特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最

mysql复制主要有三种方式:基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR),基于行的复制(row-based replication, RBR),混合模式复制(mixed-based replication, MBR).对应的,binlog的格式也有三种:STATEMENT,ROW,MIXED. ① STATEMENT模式(SBR) 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中.优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化,减少了binl

在计算机系统中,运行的应用程序的数据都是保存在内存中的,不同类型的数据,保存的内存区域不同.一.内存分区 栈区(stack) 由编译器自动分配并释放,存放函数的参数值,局部变量等.栈是系统数据结构,对应线程/进程是唯一的.优点是快速高效,缺点时有限制,数据不灵活.［先进后出］ 栈空间分静态分配 和动态分配两种. 静态分配是编译器完成的,比如自动变量(auto)的分配. 动态分配由alloca函数完成. 栈的动态分配无需释放(是自动的),也就没有释放函数. 为可移植的程序起见,栈的动态分配操作是不

九.       集合映射 1. Set 2. List a)        @OrderBy 注意:List与Set注解是一样的,就是把Set更改为List就可以了 private List<User>users = new ArrayList<User>(); @OneToMany(mappedBy="group", cascade={CascadeType.ALL} ) @OrderBy("name ASC")//使用@OrderBy注

Linux中.a,.la,.o,.so文件的意义和编程实现    Linux下文件的类型是不依赖于其后缀名的,但一般来讲:        .o,是目标文件,相当于windows中的.obj文件        .so 为共享库,是shared object,用于动态连接的,和dll差不多        .a为静态库,是好多个.o合在一起,用于静态连接        .la为libtool自动生成的一些共享库,vi编辑查看,主要记录了一些配置信息.可以用如下命令查看*.la文件的格式   $file

Tips 做一个终身学习的人. 在最后一章内容中,主要介绍以下内容: 下划线作为新关键字 改进使用try-with-resources块的语法 如何在匿名类中使用<>操作符 如何在接口中使用私有方法 如何在私有方法上使用@SafeVarargs注解 如何丢弃子进程的输出 如何在Math和StrictMath类中使用新的方法 如何使用Optionals流以及Optionals上的新的操作 如何使用等待提示(spin-wait hints) 对Time API和Matcher和Objects类的增

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode

mysql复制主要有三种方式:基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR),基于行的复制(row-based replication, RBR),混合模式复制(mixed-based replication, MBR).对应的,binlog的格式也有三种:STATEMENT,ROW,MIXED.   ① STATEMENT模式(SBR) 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中.优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化,减少了bi

mysql复制主要有三种方式:基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR),基于行的复制(row-based replication, RBR),混合模式复制(mixed-based replication, MBR).对应的,binlog的格式也有三种:STATEMENT,ROW,MIXED. ① STATEMENT模式(SBR) 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中.优点是并不需要记录每一条sql语句和每一行的数据变化,减少了binl

目录 LD Sketch SeqHash What's New reversible sketch Count-Sketch和Count-min sketch Diamond Sketch: Accurate Per-flow Measurement Finding top-k elements in data streams 附录 Bloom filter Quotient Filter and Cascade Filter 总结 LD Sketch 应用:网络流中的 异常检测 heavy h

1.ping命令 ping是电脑网络故障诊断中的常用的命令,它的作用是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度.我们来看一下PING命令的具体表述. 日常的诊断过程中我们最常用到的就是诊断连接是否通畅. 比如电脑无法上网,我们就可以ping一下网关或者服务器地址,看连接是否正常,根据ping的返回结果来制定下一步的诊断思路.再比如局域网内某台电脑无法连接到共享的打印机,我们可以ping一下网关地址,看自己的网络是否正常,再ping一下打印机的主机地址看是否和主机网络连接正常.现在以小编的电脑,pin

完整版见https://jadyer.github.io/2014/09/29/centos-install-mysql/ /** * CentOS-6.4-minimal版中源代码安装MySQL-5.5.38 * ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- * 三种安装方式 * 1)源代码安装 * 2)

转载请注明原文地址:https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/10826114.html 在实际开发过程中,经常会遇到需要修改Odoo原生逻辑的情况.然而,直接修改Odoo底层代码,不利于后面odoo版本迭代时替换.因此,在不改变底层对象的时候添加新的功能,就显得十分重要. Odoo提供继承机制来实现这个目的,继承修改可以发生:Python代码和XML视图.Qweb模版上. 一:模型继承 1:模型修改 # -*- coding: utf-8 -*- from odoo

