目的：为了让训练效果更好 bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法，第一步使用多个算法求出结果，再将结果作为特征输入到下一 ...
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2019-01-17 14:03:48
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A Acperience "HDU 5734" 题意： 给你一个加权向量,需要我们找到一个二进制向量和一个比例因子α,使得|W αB|的平方最小，而B的取值为+1， 1，我们首先可以想到α为输入数据的平均值，考虑到是平方和，然后化简表达式，可以得到一个化简的式子，用n通分，可以做到没有除法，然后分子 ...
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2019-01-17 12:53:29
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通过AOP+特性实现 1.设置权限的class需要需要派生自AuthorizationProvider类 2.ABP中Application层需要进行权限验证 在Module中注册权限 3.在接口或方法上添加权限 所有权限都保存在 PermissionDictionary Permissions对象 ...
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2019-01-12 13:15:03
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2019年1月8日16:10:51 svn地址：svn://gitee.com/zxadmin/live_z 代码在code里面 这个方法，我理解了最大公约数，但是 getWeight 方法还没有彻底理解，最小公约的话，就只需要修改 ...
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2019-01-09 15:06:00
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"题面" 大意：在加权无向图上求出一条从 $1$ 号结点到 $N$ 号结点的路径，使路径上第 $K + 1$ 大的边权尽量小。 思路： 由于我们只能直接求最短路，不能记录过程中的具体的边——那样会特别麻烦 所以，我们就尝试着去想更优的办法 题目中所说，能够免去 $K$ 条边的费用，那么对于要建设的边 ...
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2019-01-08 12:30:03
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[TOC] 预测数值型数据：回归 代码中涉及的数学公式可以自己下载 Typora 这款软件后，把内容复制到.md文件内通过 Typora 打开 本章内容 线性回归 局部加权线性回归 岭回归和逐步线性回归 预测鲍鱼年龄和乐高玩具价格 前面的章节给大家介绍了监督学习的分类部分，接下来几章将会带领同学们翱 ...
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2019-01-06 13:37:02
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写个小东西，一直调试，无法访问，最后定位在权限上。 .p4a 配置文件中添加一行，下方是给网络权限。 –permission INTERNET 如果是多条权限，请重复输入多条 –permission Android应用访问网络时需要先设置权限，在AndroidManifest.xml文件里设置权限： ...
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2019-01-06 12:47:22
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1、文件/文件加权限修改所属用户组+用户 chown -R www:www data 只修改用户 chgrp -R www data 2、文件变更为可执行 chmod +x file 3、 [taoge@localhost learn_shell]$ ./a.sh bash: ./a.sh: /bi ...
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2019-01-06 12:43:33
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案例： 某公民的身份证号： 34052419800101001X (18位) 加权因子表： 身份证号的前17位数字分别乘以对应的加权因子，并且相加。 第一步： 第二步： 校验码表： 结果 2 对应的是 X，所以以上身份证号验证通过。 ...
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2019-01-04 12:22:22
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Android使用Xutil3.0下载文件.md 新建项目: 引入依赖: 添加权限: 修改文件: activity_main.xml MainActivity: ...
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移动开发 时间：
2019-01-01 17:19:16
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