王煜全《互联网周刊》专栏文章最近无线互联的创业者数量迅速增加，但真正创新型的产品却难以见到，于是“微创新”的说法得到了广泛的肯定，大家都在纷纷把自己的产品归到了微创新的范畴，似乎这样一来，只要自己能把产品的用户体验做好，市场的未来就有了保障。 其实事情远没有那么简单，广告学里有一个理论：市场领导性品牌的广告主要作用是提醒消费者“我是老大”，因此定位模糊一点没有太大影响，而跟随品牌要想做
数字化浪潮正冲击着每一家企业。大数据、云计算、社交媒体和移动互联等技术日臻成熟，智能机器、物联网、3D打印、AR/VR和区块链等技术也逐渐兴起，这些新兴技术正在深刻地改变各行各业的业务模式，涉及企业的方方面面，包括营销、研发、供应链、制造和服务等诸多领域。企业必须进行数字化转型，否则将难以在竞争日益激烈的市场上立足。企业的IT部门需要支持甚至引领企业的数字化转型。但CIO们却发现传统的IT模式无法
一、什么是中介者模式 中介这个词并不陌生，就是房屋中介的那个“中介”，就是中间人的意思。比如MVC模式，C（Controller控制器）是M（Model模型）和V（View视图）的中介者，在前后端交互时起到了中间人的作用。 中介者模式（Mediator），用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各个对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。UML结构图
本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林、聚类算法与kmeans、主成分分析、奇异值分解、最大信息熵、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场和
区块链学习——总体了解初步了解区块链之后的一些理解Timestamp sever区块链后记 初步了解区块链之后的一些理解为了解决传统的支付方式当中存在的“双重支付”以及信任代价的问题，由中本聪的白皮书当中提出了解决办法：通过随机散列哈希并且对每一笔交易加上时间戳记，然后将所有的交易合并到一个不断延伸的基于随机散列的工作量证明的链条作为交易记录，除非重新完成所有的工作量证明，否则交易记录不会改变。
1、和星期一上午一样的问题，就是精神不好，打瞌睡，我后面的主要工作就是把注册信息变量提取整理做到建模表中，上午还日常看了下股票，亏得他妈一塌糊涂2、下午一来就是继续v7的开发，关于上一个工作日的两个list合成dataframe的方法，我觉得是存在问题，感觉到太繁琐了，我于是查了下资料，我震惊了，原来那么简单，我并且根据这个总结了三种不同的构造dataframe的方法#三种构造dataframe的
许多化工企业在生产管理中仍存在一些问题，不能兼顾室内外定位、室外精度差、室内干扰多，人工管理低效等问题都影响着化工企业的智能化转型发展，四相科技针对这类问题，研发出基于UBeacon+IBeacon融合定位技术的化工厂人员定位系统，通过系统特征在现场环境进行灵活部署，并提供轨迹回放、电子围栏、越界报警、超员报警、智慧巡检联动等多功能为一体的化工厂区人员定位方案，结合双重预防机制建设要求，实现企业安
# 机器学习算法模型评价
机器学习算法模型的评价是机器学习中非常重要的一环，它可以帮助我们了解模型的性能如何，从而选择最合适的模型和调整参数，以提高模型的预测能力。在本文中，我们将介绍几种常见的机器学习算法模型评价指标，并通过代码示例来演示如何计算这些指标。
## 常见的机器学习算法模型评价指标
### 1. 准确率（Accuracy）
准确率是最常见的评价指标之一，它表示模型预测正确的样
从本篇笔记开始讨论违背基本假定的问题，本文主要介绍多重共线性在多元回归模型中带来的影响，重点介绍了其检验方法和修正措施。
目录Chapter 4：多重共线性一、多重共线性的含义二、多重共线性的产生原因三、多重共线性的后果四、多重共线性的检验方法五、多重共线性的修正措施Part 1：常用修正措施Part 2：逐步回归法和岭回归法Chapter 4：多重共线
机器学习评价指标1、几个概念精确率：Precision——”正确被检索的item(TP)”占所有”实际被检索到的(TP+FP)”的比例召回率：Recall——“正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例F-measure= 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）准确率：Accuracy—–正确分类的样本
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2023-08-25 23:47:12
