作者:桂. 时间:2017-12-19  21:39:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html 前言 前几天碰到一个序列分析的问题,涉及到自回归(auto-regression, AR)等模型,但如何确定序列的平稳性呢? 发现金融数据分析里,这方面的知识很多,以后用到可以借鉴,例如伍德里奇<计量经济学导论>,高铁梅<计量经济分析方法与建模>,关键词:序列检测与判定.概率模型.统计. 一.平稳特性 序列的平稳特性通常

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

求得θ值后用模型来预测 / 计算模型的精度  ex2.m部分程序 %% ============== Part 4: Predict and Accuracies ==============% After learning the parameters, you'll like to use it to predict the outcomes% on unseen data. In this part, you will use the logistic regression model%

Linux 网络编程的5种IO模型:异步IO模型 资料已经整理好,但是还有未竟之业:复习多路复用epoll 阅读例程, 异步IO 函数实现 背景 上一讲< Linux 网络编程的5种IO模型:信号驱动IO模型 >我们已经介绍了信号驱动模型,以及带有BUG的例程. 前面四种IO模型实际上都属于同步IO,只有最后一种是真正的异步IO,因为无论是多路复用IO还是信号驱动模型,IO操作的第2个阶段都会引起用户线程阻塞,也就是内核进行数据拷贝的过程都会让用户线程阻塞. 这一讲我们来介绍最后一种IO模型.

我们都知道padding是为块级元素设置内边距 但是在使用过程中,我们却会遇到一些问题.padding的标准盒模型和怪异盒模型 padding盒子模型 我们通过demo来讲这个问题,用文字干讲第一没意思,第二讲不明白 标准盒模型: 我们先摆出HTML和CSS代码: <div class="shoebox"> <!--此div模仿鞋子的鞋盒--> <div class="shoes"> <!--此div模仿鞋子--> &

原文:ThinkPHP 的模型使用详细介绍--模型的核心(七) 注意:本节是ThinkPhp框架对数据操作的核心处理部分 大家还是在这里看清楚可以将其剪切放到代码编辑器中查看 本章节给大家着重介绍模型的: 一.普通查询方式    . 二.表达式查询方式 . 三.区间查询      .  四.统计查询  .    五.SQL直接查询 回顾初步模型的-"增删改查": // 直接连接数据库,但是得先去配置文件中配置下才行 class IndexAction extends Action {

一.盒子模型(box model) 在HTML文档中的每个元素被描绘为矩形盒子.确定其大小,属性——比如颜色.背景.边框,及其位置是渲染引擎的目标. CSS下这些矩形盒子由标准盒模型描述.这个模型描述元素内容占用空间.盒子有四个边界:外边距边界margin edge, 边框边界border edge, 内边距边界padding edge 与 内容边界content edge. 盒模型的计算有两种:w3c标准盒模型和IE传统盒模型 w3c标准盒模型主要由:magin + border + padd

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

         盒子模型(Box Modle)可以用来对元素进行布局,包括内边距,边框,外边距,和实际内容这几个部分. 盒子模型分为两种 第一种是W3c标准的盒子模型(标准盒模型) .第二种IE标准的盒子模型(怪异盒模型) 当前大部分的浏览器支持的是W3c的标准盒模型,也保留了对怪异盒模型的支持,当然IE浏览器沿用的是怪异盒模型.怪异模式是“部分浏览器在支持W3C标准的同时还保留了原来的解析模式”,怪异模式主要表现在IE内核的浏览器. 一.标准盒模型与怪异盒模型的表现效果的区别之处: 1.标准

一.什么是大场景? 顾名思义,大场景就是能够从一个鸟瞰的角度看到一个大型场景的全貌,比如一个园区.一座城市.一个国家甚至是整个地球.但过去都以图片记录下大场景,如今我们可以通过建造3D模型来还原大场景,其中方式有很多,比如倾斜摄影模型.手工建模模型.BIM模型等都能做出大场景模型. (倾斜摄影) 二.普遍技术难题 在拥有了建造大场景模型的能力后,普遍的难题出现了. 1.模型过大,低则几十GB,高达几个PB,无法顺畅读取,对硬件设备要求过高: 2.既无法通过网页直接展示,也不能进行模型交互,满足不

eventloop的基本概念可以参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/10/event_loop.html Eventloop指的是独立于主线程的一条线程,专门用来处理IO事件,而如果Eventloop一个不够用,可以开多个. Eventloop底层也要基于异步的网络调用.文件调用才能发挥最大的作用. 可以看到,由于多出了橙色的空闲时间,所以主线程得以运行更多的任务,这就提高了效率.这种运行方式称为"异步模式"(asynchronous I/O)

