双击其中一个.或者New一个graph.这里直接双击其中一个图. 右键,找到layer contents. 可以看到,一个scatter配一个polynomial fit line.把剩下的B,C,D对应的点和拟合曲线添加进去. 注意,这里的plot type可以改,是点的改成scatter. 效果是这样的,双击线条可以改颜色. 可以分别改散点的图标和颜色,左侧选中曲线还可以改曲线颜色. ---------- 顺便说一下怎么设置断点.origin2016可以设置多个断点,之前8.0不知道行不行,

最后总结UML关系,有明确的关系,现在让我们总结一下UML九图..图往往比文字要直观,因此,当我们开发软件.文件必须是不可或缺的人物,. 以下我将这九种图分了一下: 我们还能够将这九种图分为静态图和动态图: 一.基本概念: 1.  用例图(Use casediagram) 由參与者.用例以及它们之间的关系构成的用于描写叙述系统功能的视图.用例图主要是用来说明用户的需求.开发的软件应该有如何的功能,实现什么价值.从用例图中我们能够看出来是谁用软件和软件的功能. 主要包含用例.參与者和关系. 2. 

最近在写一个开源的论坛系统,在发布代码时选择了github和coding这两个平台,我手懒,不想敲两次git push了,所以说突然有了一个很奇怪的需求:用一条git push同时push到两个远端代码库.当然说写个sh脚本当然肯定能解决,但是我对那个不太熟悉,所以说搜索了一下相关资料,找到一篇问答讨论了这个问题 以下是解决方法,转载自终端下如何配置 git 使其可以同时 push 到两个远程仓库? 我用过两种方法,最早的时候是设定多个 remote,然后写一个 alias,比如: $ git

我们之前解决过一个理论问题:机器学习能不能起作用?现在来解决另一个理论问题:过度拟合. 正如之前我们看到的,很多时候我们必须进行nonlinear transform.但是我们又无法确定Q的值.Q过小,那么Ein会很大:Q过大,就会出现过度拟合问题.如下图所示: 那么overfitting具体受什么因素影响呢? 现在我们又两个例子: 第一个例子的数据来源是:一个10-th的目标函数+noise:第二个例子的数据来源是:一个50-th的目标函数.现在我们用2-th函数(H2)和10-th函数(H1

Origin使用教程 Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件,是公认的简单易学.操作灵活.功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析.函数拟合的需要,是公认的快速.灵活.易学的工程制图软件. 资源名称[点击即可免费下载] 资源大小   Origin 6.0软件在分析化学数据处理中的应用.PDF 438.12 KB   Origin 7.0.pdf 3.10 MB   Origin 8.0中文教程.pdf 19.97 MB   Origin

当模型在训练数据集上更准确时,在测试数据集上的准确率既可能上升又可能下降.这是为什么呢? 训练误差和泛化误差 在解释上面提到的现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error):前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望. 假设训练数据集和测试数据集里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的.基于该独立同分布假设,给定任意一个机器学习模型及其参数和超参数,它的训练误差的期望

AxeSlide软件项目梳理   canvas绘图系列知识点整理 软件参考d3的知识点 我们在软件中主要用到d3.js的核心函数d3.interpolateZoom - 在两个点之间平滑地缩放平移.请查看示例,效果如下平滑的缩放平移. 实现该效果使用d3的js代码 var width = 960, height = 500, radius = 10; var p0 = [250, 200, 60], p1 = [560, 300, 120]; var svg = d3.select("body&

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函

1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.FashionMNIST2065数据集 涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST

Simon Cooke,美国 (原作者) 北京理工大学 20981 陈罡(翻译) 写在前面的话: 循环缓冲区是一个非常常用的数据存储结构,已经被广泛地用于连续.流数据的存储和通信应用中.对于循环缓冲区,传统的操作方法是开辟一块连续的存储区,不 断地写入数据,当写入到存储区的末尾的时候,再从存储区的首部再开始写入数据,由此不断地重复下去构成了循环缓冲区.偶曾经写过很多循环缓冲区,也看过很 多人编写的循环缓冲区,但是拜读Simon Cooke先生的文章────“两段式”循环缓冲区(原文名称是:The

Codeforces 285 这场rating又掉了,好在只掉了十多. 题目比较水,但是我比赛时居然只艰辛地过了前两道. 504A 由于图是森林,所以一定有度为1的点,把这些点删了后图还是森林.然后就完了.比赛的时候居然把森林当成了树,交了3次才过. 504B 把排列表示为一个n元组\( (p_0, p_1, \cdots, p_{n - 1})\),其中\(0 \leqslant p_i \leqslant i \),其排名为 \[\sum_{i = 0}^{n - 1}{p_ii!}\].

PSNR是最基本的视频质量评价方法.本程序中的函数可以对比两张YUV图片中亮度分量Y的PSNR.函数的代码如下所示. /** * Calculate PSNR between 2 YUV420P file * @param url1     Location of first Input YUV file. * @param url2     Location of another Input YUV file. * @param w        Width of Input YUV file

题目: 给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2,将 nums2 合并到 nums1 中,使得 num1 成为一个有序数组. 说明: 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n. 你可以假设 nums1 有足够的空间(空间大小大于或等于 m + n)来保存 nums2 中的元素. 示例: 输入: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3 nums2 = [2,5,6], n = 3输出: [1,2,2,3,5,6] 思路: 两个指针分别指向num1和

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

配置两台交换机堆叠示例(先配置后连线方式,推荐) 一.基本概念 在堆叠中,有以下一些基本概念,如图1所示.图1 堆叠基本概念示意图 1. 角色堆叠中的单台交换机称为成员交换机,按照功能不同可以分为以下角色: 主交换机:主交换机(Master)负责管理整个堆叠.堆叠中只有一台主交换机. 备交换机:备交换机(Standby)是主交换机的备份交换机.当主交换机故障时,备交换机会接替原主交换机的所有业务.堆叠中只有一台备交换机. 从交换机:从交换机(Slave)主要用于业务转发,从交换机数量越多,堆叠系

嵌入式系统由三部分构成: 1.bootoader---bootparameters---2.kernel 3.Root-filesysytem 一个内核可以挂载多个文件系统,但是有一个根文件系统所以叫root-filesysytem,bootloader引导程序和kernel内核程序之间有个引导参数(也叫启动参数)叫bootparameters,这里就不多介绍引导参数,这里就介绍根文件系统地制作. 1.1.创建目录,创建rootfs目录,再创建以下目录和子目录 mkdir rootfs cd r

目录 一.吹个牛 二.事务及它的特性 三.简单看下两阶段提交的流程 四.两阶段写日志用意? 五.加餐:sync_binlog = 1 问题 六.如何判断binlog和redolog是否达成了一致 七.两阶段提交设计的初衷 - 分布式事务 八.再看MySQL两阶段写日志 九.留一个彩蛋 十.推荐阅读(公众号首发,欢迎关注白日梦) 一.吹个牛 面试官的一句:"了解MySQL的两阶段提交吗?" 不知道问凉了多少人! 这篇文章白日梦就和大家分享什么是MySQL的两阶提交到底是怎么回事!不管你原

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加