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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
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。 我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数，称之为超参数。 其实可以简单理解： 超参数，需要在使用机器学习算法之前指定的数值，指定不同的数值可能为模型带来不同的泛化能力，使用机器学习算法相同，但是其中的超参数不同，也可以认为是两种不同的模型，因此可以看出超参数还是很重要的 领域知识，根据不同的领域，比如自然语言处理或者计算机视觉，最好的超参数可能是不一样的，这些最好的超参数是可以通过领域知识所得到的； 经验数值，对于不同的任务有很多经验数值，很多机器学习库或者深度学习库中会封装一些默认的数值 ，这种情况下就只能使用实验搜索的方式了，也就是说我们尝试几种不同的超参数，比如在kNN算法中，我们制定几个不同k的值，最终选择表现最好的k的值作为实际模型所使用的的超参数的值。 说到距离，还有其他的距离： ? 曼哈顿距离具体就是在x方向上的差值加上在y方向上的差值，图中的红蓝黄都是曼哈顿距离，他们是相等的，绿色的线对应的就是欧拉距离。对距离继续推导： ? ? ? ?
74030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.
86340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
4.变量 作用域和内存问题 ECMAScript中所有函数的参数都是按值传递的（不区分基本类型和引用类型） 引用类型是按引用传递的，函数的参数全部按值传递，有点蒙逼，看代码 //基本类型值没问题 function 个人理解就是函数作用域，外部环境无法访问内部的私有变量 ，包括arguments，其实相当于参数被重新定义成对象，但是外部的对象未变化，所以是按值传递，即对象的深度复制。 控制台js断点的时候，当前作用定义的变量和函数都能在当前执行环境查看，soga）。 小结 基本类型值占据固定大小的空间，因此保存在栈中，引用类型的值是对象，保存在堆内存中。 从一个变量向另一个变量复制引用类型的值，复制的其实是指针，因此两个变量指向同一个对象。 这个方法会创建一个函数的实例，其this值会被绑定到传给bind()函数的值。
66240发布于 2018-09-27 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
1.基于指标扩展的“洞察、决策、执行”闭环 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。 相关观点体现在“5.3.4 数字化运营场景” 2.DevOps两条流水线 最近在搞CD，和汪总探讨了一下DevOps的关键主线，重新总结一下两条流水线，一条面向流程的流水线，一条是面向工程的流水线。 3.工具运营闭环 一直想推动工具文化，应团队中一位同学的建议，梳理了下面这个是工具运营段的一个环：工具交付--》交付后涉及的“宣传+培训”、“OWNER主动观察”、“建立线上便利的用户反馈”-- 4.场景地图实施步骤 这周末的重点是写了“5.1.2 场景地图”的内容，主要是要想办法将线上化的重点工作场景先完整拼好，打好基础，以更好的支撑后续需求扩展。下面这个步骤是一个场景地图的环。 5.关于对小朋友的“影响” 春节期间有更多陪娃的时间，细细观察会发现严厉的要求只会在短期、一次性产生效果，有3个更好点的体会： - 要让娃做好某件事，你也做类似的事，比如让她看书，就在她边上看书，影响她
25020编辑于 2022-03-07 - 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打包后页面空白的解决方法（暂未解决） 基于vue +qrcode实现ajax响应url参数生成二维码展示 vue 移动端长按手势 vue自定义指令 基于vue+html2canvas模拟移动端长按存图功能 基于vue实现swiper上下切换效果的h5页面
71330发布于 2018-06-25 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
它的特点就是左子树中节点的值都小于根节点的值，右子树中节点的值都大于根节点的值。那么问题来了，给你一棵二叉树，怎么判断它是二叉查找树？ 二叉树的遍历 最常见的树的遍历有 3 种，前序、中序、后序遍历。这 3 种写法相似，无非是递归的顺序略有不同。面试时候有可能考察的是用非递归的方法写这 3 种遍历：用栈实现。 对源代码感兴趣的读者可以在 GitHub 上读取苹果公司的 Swift 开源库。 搜索的基本概念 一般最直接的搜索就是遍历集合，然后找到满足条件的元素。 它从中间的元素开始，如果中间的元素是要找的元素，则返回；若中间元素小于要找的元素，则要找的元素一定在大于中间元素的那一部分，那只需搜索那部分即可；反之搜索小于中间元素的部分即可。 我们先来想一下旋转之后的情况。第一种情况是旋转点选的特别前，这样旋转之后左半部分就是有序的；第二种情况是旋转点选的特别后，这样旋转之后右半部分就是有序的。
