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基于遗传算法的特征选择：通过自然选择过程确定最优特征集

我们面临的问题是确定哪些特征与问题相关。我们找寻目标是具有高质量的特征。...给定一组特征，最优配置是这些特征的集合或子集。这种方法是离散选择。在可能性排列的情况下，确定最优特征集的成本是非常高的。 遗传算法使用一种基于进化的方法来确定最优集。...对于特征选择，第一步是基于可能特征的子集生成一个总体（种群）。 从这个种群中，使用目标任务的预测模型对子集进行评估。一旦确定了种群的每个成员，就会进行竞赛以确定哪些子集将延续到下一代。...n_jobs=-1)model = model.fit(X, y)print('Features:', X.columns[model.support_]) GeneticSelectionCV 初始种群（大小为“...进行竞赛选择以确定哪些成员将继续到下一代。竞赛中的成员数量由“tournament_size”设置。竞赛规模是根据评分指标从总体中选出的几个成员相互竞争。获胜者被选为下一代的父母。

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基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

但是因为技术的快速发展，现在是信息大爆炸的时代，有多余的可用数据，因此通常会出现多余的特征。许多特征都是多余的。它们会为模型增加噪音，并使模型解释出现问题。 我们面临的问题是确定哪些特征与问题相关。...在可能性排列的情况下，确定最优特征集的成本是非常高的。 遗传算法使用一种基于进化的方法来确定最优集。对于特征选择，第一步是基于可能特征的子集生成一个总体（种群）。...从这个种群中，使用目标任务的预测模型对子集进行评估。一旦确定了种群的每个成员，就会进行竞赛以确定哪些子集将延续到下一代。...-1) model = model.fit(X, y) print('Features:', X.columns[model.support_]) GeneticSelectionCV 初始种群（大小为“...进行竞赛选择以确定哪些成员将继续到下一代。竞赛中的成员数量由“tournament_size”设置。竞赛规模是根据评分指标从总体中选出的几个成员相互竞争。获胜者被选为下一代的父母。

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37.Linux驱动调试-根据oops的栈信息,确定函数调用过程

在上章里,我们分析了oops的PC值在哪个函数出错的 本章便通过栈信息来分析函数调用过程 1.上章的oops栈信息如下图所示: 9fe0: 代表最初的栈顶SP寄存器位置 9e80:代表函数出错的SP寄存器位置...当内核的某个函数出问题时,内核便通过LDMIA,将栈顶sp打印出来,然后栈顶sp+4,直到到达最初的栈顶 2.2我们以下图的3个函数为例: 若c()函数出问题后,内核就会打印b()函数的内容(0x03,...LR), 打印a()函数的内容(0x02,LR),直到sp到达栈顶为止 其中lr值,便代表各个函数的调用关系 3.接下来我们便以上章的oops里的栈信息来分析 在上章里,我们找到PC值bf000078在...3.1先来看first_drv_open()函数,找到STMDB入栈的lr值,来确定被哪个函数调用的 如上图所示，first_drv_open()函数里,通过stmdb      sp!...(此处省略n字) 4.最终分析出,栈信息的调用过程如下: ret_fast_syscall()-> 　　sys_open()-> 　　　　 do_sys_open()-> 　　　　　　  do_filp_open

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33.Linux驱动调试-根据oops的栈信息,确定函数调用过程

上章链接入口: https://blog.csdn.net/qq_16933601/article/details/104327937 在上章里,我们分析了oops的PC值在哪个函数出错的 本章便通过栈信息来分析函数调用过程...当内核的某个函数出问题时,内核便通过LDMIA,将栈顶sp打印出来,然后栈顶sp+4,直到到达最初的栈顶 2.2我们以下图的3个函数为例: ?   ...若c()函数出问题后,内核就会打印b()函数的内容(0x03,LR), 打印a()函数的内容(0x02,LR),直到sp到达栈顶为止   其中lr值,便代表各个函数的调用关系 3.接下来我们便以上章的oops...3.1先来看first_drv_open()函数,找到STMDB入栈的lr值,来确定被哪个函数调用的 ?   如上图所示，first_drv_open()函数里,通过stmdb sp!...如上图所示, nameidata_to_filp函数存了6个值,所以,第二个值lr= c0089fb8 4.最终分析出,栈信息的调用过程如下: ret_fast_syscall()-> 　　sys_open

