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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。
74630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.
87340发布于 2020-09-16 - 来自专栏吴生的专栏
领课教育-领课网络在线教育系统
项目介绍 领课教育是基于领课团队多年的在线教育开发和运营经验的产品，打造一个全行业都适用的在线教育系统。 如果对你有用，请给个star！ roncoo-education-web）：码云地址 | Github地址 配置工程（roncoo-education-config）：码云地址 | Github地址 使用文档：码云地址 | Github地址 前端演示地址：领课教育
2K30发布于 2019-01-28 - 来自专栏人人都是极客
Linux BSP实战课（网络篇）：虚拟网络设备bridge
首先，bridge是一个虚拟网络设备，所以具有网络设备的特征，可以配置IP、MAC地址等；其次，bridge是一个虚拟交换机，和物理交换机有类似的功能。 对于普通的网络设备来说，只有两端，从一端进来的数据会从另一端出去，如物理网卡从外面网络中收到的数据会转发给内核协议栈，而从协议栈过来的数据会转发到外面的物理网络中。 $ sudo ip link add name br0 type bridge dev@debian:~$ sudo ip link set br0 up 当刚创建一个bridge时，它是一个独立的网络设备 ，所以当eth0加入br0之后，落得和上面veth0一样的下场，从外面网络收到的数据包将无条件的转发给br0，自己变成了一根网线。 （由于数据包统一由IP层从eth0转发出去，所以不存在mac地址的问题，在无线网络环境下也工作良好） 上面两种部署方案中，同一网段的每个网卡都有自己单独的协议栈，所以不存在上面说的多个ARP的问题
1.2K10编辑于 2023-09-20 - 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
68440发布于 2018-09-27 网络编程基石课 大话网络协议，探究通信奥秘-基础指南
IP（Internet Protocol）IP 是互联网协议，负责在网络中传输数据包。基本原理无连接：IP 是无连接的协议，不保证数据包的传输。数据包：数据在网络上传输时被分成小块，称为数据包。 IP 地址：每个连接到网络的设备都有一个唯一的 IP 地址，用于标识设备位置。数据包结构头部：包含源 IP 地址、目标 IP 地址、版本、长度等信息。数据：实际传输的数据。2.
31600编辑于 2024-07-01- 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。
25820编辑于 2022-03-07 网络编程基石课 : 大话网络协议，探究通信奥秘（高の青）
拥塞控制：通过算法（如慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复）防止网络拥塞。 client_socket.close()if __name__ == '__main__': udp_client()IP（Internet Protocol）简介IP 是一种负责在源地址和目的地址之间传输数据包的网络层协议 路由选择：根据 IP 地址在不同网络之间选择最佳路径。分片与重组：大数据包可能会在传输过程中分片，到达目的地后重组。 IP 地址IPv4：32 位地址，分为网络部分和主机部分。IPv6：128 位地址，提供更大的地址空间。工作机制无连接：每个数据报独立传输。不可靠：不保证数据报的送达、不保证顺序。
39210编辑于 2024-07-05- 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 - 来自专栏人工智能
多层感知器神经网络速成课
如何使用样例数据训练网络。 让我们开始速成之路吧！ 图片来自 Joe Stump，作者保有相应权利。 速成课总览 在这篇文章中，我们将快速讨论很多方面的问题。 神经元构成的网络。 训练网络。 我们接下来先对多层感知器进行概述。 1.多层感知器 人工神经网络领域经常被简称为神经网络或多层感知器，而后者也许是最有用的神经网络类型。 3.神经网络 神经元通过排列则可成为神经网络。 一排神经元被称为一层，一个网络中可以有多层。网络中神经元的架构通常称为网络拓扑。 4.训练网络 一旦完成了配置，神经网络就需要在数据集上进行训练。 准备数据 您必须先准备好您的数据，以便在神经网络上进行训练。 数据必须是数值，例如实际值。 当一行数据作为输入暴露给网络时，网络对输入进行处理以自下向上地激活神经元，最终产生一个输出值。这在网络中称为正向传递。这是在网络训练完成之后，对新数据进行预测时也会使用的传递类型。
