一.基础理解 LASSO 回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression)是模型正则化的一定方式: 功能:与岭回归一样,解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题: 二.LASSO 回归 以线性回归为例 1)对于岭回归 任务:让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小: 操作:在损失函数中添加了一项::希望在最小化损失函数时通过添加的此项代数式来控制参数 θ 的大小,并且为了平衡新的损失函数中的两项代数式对损失函数的影响

enc[问题背景]zhx 和他的妹子聊天.[问题描述]考虑一种简单的加密算法.假定所有句子都由小写英文字母构成,对于每一个字母,我们将它唯一地映射到另一个字母.例如考虑映射规则:a->b, b->c, c->d, d->a. 那么单词 bad 就会被映射为 cba.这个映射规则的“逆映射规则”为: b->a, c->b, d->c, a->d. 对于密文 cba, 我们很容易将它解密为 bad.当然,这样的映射需要保证每一个字母映射到的字母是不同的(即不可以

手边开发的后端项目一直以来都用的.NET MVC框架,访问数据库使用其自带的EF CodeFirst模式,写存储过程的能力都快退化了 闲来无事,自己写了条分页存储过程,网上类似的文章多的是,这里只列了一种情况,依据分析函数生成行号来实现分页查询 环境:sqlServer 2014 创建数据库过程不再敖述,这里直接进入重点: 1.首先创建了一张TestAdmin表,主键为ID字段int类型且自增 create table TestAdmin ( Id ,) primary Key, Name va

目录 概述 nodejs特点 事件轮询 关于异步方法 概述 关于nodejs的介绍网上资料非常多,最近由于在整理一些函数式编程的资料时,多次遇到nodejs有关的内容.所以就打算专门写一篇文章总结一下nodejs相关知识,包括“说它单线程是什么意思”.“非阻塞又是指什么”以及最重要的是它的“事件轮询”的实现机制. 本文不介绍nodejs的优缺点(适用场合).nodejs环境怎样搭建以及一些nodejs库的使用等等这些基础知识. nodejs特点 网上任何一篇关于nodejs的介绍中均会提及到no

什么是工作队列 工作队列是为了避免等待一些占用大量资源或时间操作的一种处理方式.我们把任务封装为消息发送到队列中,消费者在后台不停的取出任务并且执行.当运行了多个消费者工作进程时,队列中的任务将会在每个消费者间进行共享. 使用工作队列的好处就是能够并行的处理任务.如果队列中堆积了很多任务,只要添加更多的消费着就可以了,拓展非常方便. 准备工作 1.创建生产者和消费者客户端 2.在消费者中使用Thread.Sleep()模拟耗时操作   生产者 TaskQueuesProducer.cs   us

转自:UNITY3d在移动设备上的一些优化实战(一)-概述 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/39233921 项目进入了中期之后,就需要对程序在移动设备上的表现做分析评估和针对性的优化了,首先前期做优化,很多瓶颈没表现出来,能做的东西不多,而且很多指标会凭预想,如果太后期做优化又会太晚,到时发现一些问题改起来返工量就有太大.前一阵子花了大量时间从 cpu gpu 内存 启动时间 到发热量对项目做了一翻大规模的体检和优化,效果还是显著的,在

PPPcode{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-contain

PowerCoder 原文 C#的Timer 再C#里现在有3个Timer类: System.Windows.Forms.Timer System.Threading.Timer System.Timers.Timer 这三个Timer我想大家对System.Windows.Forms.Timer已经很熟悉了,唯一我要说的就是这个Timer在激发Timer.Tick事件的时候,事件的处理函数是在程序主线程上执行的,所以在WinForm上面用这个Timer很方便,因为在From上的所有控件都是在程

前面的话 按钮插件提供了一组可以控制按钮多种状态的功能,比如按钮的禁用状态.正在加载状态.正常状态等.本文将详细介绍Bootstrap按钮插件 加载状态 通过按钮可以设计状态提示,当单击按钮时,会显示loading状态信息.例如,点击“加载”按钮,会触发按钮的加载的状态 通过添加 data-loading-text="Loading..." 可以为按钮设置正在加载的状态,但从 v3.3.5 版本开始,此特性不再建议使用,并且已经在 v4 版本中删除了 [注意]如果不设置data-loa

高并发系统下, 有三把利器 缓存 降级 限流. 缓存: 将常用数据缓存起来, 减少数据库或者磁盘IO 降级: 保护核心系统, 降低非核心业务请求响应 限流: 在某一个时间窗口内对请求进行限速, 保护系统 本文主要介绍限流, 常见限流算法中又分为计数器算法, 漏桶算法, 令牌桶算法. 计数器算法 比较简单, 直接用一个map + counter即可实现. 请求来了, 以IP为key, 查询下之前响应次数, 如果调用次数超出MAX_COUT, 返回失败, 属于简单粗暴型选手. 漏桶算法 请求全部进入