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以Abcd为特征的新威胁

执行摘要 通过绿盟威胁捕获系统，我们发现了一批具有特定行为和目标的攻击者，其攻击所用HTTP请求包中的User-Agent字段往往是确定内容：“Abcd”，主要感染目标涉及多款路由器和视频监控设备。...另外，在已知的资产情报数据中，这些攻击者有40%为物联网设备，其中79%为摄像头，17%为路由器。...图 2.1 攻击源国家数量Top10 2.2攻击源设备类型分布 在已知的资产情报数据中，这些攻击源有40%为物联网设备，这些物联网设备中79%为摄像头，17%为路由器。...2.3 攻击源开放端口分布 关注这些攻击源的开放端口。如图 2.2 所示，这些攻击者开放的端口前十名为：80、443、53、500、554、81、23、21、8080、37777。...CDN提供商CloudFlare，对应的指令参数为“CF”，这类攻击向受害者网站的/cdn-cgi/l/chk_captcha路径不断发送请求，我们猜测其会令受害者网站快速陷入Under Attack模式被

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P语言: 为异步、容错和不确定性而生的编程语言

P在Windows内核中的早期的积极经验推动了P#的出现，P#是一个使用C#扩展来提供状态机和系统测试的框架。...P能够进行充分的故障切换测试，这使其特别适合于进行容错分布式服务验证，也就是说，在意外故障发生时验证服务是否能恢复并继续运行。网络消息的丢失和单个状态机的故障都会被建模为事件。...P将故障建模为事件使得故障注入变得更加地自动化，并可以在存在大量事件和错误的情况下对故障切换进行系统性的测试，而这几乎无需程序员出力。...P在系统测试方面的能力使其能够彻底搜查由于并发发送事件的顺序不确定性而引起的所有可能。然而，该能力在处理显式数据输入方面存在一定的限制，特别是当该输入的多样性异常庞大的时候。...这种限制使得难以将P应用于诸如机器人技术之类的应用，该类应用的复杂性主要源于不确定输入下的决策。处理大量不确定的输入目前正在研究之中。我们正在研究符号和概率技术来应对这一挑战。

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确定一个字符串是否为有效的数字

问题 你有一个可能包含一个数字值的字符串，你需要知道该字符串是否包含一个有效的数字。 解决方案 使用任意数字类型的静态TryParse方法。...例如，要确定一个字符串是否包含一个double，可使用下列方法。...System.Globalization.NumberFormatInfo.CurrentInfo, 　　　out result)) 　 { 　　// 是一个double 　 } 讨论 本范例展示了如何确定一个字符串是否只包含一个数字值...如果字符串包含一个有效数字，TryParse方法将返回true，而且不会遇到使用Parse方法时的异常。 在实际的上位机编程中会大量使用 if (!...int.TryParse(textBox_delay.Text, out var delay)) { MessageBox.Show("延迟触发的时间输入错误，需要输入整数。

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多尺度特征融合：为检测学习更好的语义信息（附论文下载）

它首先使用卷积神经网络从输入图像中提取视觉特征，然后通道注意力模块重新加权通道特征以增强不同特征图的一致性。...最后，使用研究者提出的多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征图，这进一步减少了不同特征通道层之间的语义差距。在Pothole-600数据集上进行了大量实验，以证明提出的方法的有效性。...我们可以通过一系列的卷积和池化操作获得顶层的特征图。虽然特征图具有丰富的语义信息，但其分辨率不足以提供准确的语义预测。不幸的是，直接结合低级特征图只能带来非常有限的改进。...受一些成功应用的空间注意力机制的启发，研究者引入了MSFFM，它基于空间注意力来有效地融合不同尺度的特征图。语义差距是特征融合的关键挑战之一。...因此，研究者利用CAM，如下图所示，通过改变每个通道中的特征权重来增强每一层中特征图的一致性。 CAM旨在根据每个特征图的整体像素重新加权每个通道。首先采用全局平均池化层来压缩空间信息。

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【组合数学】递推方程 ( 递推方程求解过程总结 | 齐次 | 重根 | 非齐次 | 特征根为 1 | 指数形式 | 底为特征根的指数形式 ) ★★