1.3K70发布于 2018-02-05 - 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
81520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-
30510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
2.4.4.5 一般使用技巧 2.4.4.5.1 设置超时时间 小程序发出一个HTTPS网络请求，有时候网络会存在一些异常或者服务器存在问题，在经过一段时间后仍然没有收到网络回包，这时把这一段等待的最长时间称为请求超时时间 Wifi相对于其他几种网络连接方式，其速度会更快。Wifi一般都是免费供用户使用，通过移动数据网络是需要根据使用流量进行计费的。 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。 )/none(无网络) if (res.networkType == 'wifi') { //从网络上下载pdf文档 wx.downloadFile 小程序宿主环境也提供了一个可以动态监听网络状态变化的接口wx.onNetworkStatusChange，让开发者可以及时根据网络状况去调整小程序的体验，wx.onNetworkStatusChange
54010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏Hank’s Blog
python六十七课——网络编程（基础知识了解）
网络编程： 什么是网络编程？ 网络：它是一种隐形的媒介；可以将多台计算机使用(将它们连接到一起) 网络编程：将多台计算机之间可以相互通信了(做数据交互) 一旦涉及到网络编程，划分为两个方向存在，一方我们称为客户端(cilent) (切记) 但是在最初人们是考虑到使用主机名(计算机名称)来查找在网络中直接对应的计算机； 可以多态计算机之间可能存在主机名重复的现象，伴随着完全隐患； 所以我们就舍弃了使用主机名作为计算机的识别， 改而使用ip； 如何查看ip(有两种方式)： 1).通过控制台 --> 启动cmd，输入ipconfig指令 2).打开网络共享 --> 选择更改适配器设置，选择属性，点击ipv4(双击操作)，可以看到 ： 分类： osi参考模型：(七层) tcp/ip参考模型：(四层) python六十七课——网络编程（基础知识了解） 只要理解传输层的作用，确定使用到底是tcp还是udp协议(规则)，进行数据传输
57120发布于 2020-09-16 - 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
71930发布于 2018-06-25 - 来自专栏全栈程序员必看
java课设_Java 课设
private int x;//在网格中的索引，0~e68a84e8a2ad62616964757a686964616f3133323865663715
60730编辑于 2022-09-14 - 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！）
4.4K40发布于 2020-05-29 - 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.
86150发布于 2018-05-17 - 来自专栏Tom
斯坦福大学的图神经网络课01
这张图则是介绍了顶点嵌入的目标，就是使嵌入前和嵌入后的两个的相似度保持尽可能的相等。
34610编辑于 2024-01-03 - 来自专栏量子位
CS224W图机器学习课，斯坦福大牛主讲 | 视频、课件
顺带一提这位老师是斯洛文尼亚人，一口小弹舌毛式英语，讲起课来很有精神。 这门公开课已于今年3月底完结，课程主页上有全套课件可供下载。 20节课，读懂图机器学习和GNN 课程共20节，大家可以一边学习课程内容，一边按照日程安排里的homework（书面作业）和Colab（代码编写）来巩固练习。 一月份共6节课 ? 第1节主要讲网络/图论的一些基本知识，包括图的四大属性，网络模型分类等知识。 包来进行之后作业的实操； 2-3节主要讲特征学习（Motifs, Graphlets, Graph Kernels）和节点嵌入（DeepWalk, Node2Vec, Anonymous Walks）； 4- 二月份共9节课。 ? 这周刚刚更新了7-8节，主讲图神经网络、图增强，和GNN训练。 最后3月份基本上都是GNN内容。 ? 视频录制的也很不错，不再是有些“人和ppt你只能选择看清一个”的公开课。
59620发布于 2021-06-17
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