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
还要把之前的数据都迁过来。 volume_name:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name chjmysql1 mysql 2、旧数据打包并迁移恢复 在恢复数据之前需要把刚刚建立的数据卷里面关联的内容删除掉 ，然后把之前的数据卷内容复制到现在的数据卷进行数据恢复 rm -f -R * 把之前旧服务器里的mysql数据宝打包发到新数据库 zip -r data.zip data 然后在新服务器中，将复制内容到上边我们新建的数据卷中 3、迁移后修改密码 进入容器 docker exec -it chjmysql1 /bin/bash 设置跳过权限表的加载 警告：这就意味着任何用户都能登录进来，并进行任何操作，相当不安全。 flush privileges; #修改密码 alter user 'root'@'localhost' identified by 'abc123'; # 退出mysql exit #替换掉刚才加的跳过权限表的加载参数
79820编辑于 2023-01-09 - 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. 移动端h5在iphonex的适配 10. 基于vue+html2canvas模拟移动端长按存图功能 12.基于vue实现swiper上下切换效果的h5页面 13. vue-awesome-swiper 坑总结（滑动闪屏，多滑几次出现滚动条） 14
85650发布于 2018-05-17 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
引言 在IO竞赛的学习路径中，基础级难度的题目是连接入门和提高的重要桥梁。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4-5，开始涉及更多的数据结构和算法应用。 问题描述更加复杂，需要更深入的分析 对代码的正确性和效率要求更高 第二章：难度系数4题目解析 难度系数4的题目开始考察基础数据结构的应用和简单的算法设计。 通过系统的学习和练习，选手可以逐步掌握解决这些题目的方法和技巧，为进一步学习更高级的知识打下坚实的基础。希望本文的解析能够帮助读者在IO竞赛的道路上取得更好的成绩。
28110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
如果接口需要支持新的特性需要修改返回的数据格式，那么接口的参数和返回字段至少向前兼容一个版本。 ，需要留意的是url是有长度限制的，其最大长度是1024字节，同时url上的参数需要拼接到字符串里，参数的值还需要做一次urlEncode。 再来单独看看POST请求的情况，并不是所有的请求都是按照键值对key=value的形式传递到后台服务器的，有时候需要传递一些比较复杂的数据结构到后台的时候，用JSON格式就会更加合适。 ，每种方式的上传速度和下载速度差异很大，它们的计费方式的差异也导致用户在使用互联网服务的时候有不同的使用习惯。 考虑到这样的情况，可以通过小程序提供的获取网络状态的能力，做一些更友好的体验提示。
44610编辑于 2025-08-25 - 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
「飞哥感言：」 ❝从开始介绍plink做GWAS数据的质控，到构建模型，到定义协变量，已经灌了很多水，这篇是plink做GWAS的结尾，因为plink做GWAS只有两个模型可以用：GLM和logistic 而现在GWAS更多使用LMM模型，这个模型plink没法做，以后几篇介绍GEMMA的操作方法。 ❞ 1. $5}' plink.eigenvec >pca.txt head a.txt wc -l pca.txt a.txt paste a.txt pca.txt >pca_cov.txt 「合并后的协变量 结论 plink中一般线性模型（LM），linear可以支持数值协变量，因子协变量（经过转化），pca等等，这些过程都可以通过R语言的lm函数复现结果。 6. plink只可以做一般线性模型，gemma可以利用plink的数据格式做一般线性模型和混合线性模型，这就很厉害了。 「遗憾：gemma只有linux版本，所以后面的分析在linux系统下。」
4.4K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
简单的特征值梯度剪枝，CPU和ARM上带来4-5倍的训练加速 | ECCV 2020
