线性 第二章

第二章 Spring Boot 整合 Kafka消息队列 生产者

​ 系列文章目录 第一章 Kafka 配置部署及SASL_PLAINTEXT安全认证 第二章 Spring Boot 整合 Kafka消息队列 生产者 第三章 Spring Boot 整合 Kafka消息队列 消息者(待续) 前言 Kafka 是一个消息队列产品,基于Topic partitions ......
生产者 队列 消息 第二章 Spring

UCB Data100:数据科学的原理和技巧:第十六章到第二十章

十六、交叉验证和正则化 Cross Validation and Regularization 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 认识到需要验证和测试集来预览模型在未知数据上的表现 应用交叉验证来选择模型超参数 了解 L1 和 L2 正则化的概念基础 在特征工程讲座结束时( ......
原理 技巧 科学 数据 Data

软件架构实践 V2:第二章

第二章 什么是软件架构 如果一个项目的系统构架 (包括理论基础) 尚未确定,就不应该进行此系统的全面开发。只有对构架做出明确清楚的表述,才能使之在整个开发和维护过程中加以充分利用。 ——Barry Boehm 本章我们将严格地从软件工程的角度对构架进行讨论,即除了第1章中所讲到的企业所获得的价值外, ......
架构 第二章 软件

R:Wilcoxon秩和检验(第二版)

# 清除所有变量并设置工作目录 rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹 (2)") # 加载必要的库 library(doBy) # 读取数据 gene <- read.table('table.l5.relat ......
Wilcoxon

线性表

线性表 目录线性表线性表介绍线性表的链式存储及其实现链表的应用 线性表介绍 线性表:数据元素的有序集合,除第一个和最后一个外,所有元素都有唯一前驱和唯一后继,即一对一 线性表是逻辑结构 线性表的实现通常有两种,顺序存储和链式存储,顺序存储就是我们常用的数组、向量等,把数据存放在一片连续的地址空间,物 ......
线性

第二章作业

第二章作业 一. 单选题(共4题,30.4分) (单选题)UML中的事物包括结构事物、分组事物、注释事物和()。 A. 实体事物 B. 边界事物 C. 控制事物 D. 动作事物 正确答案: D:动作事物; (单选题)UML中的4种关系是依赖、泛化、关联和() A. 继承 B. 合作 C. 实现 D. ......
第二章

【机器学习】多元线性回归

目录多元线性回归模型(multiple regression model)损失/代价函数(cost function)——均方误差(mean squared error)批量梯度下降算法(batch gradient descent algorithm)特征工程(feature engineerin ......
线性 机器

【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素 II

1 题目 给定一个已排序的链表的头 head , 删除原始链表中所有重复数字的节点,只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1: 输入:head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出:[1,2,5] 示例 2: 输入:head = [1,1,1,2,3] 输出:[2,3] 提示: 链表 ......
线性 算法 元素 II

【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素

1 题目 给定一个已排序的链表的头 head , 删除所有重复的元素,使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1: 输入:head = [1,1,2] 输出:[1,2] 示例 2: 输入:head = [1,1,2,3,3] 输出:[1,2,3] 提示: 链表中节点数目在范围 [0, ......
线性 算法 元素

用C#使用NumSharp实现简单的线性回归

前言 最近注意到了NumSharp,想学习一下,最好的学习方式就是去实践,因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码,然后基于NumSharp用C#进行了改写。 NumSharp简介 NumSharp(NumPy for C#)是一个在C#中实现的多维数组操作库,它的设计受到了 ......
线性 NumSharp

用C#实现简单的线性回归

本文基于NumSharp用C#改写了一个用python实现的简单线性回归,通过这次实践,可以加深对线性回归原理的理解,也可以练习使用NumSharp。 ......
线性

微前端使用第二章

目录二、微前端自研框架1、子应用接入a、vue2b、vue3c、react15d、react162、主应用注册子应用3、主应用路由拦截4、主应用生命周期5、加载和解析html6、运行环境隔离7、css样式隔离8、应用间通信9、全局状态管理10、提高加载性能 二、微前端自研框架 1、子应用接入 a、v ......
前端 第二章

wpf第二个画面

主要使用的控件:Grid控件、TabControl控件、DataGrid控件、TextBlock控件、Canvas控件、DatePicker控件、Button控件、Border控件、Image控件 公共属性 HorizontalAlignment:水平显示位置 VerticalAlignment:垂 ......
画面 wpf

第二周学习总结

第二周学习总结 分块 思想:把长度为 \(N\) 的序列分为若干个长度为 \(S\) 的快。对于每次询问/修改,整块打包处理,零散部分暴力处理。 一般情况况下,当 \(S=\sqrt{n}\) 时,有较好复杂度 \(m \sqrt{n}\)。 模板代码: [线段树]区间极大值2 #include<s ......