Linux 必学的 60 个命令 Linux 提供了大量的命令,利用它可以有效地完成大量的工作,如磁盘操作.文件存取.目录操作.进程管理.文件权限设定等.所以,在 Linux 系统上工作离不开使用系统提供的命令.要想真正理解 Linux 系统,就必须从 Linux 命令学起,通过基础的命令学习可以进一步理解 Linux 系统. 不同 Linux 发行版的命令数量不一样,但 Linux 发行版本最少的命令也有 200 多个.这里笔者把比较重要和使用频率最多的命令,按照它们在系统中的作用分成下面六个

常见的方法有三种: 1.分别部署 2.部分虚拟化 3.全部虚拟化 传统DMZ部署结构: 分别部署: 想要保持DMZ区域物理隔离采用这种方法,每个区域分别部署进入不同的服务器集群,区域之间的连接采用物理的安全设备.原本的物理网络不需要进行任何修改.唯一传统的部署方式的不同为,区域内使用了服务器虚拟化技术. 优点:简单,不复杂:基本不改变物理环境:运维不改动:配置错误的概率低: 缺点:资源利用率低:价格昂贵 部分虚拟化: 使用虚拟化技术对安全区域进行划分,可以根据安全等级的不同,对虚拟服务器定级不同

RabbitMQ 如何做分布式 前言 集群配置方案 cluster 普通模式 镜像模式 federation shovel 节点类型 RAM node Disk node 集群的搭建 1.局域网配置 2.每台及其中安装 RabbitMQ 3.设置不同节点间同一认证的Erlang Cookie 4.使用 -detached运行各节点 5.将节点加入到集群中 6.查看集群状态 参考 RabbitMQ 如何做分布式 前言 前面几篇文章介绍了消息队列中遇到的问题,这篇来聊聊 RabbitMQ 的集群搭建

寒假闲下来了,可以尽情的做自己喜欢的事情,专心待在实验室里燥起来了,因为大二的时候接触过Linux,只是关于内核方面确实是不好懂,所以十天的时间里还是希望能够补充一下Linux内核相关知识,接下来继续待在实验室里想总结一下Linux内核编程,十天肯定完全掌握不了Linux内核,这里我也只是把自己认为不是很好懂并且很重要的难点疑点写出来,和大家一起分享,希望大家改正互相学习. Linux的具体概述这里就不多说了,今天主要讲的是Linux内核中常用的数据结构和语法的使用,并简述一些工具和实用程序,从

原文:十天学Linux内核之第一天---内核探索工具类 寒假闲下来了,可以尽情的做自己喜欢的事情,专心待在实验室里燥起来了,因为大二的时候接触过Linux,只是关于内核方面确实是不好懂,所以十天的时间里还是希望能够补充一下Linux内核相关知识,接下来继续待在实验室里想总结一下Linux内核编程,十天肯定完全掌握不了Linux内核,这里我也只是把自己认为不是很好懂并且很重要的难点疑点写出来,和大家一起分享,希望大家改正互相学习. Linux的具体概述这里就不多说了,今天主要讲的是Linux内核中

吴亚联 1 , 梁坤鑫 1 , 苏永新 1* , 詹 俊 2(1.湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105: 2.湖南优利泰克自动化系统有限公司, 湖南 长沙 410205) 摘 要: 为提高风电机组部件故障预警的精度和速度, 文章提出了一种基于SCADA数据的风电机组部件故障预警方法, 用于解决现存的风电机组部件故障预警时间与故障预警精度的矛盾. 首先SCADA历史数据通过数据预处理与BP神经网络建立机组部件正常状态模型, 随后以该模型为基础结合基于马氏距离的数据统计方法形成故障预警

大型系统具备一个通用的附件管理功能,对于单据中无法清晰表达的字段,用一个附件图片或附件文档表示是最好的方法了.比如物料清单附加一张CAD图纸,销售订单评审功能中附加客户的各种表格,通用附件功能对系统起到画龙点睛的作用.一图解千言,先来看一下界面设计模式,看起来和一般的数据输入功能相同. 首先是设计附件表,它的定义参考下面的代码. CREATE TABLE [dbo].[Attachment] ( [Index] [int] NOT NULL, [MasterTable] [nvarchar] (