论文的目标在于高效地降低训练负载，从而在资源有限的平台进行大规模数据集的训练。 为了表示这些阶段的计算，论文定义了一些符号： [1240] 卷积层的四个训练阶段的总结为： [1240] 论文通过可视化发现，回传阶段的特征值梯度几乎全是非常小的、接近于零的值，自然而然地想到将这些值去掉不会对权值更新阶段造成很大的影响 所以，上述的两种结构的梯度都可认为服从零均值、方差为$\sigma^2$的正态分布。 假设$g$的数量为$n$，可以计算梯度的绝对值的均值，并得到该均值的期望为： [1240] 这里的期望为从分布中采样$n$个点的期望，而非分布的整体期望，再定义以下公式 [1240] 将公式2代入公式 [1240] 随机剪枝的效果如图2所示，能够在保持梯度分布的数学期望的情况下进行剪枝，与当前的方法相比，论文提出的方法的优点如下： Lower runtime cost：DBTD的计算复杂度$O(n
80220发布于 2020-09-08 4月25日华东地区天气预报
15蚌埠阴东南风<3级28晴南风<3级14芜湖阴东风<3级25多云南风<3级17淮南多云东南风<3级28晴东南风<3级15马鞍山阴东风<3级25多云东南风<3级16安庆小雨西南风3-4级26多云西南风4- 25日)夜间天气现象风向风力最高气温天气现象风向风力最低气温江苏南京阴东南风3-4级25多云东风<3级16无锡阴东南风<3级25多云东南风<3级15镇江阴东南风<3级25多云东风<3级15苏州多云东南风4- 5级19晴南风3-4级13淄博多云无持续风向<3级30晴无持续风向<3级16德州晴南风3-4级29晴南风3-4级17烟台晴南风4-5级26晴南风4-5级14潍坊多云南风3-4级29晴南风3-4级16济宁多云无持续风向 5级23小雨东风3-4级16湖州小雨东南风4-5级21小雨东南风4-5级16嘉兴小雨东南风4-5级23小雨东南风5-6级15宁波小雨东南风4-5级22大雨东南风4-5级14绍兴多云东南风4-5级24小雨东南风 4-5级16台州小雨东风5-6级21中雨西北风4-5级15温州中雨东南风4-5级22小雨西风3-4级17丽水小到中雨东风4-5级24小到中雨西北风3-4级16金华小到中雨东风4-5级24大到暴雨东风3-
27910编辑于 2024-04-25- 来自专栏天意生信俱乐部
长读长测序揭示结直肠癌异常可变剪接图谱与新型治疗靶点
5、CRC 中 TIMP1 外显子 4-5 剪接失调 研究发现，利用ONT长读长测序数据首次鉴定出人 TIMP1 基因存在一种跳过外显子4-5的可变剪接新转录本（TIMP1 Δ4-5）（图5A）。 进一步利用Illumina短读长数据分析发现，在CRC组织中，包含外显子4-5的全长转录本（TIMP1-FL）的mRNA表达水平显著上调，而跳过外显子4-5的转录本（TIMP1 Δ4-5）的表达水平则显著下调 综上所述，这些数据表明 TIMP1-FL 和 TIMP1 Δ4-5 在CRC的发生发展中扮演着截然不同的角色，TIMP1 Δ4-5 可能作为一种潜在的肿瘤抑制因子在CRC中发挥作用。 进一步实验发现，在 CRC 细胞中敲低 SRSF1 会显著降低 TIMP1-FL（全长）的表达，增加 TIMP1 Δ4-5（外显子 4-5 缺失）的表达，从而显著降低 TIMP1-FL/TIMP1-Δ4 结果显示，靶向外显子 4-5 供体和受体剪接位点的 gRNA#1 和 gRNA#2 能显著诱导该外显子的跳跃，使 TIMP1 全长转录本（TIMP1-FL）与跳跃转录本（TIMP1 Δ4-5）的比率降低近
39610编辑于 2025-04-23 4月26日华东地区天气预报
5级18晴南风3-4级12淄博晴无持续风向<3级31晴无持续风向<3级16德州晴南风3-4级30多云无持续风向<3级17烟台晴南风4-5级25晴南风4-5级13潍坊晴东南风3-4级28晴南风3-4级13 5级24晴南风4-5级13枣庄晴无持续风向<3级28晴无持续风向<3级15日照晴无持续风向<3级20晴无持续风向<3级12莱芜晴无持续风向<3级29晴无持续风向<3级15聊城晴南风3-4级30晴南风3- 4级18返回顶部省/直辖市城市周五(4月26日)白天周五(4月26日)夜间天气现象风向风力最高气温天气现象风向风力最低气温浙江杭州小雨东风4-5级24多云北风3-4级17湖州多云东风4-5级24晴东风4 -5级16嘉兴小雨东风4-5级23多云东风4-5级16宁波多云东南风4-5级21多云东南风3-4级16绍兴多云北风4-5级24多云西北风3-4级16台州小雨东风4-5级24多云北风3-4级17温州小雨东南风 4-5级25多云西北风3-4级17丽水小到中雨北风3-4级27多云东风3-4级18金华小雨西南风3-4级25小雨东风3-4级18衢州小雨西南风4-5级25小雨东北风3-4级17舟山多云东南风5-6级21
24310编辑于 2024-04-26华东地区天气预报