大话 JavaScript(Speaking JavaScript):第二十六章到第三十章

第四部分:提示,工具和库 原文:IV. Tips, Tools, and Libraries 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本部分提供了使用 JavaScript 的技巧(最佳实践,高级技术和学习资源),并描述了一些重要的工具和库。 第二十六章:元代码风格指南 原文:26. A ......
JavaScript 大话 Speaking

大话 JavaScript(Speaking JavaScript):第十八章到第二十章

第二十一章:数学 原文:21. Math 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 Math对象用作多个数学函数的命名空间。本章提供了一个概述。 数学属性 Math的属性如下: Math.E 欧拉常数(e) Math.LN2 2 的自然对数 Math.LN10 10 的自然对数 Math.L ......
JavaScript 大话 Speaking

大话 JavaScript(Speaking JavaScript):第十六章到第二十章

第十六章:变量:作用域、环境和闭包 原文:16. Variables: Scopes, Environments, and Closures 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本章首先解释了如何使用变量,然后详细介绍了它们的工作方式(环境、闭包等)。 声明变量 在 JavaScrip ......
JavaScript 大话 Speaking

【算法】【线性表】【链表】分隔链表

1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ,请你对链表进行分隔,使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1: 输入:head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出:[1,2,2,4,3, ......
线性 算法

线性代数期末速通

目录行列式(数值)逆序数行列式的性质行列式计算的根本行列式转置行列式行(列)变换null行列式某行列成比例行列式公因子k可提行列式倍加D不变某行列全0值0行列式某行列可拆补充|AB|=|A|+|B|四阶以上行列式计算变换为上下三角主对角线相乘按行列展开(余子式与代数余子式)异乘变零以及速算方法范德蒙 ......
线性代数 代数 线性

构建安全可靠的系统:第十六章到第二十章

第四部分:维护系统 原文:Part IV. Maintaining Systems 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 准备应对不舒适情况的组织有更好的机会处理关键事件。 尽管不可能为可能扰乱您组织的每种情况制定计划,但作为综合灾难规划策略的第一步,正如第十六章中所讨论的那样,是务实和 ......
系统

构建安全可靠的系统:第二十一章到附录 A

第二十一章:建立安全和可靠性文化 原文:21. Building a Culture of Security and Reliability 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Heather Adkins 与 Peter Valchev,Felix Gröbert,Ana Op ......
附录 系统

非线性状态误差反馈NLSEF

一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合,获得更有效的误差反馈控制率,只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如fst函数(fhan函数)和fal函数等,可实现“小误差大增益,大误差小增益”的效果。 二、理论分析有了跟踪微分器TD之后,我们就可以利用误差e1=v1-x1和误差微 ......
非线性 误差 状态 NLSEF

【算法】【线性表】【链表】反转链表II

1 题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ,其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点,返回 反转后的链表 。 示例 1: 输入:head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4 输出 ......
线性 算法

【算法】【线性表】【链表】反转链表

1 题目 给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。 示例 1: 输入:head = [1,2,3,4,5] 输出:[5,4,3,2,1] 示例 2: 示例 3: 输入:head = [] 输出:[] 提示: 链表中节点的数目范围是 [0, 5000] -5000 <= No ......
线性 算法

数据结构线性表

线性表的两种存储结构: 1.顺序存储(线性表若采用链式存储结构时,内存中可用存储单元的地址连续或不连续都可以) 2.链式存储(线性表若采用顺序存储结构时,必须占用一片连续的存储单元) 线性表的顺序存储结构 顺序存储结构在存、读数据时,不管是哪个位置,时间复杂度都是O(1);而插入或删除时,时间复杂度 ......
数据结构 线性 结构 数据

kettle从入门到精通 第二十九课 job 循环 检验字段的值

1、平常我们在用kettle设计job的时候,会用到循环来处理一些业务逻辑,比如循环检测某个表中的数据条数等。这个时候就会用到一个特别重要的步骤:检验字段的值。 下图是一个的通过初始化DNOE变量为false,等待3s之后更新DONE变量为true的一个循环demo。 2、设置变量步骤,可以从属性文 ......
字段 kettle job

R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型(DLNM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

第二章 C++对C的拓展

第二章 C++对C的拓展 2.1 C++命名空间基本常识 1、创建名字是程序设计过程中一项最基本的活动,当一个项目很大时,它会不可避免地包含大量名字。c++允许我们对名字的产生和名字的可见性进行控制。 我们之前在学习c语言可以通过static关键字来使得名字只得在本编译单元内可见,在c++中我们将通 ......
第二章

FileOutputStream第二个参数怎么理解 默认第二个参数是false,表示不追加,每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容,ture表示在之前的基础上追加内容

FileOutputStream第二个参数怎么理解 new FileOutputStream(“b.txt”,true); 默认第二个参数是false,表示不追加,每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容,ture表示在之前的基础上追加内容 比如,以下代码执行两次,结果是dfdf,如果是fals ......
内容 参数 FileOutputStream 对象 基础

【算法】【线性表】【链表】链表求和

1 题目 给定两个用链表表示的整数,每个节点包含一个数位。 这些数位是反向存放的,也就是个位排在链表首部。 编写函数对这两个整数求和,并用链表形式返回结果。 示例: 输入:(7 -> 1 -> 6) + (5 -> 9 -> 2),即617 + 295 输出:2 -> 1 -> 9,即912 进阶: ......
线性 算法
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