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Adam是一种自适应学习率的优化算法，结合了动量和自适应学习率的特性。主要思想是根据参数的梯度来动态调整每个参数的学习率。：Adam算法引入了动量项，以平滑梯度更新的方向。这有助于加速收敛并减少震荡。：Adam算法计算每个参数的自适应学习率，允许不同参数具有不同的学习速度。：Adam算法在初期迭代中可能受到偏差的影响，因此它使用偏差修正来纠正这个问题。
算法评估如何评估如何评估一个算法, 是摆在算法研究首位的问题.如果我们没有统一的, 可行的标准, 去衡量一个算法, 那么对于算法本身的研究, 是意义不大的.有这样几个方面可以用来评估一个算法:正确性即能够处理 一般情况/特殊情况的数据, 能够正确处理大规模的数据, 也能够对任意合法输入做出相应的处理.健壮性程序的健壮性, 我们常常会提到, 可以对任意输入, 无论是合法的 或是 非法的做出相应的处理
目录1 TPU-MLIR简介2 开发环境搭建2.1 下载镜像2.2 下载SDK2.3 创建容器2.4 加载tpu-mlir3 准备工作目录4 onnx转mlir文件5 mlir转INT8 模型5.1 生成校准表5.2 便以为INT8对称量化模型6 混精度6.1 .1 加载tpu-mlir6.1.2准备工作目录6.1.3 验证原始模型6.1.4 转成INT8对称量化模型6.1.4.1 第一
前言在日常生活中，我们对经历过的事情、体验过的情感、思考过的问题等，都会在大脑中留下一定的痕迹。这些痕迹在日后一定的条件下，就可能重新被 “激活”，使我们重现当时的情境或体验。假如，某天有人问你：“ 你能记得回家的路线吗？” 也许你会反驳到：“ 一只小狗都认得回家的路，难道我不会认得吗？” 倘若又有人问你：“ 如果你想记住你爸爸的生日，能记得住吗？ ”你可能回答当然没问题，一次记不住可以两次，两次
文章目录题目题目解析解题思维一： 双向遍历代码如下：代码细节解题思维二： 贪心代码如下 题目 题目解析 题目大意： 给我们一个数，让我们去判断 这个 数组中 从左往右 是否有 有三个元素 num[ i ]、num[ j ]、num[ k ]满足 num[ i ] < num[ j ] < num[ k ] ------递增关系。 有，返回true。 无，则返回false、 解题思维一
MySQL没有增量备份机制MySQL提供了主从备份机制以实现热备双机热备需服务器版本高于3.2从库版本可以高于主库版本，不得低于主库版本。双机热备可采用自身的REPLICATION功能实现双机热备也可采用Heartbeat开源软件实现主从复制主从同步复制操作是异步的主从复制又称为A/B复制主从复制原理MySQL主从同步是基于二进制日志机制binlog，即主库使用二进制日志来记录数据库变动，从库通过
时间序列是现实生活中经常会碰到的数据形式。例如北京市连续一年的日平均气温、某价格、淘宝上某件商品的日销售件数等等。时间序列分析的的目的是挖掘时间序列中隐含的信息与模式，并借此对此序列数据进行评估以及对系列的后续走势进行预测。由于工作需要，我最近简单学习了时间序列分析相关的基础理论和应用方法，这篇文章可以看做是我的学习笔记。文章主要内容会首先描述时间序列分析的基本概念和相关的统计学基础理论，然后着
实际应用中我们如何选择合适的模型算法的选择纲领 要想获取好的结果，按照流程工作很重要，并且仔细检查确保不犯常见错误。模型选择及评估流程a方案： 1）先针对特定问题，选算法。一般不会用最新的，而是用最成熟的，大概会选择2到3个算法。 2）实现算法，小规模样本保证流程正确。有数据就爽，不然还要收集。 3）调参数，选特征。得到模型的最优解。 4）针对特定问题会进行少量的修改。模型选择及评
目录1 前向算法求HMM观测序列的概率1.1 流程梳理1.2 算法总结1.3 HMM前向算法求解实例
原创
2022-11-06 00:28:16
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1、LeNet-5论文这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下：Input(32×32)–>CONV(6 filters)–>AvgPOOL–>CONV(16 filters)–>AvgPOOL–>FC(120)–>FC(84)–>FC(10)2、AlexNet论文 AlexNet于20
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2023-12-25 10:36:32
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