前言 监控隧道内的车道堵塞情况.隧道内的车祸现场,在隧道中显示当前车祸位置并在隧道口给与提示等等功能都是非常有必要的.这个隧道 Demo 的主要内容包括:照明.风机.车道指示灯.交通信号灯.情报板.消防.火灾报警.车行横洞.风向仪.微波车检.隧道紧急逃生出口的控制以及事故模拟等等. 效果图 上图中的各种设备都可以双击,此时 camera 的位置会从当前位置移动到双击的设备的正前方:隧道入口的展示牌会自动轮播,出现事故时会展示牌中的内容会由"限速80,请开车灯"变为"超车道两车

Stream闪亮登场 一. Stream(流)是什么,干什么 Stream是一类用于替代对集合操作的工具类+Lambda式编程,他可以替代现有的遍历.过滤.求和.求最值.排序.转换等 二. Stream操作方式 并行方式parallelStream 顺序方式Stream 三. Stream优势 Lambda 可有效减少冗余代码,减少开发工作量 内置对集合List.Map的多种操作方式,含基本数据类型处理 并行Stream有效率优势(内置多线程) 四. Stream(流)的基本使用 遍历forEa

上一篇已经熟悉了Observable的基本用法,但是如果仅仅只是“生产-消费”的模型,这就体现不出优势了,java有100种办法可以玩这个:) 一.更简单的多线程 正常情况下,生产者与消费者都在同一个线程里处理,参考下面的代码: final long start = System.currentTimeMillis(); Observable<String> fileSender = Observable.create(emitter -> { for (int i = 1; i <

项目进入了中期之后,就需要对程序在移动设备上的表现做分析评估和针对性的优化了,首先前期做优化,很多瓶颈没表现出来,能做的东西不多,而且很多指标会凭预想,如果太后期做优化又会太晚,到时发现一些问题改起来返工量就有太大.前一阵子花了大量时间从 cpu gpu 内存 启动时间 到发热量对项目做了一翻大规模的体检和优化,效果还是显著的,在这里做个笔记,以后开发项目时可以作为经验和提前关注     1.项目情况:笔者所在项目是一个非常重度的手游,甚至开始就是瞄着端游做的,3D世界,2.5D视角,RPG,即

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

第一,客户端如何向服务器主动发送消息: 第二,服务器如何向指定客户端发送消息: 第三,在哪里做报文的拆包和组包. public partial class FrmMain : Form { public static object synobj = new object(); public static Int64 count = 0; public static DateTime dt1 = DateTime.Now; public static DateTime dt2 = DateTime

Semaphore     在进程方面完成信号线的控制,可以控制某个资源下,可被同时访问的线程个数.对系统的访问量进行评估,信号量维护了一个许可集:在许可前会阻塞每一个 semaphore.acquire() ,然后再获取该许可,每一个release() 添加一个许可,从而     可能释放一个正在阻塞的获取者,但是,不使用实际的许可对象,Semaphore只对可用许可的号码进去计算,并采取行动,拿到信号量的线程则进入代码,否则就等待. semaphore.acquire();//1.获取许可

DotNetty项目本身的示例很容易运行起来,但是具体到真实的应用场景,还是需要进一步理解DotNetty的通道处理细节,这样才能够在实际项目应用中处理具体的问题. 简单的场景下会有以下几个问题,第一,客户端如何向服务器主动发送消息:第二,服务器如何向指定客户端发送消息:第三,在哪里做报文的拆包和组包.我是带着以上几个问题进行分析的. 以上几个问题,在下面的代码中会有详细的注释,也许不是标准方案,但也是应对上述问题的一种解决途径.看代码: public partial class FrmMain

代码示例: public interface Data { String getRequest(); } public class FutureData implements Data{ private RealData realData ; private boolean isReady = false; public synchronized void setRealData(RealData realData) { //如果已经装载完毕了,就直接返回 if(isReady){ return

(一)什么是分区 所谓分区,就是将一张巨型表或巨型索引分成若干个独立的组成部分进行存储和管理,每一个相对小的,可独立管理的部分,称为分区. (二)分区的优势 提高数据可管理性.对表进行分区,数据的加载.索引的创建与重建.数据的备份与恢复等操作都可以在分区表上进行,而不必在表级别上进行,提高了数据的可管理性: 增强数据库的可用性.某个分区出现问题,只影响该分区,其它分区照常运作: 改善查询性能.将对整个表的查询转化为对某个分区表的查询,提高了查询速度: 提高数据库操作的并行性.可对分区表进行并行操