成长充电站
CPU最重要的指令JUMP
SUB B A，用 A 减 B，11-5=6。6 存入寄存器 A。JUMP NEGATIVE 出场，上一次 ALU 运算的结果是 6。是正数，所以 "负数标志" 是假，因此处理器不会执行 JUMP。
2.3K10发布于 2019-08-19 - 来自专栏程序猿DD
宜家如何利用低代码平台提升员工效率，提高数据价值
Kitchen App 这是Power Apps模型驱动的应用，利用了Dynamics 365现场服务功能。 应用示例如图11-4及图11-5所示。 图11-5 同事可以使用日历视图来预订重新访问 图11-6 B2B App使用页面展示 4.客户支持中心App 客服人员利用Power Apps模型驱动应用开发了客户支持中心App，帮助用户管理预约信息 模型驱动应用孵化于Dynamics 365，具有高度组件化、定制化的特点，可以根据用户业务需要定义每个模块的功能。 整个数据获取所涉及的问题就都找到了实现的方向，业务人员就可以将精力放在如何合理地构建数据模型并实现相应的业务逻辑上。
2K20发布于 2021-09-03 - 来自专栏学习
【软件测试】敏捷模型（Scrum模型）和V模型、W模型
敏捷模型 前面的那些模型以前非常流行，但现在开发人员在使用的时候会遇到各种问题。主要困难包括在项目开发期间处理来自客户的变更请求，以及合并这些变更所需要的高成本和时间。 在实际工作中，一款产品的功能是不断在变化的 所以为了克服这些缺点，就提出了敏捷软件开发模型。在敏捷模型中，需求被分解成许多可以增量开发的小部分。敏捷模型采用迭代开发。每个增量部分都是在迭代中开发的。 敏捷模型主要旨在帮助项目快速适应变更请求。 V 模型 V 模型中，明确的标注了测试过程中存在的不同类型的测试 右边的测试，都需要参考左边对应高度的要求 缺点： 仅仅把测试作为在编码之后的一个阶段，未在需求阶段就介入测试。 缺点和瀑布模型一样 W 模型（双 V 模型） V 模型中未将测试前置的问题在 W 模型中得以解决 开发 V 模型并不是单单指编码阶段，而是为产品开发流程而实施的各个阶段 测试的对象不仅是程序，需求、
3.3K10编辑于 2024-11-15 - 来自专栏数据万花筒
模型分类之生成模型与鉴别模型
一、生成模型与判别模型概述 生成模型是通过联合概率分布来求条件概率分布，而判别模型是通过数据直接求出条件概率分布，换句话说也就是，生成模型学习了所有数据的特点，判别模型则只是找出分界。 ? 二、生成模型与鉴别模型详细介绍 ? ? 三、生成模型与判别模型的优缺点 概率图分为有向图（bayesian network）与无向图（markov random filed）。 在概率图上可以建立生成模型或判别模型。有向图多为生成模型，无向图多为判别模型。 生成模型（Generative Model），又叫产生式模型。 所以生成模型和判别模型的主要区别在于：添加了先验概率 即：生成模型：p(class, context)=p(class|context)*p(context) 判别模型：p(class|context) ； （5）判别模型的性能比生成模型要简单，比较容易学习。
2.2K20发布于 2020-12-30 光照模型：Phone模型
Phong模型1) 向量定义（对应图中几何关系）P：表面上一点（当前像素/片元的位置）N：该点的单位法线（图中虚线方向），N = normalize(N)L：光照方向（从点 P 指向光源 LightPos 2) Phong 三项：环境光 + 漫反射 + 镜面反射Phong 模型把最终颜色/亮度写成： I = I_ambient + I_diffuse + I_specular(1) 环境光 Ambient color = (ambient + diffuse + specular) * uObjectColor; FragColor = vec4(color, 1.0);}Blinn-Phong模型在 phong模型的基础上，改变高光的计算，不使用反射向量，取而代之的是半程向量H：H = normalize(L + V)几何意义：H 是 L 和 V 的角平分方向。 镜面反射（替换为 Half Vector）：undefined I_specular = Ks * Il * (max(dot(N, H), 0) ^ shininess)其他项计算和phong模型的计算一致
22000编辑于 2026-02-10光照模型：Gouraud模型
它不是一个新的光照模型（不改变 Phong/Blinn-Phong 的公式），这两种光照模型的不同就是在不同的阶段计算光照。 （高光消失）、高光漂移、大片三角形上光照显得不真实主要是性能成本；若法线质量差会暴露法线问题但不属于插值缺陷 适用场景 移动端/低端硬件、物体很多、以漫反射为主、网格较密的模型 高质量渲染、强高光材质（金属/塑料/车漆等）、网格较粗也要细节的情况 与光照模型关系 可搭配 Lambert/Phong/Blinn-Phong；只是“在哪算”
23700编辑于 2026-02-10- 来自专栏陶陶计算机
PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object , 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict( model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
3.6K20编辑于 2022-05-12
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