多云东南风<3级14宿迁晴西南风<3级25多云南风<3级14省/直辖市城市周三(4月24日)白天周三(4月24日)夜间天气现象风向风力最高气温天气现象风向风力最低气温山东济南晴无持续风向<3级27晴南风4- 5级18青岛晴西北风4-5级20晴南风3-4级13淄博晴无持续风向<3级28晴无持续风向<3级14德州晴无持续风向<3级27多云南风3-4级13烟台多云西北风3-4级19晴南风4-5级13潍坊晴无持续风向 5级25多云东南风4-5级13嘉兴多云东南风4-5级26多云东南风4-5级14宁波多云东南风3-4级25多云南风3-4级12绍兴多云东北风4-5级25多云东南风4-5级14台州多云东风5-6级25多云西北风 3-4级13温州小雨东南风4-5级24多云东风3-4级15丽水多云东风4-5级27多云东风3-4级16金华多云东风4-5级26多云东风4-5级17衢州多云东风4-5级26阴东北风4-5级17舟山多云北风 4-5级24多云南风5-6级13省/直辖市城市周三(4月24日)白天周三(4月24日)夜间天气现象风向风力最高气温天气现象风向风力最低气温福建福州阴东风<3级23多云西北风<3级17厦门阴东北风3-4级
79410编辑于 2024-04-24- 来自专栏图形学与OpenGL
实验1 时间趋势可视化
了解时间趋势可视化知识，学习与掌握柱状图的生成方法； 2. 学习并掌握R+Illustrator可视化绘图模式。 二. 实验内容 1. 根据《鲜活的数据》第４章4.2.1提供的数据，在R中绘制柱状图，并存为PDF文件； 2. 将上一步所得的PDF文件，导入Illustrator，参考教材图4-5样图，对其修改与修饰，并添上自己的署名。 图4-5英文版如下图所示： ?
48620发布于 2018-10-09 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Landsat Collection 2 T1一级数据详细介绍（数据处理过程和几何精度）
Landsat 7 ETM+ 和 Landsat 4-5 TM 精度校正逻辑 对 Landsat 7 增强型专题制图器 (ETM+) 和 Landsat 4-5 专题制图器 (TM) 精度校正算法进行了改进 由于这些改进，达到 Collection Tier 1 清单标准的 Landsat 7 ETM+ 和 Landsat 4-5 TM Level-1 场景的数量有所增加。 移除 Level-1 处理中的 GCPs 约束 在 Collection 1 中，Landsat 4-5 TM 和 Landsat 7 ETM+ Level-1 处理中使用了 250 个 GCPs 的约束 Landsat 7 ETM+ 和 Landsat 4-5 TM 快门入侵指示在新的传感器异常元数据字段 中由于改进了 Landsat 7 ETM+ 和 Landsat 4-5 TM 的内部校准器快门入侵检测 ） 波段 1-8 (Landsat 7 ETM+) 波段 1-7（Landsat 4-5 TM） 波段 1-4（陆地卫星 4-5 MSS） 波段 4-7（Landsat 1-3 MSS） 角度系数文件
85610编辑于 2024-02-02 - 来自专栏咻一咻
最全的nginx日志统计分析
|sort | uniq -c |wc -l 统计指定某一天访问IP统计UV cat access.log | grep "07/Apr/2019:0[4-5]" | awk '{print $1}' 访问量(4-5点) grep "07/Apr/2019:0[4-5]" access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c| sort -nr | wc -l 查看访问最频繁的前100个IP awk '{print $1}' access.log | sort -n |uniq -c | sort -rn | head -n 100 查看访问100次以上的IP access.log |awk '{print $7}'|sort|uniq -c|sort -nr|less 每秒每分钟每小时请求量统计 统计每秒的请求数,top100的时间点(精确到秒) awk '{print $4}' access.log |cut -c 14-18|sort|uniq -c|sort -nr|head -n 100 每小时的请求数,top100的时间点(精确到小时) awk
8.2K21发布于 2020-06-19 - 来自专栏学习笔记
LeetCode每日一题之 寻找数组中心下标
. - 力扣（LeetCode） 算法原理: 这道题仍然可以使用前缀和的思想来求解，不理解基础前缀和模板的可以看我前面的博客，上图中0-2号位元素的和可以很好地用前缀和数组求出，而后面4-5号位元素则需要利用前缀和的变种 ----后缀和，利用同样的原理构建出后缀和数组，也可以很好求出，4-5号位元素的和。 这里的前缀和数组要进行一些修改，从题干中可以注意到，它求和时是不需要加上中心下标对应的元素的，所以我们创建前缀和f数组,后缀和g数组： f[i]表示nums数组[0~(i-1)]区间所有元素的和。 f[i]=f[i-1]+nums[i-1] g[i]表示nums数组[(i+1)~(n-1)]区间所有元素的和。
16310编辑于 2024-06-12
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