首先上图,这两张很明显可以看出IE盒模型和标准盒模型之间的差别. 当然今天不是去细细追究两种模型具体是怎么去计算布局的,那个很多文章已经已经有过了,不再重复.以前刚开始学习盒模型的时候,就学到的是IE的盒模型不规范,不符合标准的盒模型,要加文档申明把IE的转换为标准的.要给文档头部加上 DOCTYPE 声明.让所有浏览器中都可以显示“标准 W3C 盒子模型”.为了让网页能兼容各个浏览器.殊不知,真正开发的时候其实IE模型更利于实际开发. 来说说为什么要将标准盒模型转换为IE盒模型 为什么IE盒模

一.关联模型 ( RelationMondel ) 1.数据查询 ① HAS_ONE 查询 创建两张数据表评论表和文章表: tpk_comment , tpk_article .评论和文章的对应关系为,一条评论 id 对应一篇文章,为 ONE_TO_ONE 关系 ( 一对一 ).评论表的结构为: 其中 aid 字段与文章表的 id 字段对应.打开自定义模型 ArticleModel,让模型继承于 RelationModel,然后定义成员属性 $_link,代码: ArticleModel.cla

参考:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51420015 一.套接字模式 套接字模式简单的决定了操作套接字时,Winsock函数是如何运转的.Winsock以两种模式执行I/O操作:阻塞和非阻塞. 在阻塞模式下,执行I/0的Winsock调用(如send和recv)一直到操作完成才返回. 非阻塞模式下,Winsock函数会立刻返回 1.阻塞模式 套接字创建时,默认工作在阻塞模式下,列入对recv函数的调用会使程序进入等待状态,知道接收到数据才返回

盒子模型是css的专有名词,用来描述页面设置中的各种属性,如内容(content).填充(padding).边框(border).边界(margin),由于这些属性拼在一起,与日常生活中的“盒子”很相像,因而称作盒子模型 盒子模型是分为两类的,一类是W3C盒子模型,另一类是IE盒子模型,最根本区别就是:属性Height与Width这两个值是否包含了padding与border.W3C盒子模型不包含padding与border,仅仅指content的height和width.而IE盒子模型则包含了

帕克西技术团队通过对美妆行业深度调研,凭借自主研发的人脸识别与面部追踪等技术,打造的超现实AR虚拟试妆应用已成功上线,内置万千妆容,包含口红.眉毛.睫毛等,一点即可试妆,就像照镜子一样简单. 那么,帕克西虚拟试妆是如何使用的呢? 打开帕克西AR虚拟试妆应用,直接进入试妆界面,目前已上线的功能有口红.眉毛和睫毛. 口红试色.点击界面中间的口红按钮,即进入口红试色内置几十种时尚潮流口红,通过左右滑动,颜色可以随意挑选试用. 人脸识别和面部追踪精准,左右随意展示,妆容始终自然贴合. 眉毛试妆.眉形不但

文中所讲基本都是以非阻塞IO.异步IO为基础.对于阻塞式IO,下面的编程模型几乎都不适用 Reactor三种线程模型 单线程模型 单个线程以非阻塞IO或事件IO处理所有IO事件,包括连接.读.写.异常.关闭等等.单线程Reactor模型基于同步事件分离器来分发事件,这个同步事件分离器,可以看做是一个单线程的while循环.下图描述了单线程模型的处理过程,看起来与网上大部分资料的图片不同,但本质是相同的. 注意上面的Selector之所以会有OP_ACEEPT事件,是因为在单线程模型中,Selec

原始数据接上篇文章来操作.可能需要查看后才能懂.点击这里查看 1.常用的模型字段类型 官方文档:https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/models/fields/#field-types 定义的模型中,类名对应的表名,类属性对应的表的字段,我们在上节内容有说过,可以查看.这里我们详细了解. django和mysql的对应类型,models.Model下的方法 django类型 映射到mysql类型 IntegerField : 整型 映射到数据库中的

一,原理 css 属性:Box Moel分为两种:W3C标准和IE标准盒子模型. 大多数浏览器采用W3C标准模型,而IE中采用Microsoft自己的标准. 怪异模式是“部分浏览器在支持W3C标准的同时还保留了原来的解析模式”,怪异模式主要表现再IE内核的浏览器. 当不对Doctype进行定义时,会触发怪异模式. 在标准模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)+padding(左右)+border(左右) 在怪异模式下,一个块的总宽度=width+margin(左右)(既widt

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

完成之前的操作后终于来到最后一步——定义模型,即将之前创建的几何体.关节等元素按层级关系组织成为一个整体. 将最后一个连杆robot_link_dyn6拖放到相应的关节(robot_joint6)下,成为其子节点.依次进行这样的操作,直到机器人的基座为止,最终UR机器人的层级结构看起来如下图所示: [Robot model hierarchy] 由于根节点代表了整个机器人,这里我们将根节点重命名:robot代表机器人的动力学模型,robot_visibleBase代表机器人的可视化模型.接着选中