1 ) 四、常系数线性非齐次递推方程 特解形式 ( n 的 t 次多项式 | 特征根为 1 ) 五、常系数线性非齐次递推方程 特解形式 ( 非齐次部分是指数 | 底不为特征根 ) 六、常系数线性非齐次递推方程...特征方程 : ( 1 ) 递推方程标准形式 : 写出递推方程 标准形式 , 所有项都在等号左边 , 右边是 0 ; ( 2 ) 特征方程项数 : 确定 特征方程项数 , 与 递推方程项数相同 ; (...2n^1 + P_3n^0 , 化简后为 : H^*(n) = P_1n^2 + P_2n + P_3 四、常系数线性非齐次递推方程 特解形式 ( n 的 t 次多项式 | 特征根为 1...有关 , f(n) 为 n 的 t 次多项式 , 如果齐次部分 特征根 不为 1 , 则特解 H^*(n) 也 是 n 的 t 次多项式 ; 如果齐次部分 特征根 为 1..., 重复度为 e , 则特解 H^*(n) 也 是 n 的 t + e 次多项式 ; 提高的次幂是 特征根 1 的重复度 , 如果重复度为 2 , 则需要提高 2 次幂 ; 为了解决上述问题

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只需百十行代码，为你的Web页面增加本地文件操作能力，确定不试试吗？

} } description用于说明，好像没什么用，accept是个对象，key为MIME type，value为一个数组，代表允许的文件扩展名。...，比如设置为['.smm']，那么.json和.smm为后缀的文件都可以选择： 图片 如果MIME type设置的比较宽泛的话，比如application/*，那么所有MIME type为application...writable的close方法前，调用它的write方法写入的内容默认都保存在这个文件，只有调用close以后才会更新到源文件，并且自动删除这个临时文件，另外页面关闭，也会删除这些文件。...新建 新建调用的是showSaveFilePicker方法，也接收一个选项对象为参数，有两个选项和showOpenFilePicker方法是一样的，即types和excludeAcceptAllOption...，之外还有一个选项： suggestedName 默认填充的文件名称，为空则创建文件时输入框就是空的。

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腾讯广告商品中台流程编排引擎架构实现

哈希（Hash）：将请求中的某些特征数据（例如 IP、MAC 或者更上层应用的某些信息）作为特征值来计算需要落在的节点。哈希算法会保证同一个特征值每一次都会落在相同的服务器上。...通过这种方式，调度器维护了执行器列表以及每个执行器的负载，发起调用的时候查询这个路由表就可以。...，可以指定一个满载能力值，比如说执行器执行中的任务数量为300即是满载，那么执行器的负载计算公式就是：执行中的任务数量/300。...到此，我们自己实现的负载均衡算法就介绍完了。 5.1.2 接口调用重试策略 流程编排引擎当中编排的各服务节点是通过网络请求的方式来进行信息交换和编排，但网络存在不确定性，会造成请求抖动。...因为所有服务都统一通过编排引擎来进行编排，我们可以把调用深度理解为1。

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将内部类写为static的可以实现和外部类相同的调用方式

将内部类写为static的可以实现和外部类相同的调用方式 public class StaticDispatch { abstract class Human { } class Man extends...StaticDispatch sr = new StaticDispatch(); sr.sayHello(man); sr.sayHello(woman); } } 代码中刻意地定义了两个静态类型相同但实际类型不同的变量...，但虚拟机（准确地说是编译器）在重载时是通过参数的静态类型而不是实际类型作为判定依据的。...并且静态类型是编译期可知的，因此，在编译阶段，Javac编译器会根据参数的静态类型决定使用哪个重载版本，所以选择了sayHello（Human）作为调用目标，并把这个方法的符号引用写到main（）方法里的两条...invokevirtual指令的参数中。

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独家 | 时间信息编码为机器学习模型特征的三种方法（附链接）

其实也可以使用相同的方法获取来自 DatetimeIndex 的一系列其他信息。例如，一年中的日/周/季度，给定一天是否为周末的标志，一个周期的第一天/最后一天等等。...我们可以使用以下正弦/余弦变换将循环时间特征编码为两个特征。...调整这些参数值的一种方法是使用网格搜索来确定给定数据集的最佳值。 最终比较 我们可以执行以下代码段，以生成编码时间相关信息的不同方法的数字比较。...我们对训练集和测试集所得分数之间的相似性假设也得到了证实。 表 2：训练/测试集的分数 （MAE） 比较。 总结 我们展示了三种将时间相关信息编码为机器学习模型特征的方法。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

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EasyNVR调用接口获取通道信息snapURL返回为空的原因分析及解决

EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议的视频平台，支持设备接入、视频直播、录像与存储、检索回看、转码分发等视频能力服务，能将前端接入的视频源，实现转码与处理，并支持多格式的视频流分发，包括RTSP...、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等，在安防监控领域有着较为广泛的应用。...图片为了便于用户集成、调用与二次开发，我们也提供了丰富的API接口供用户使用，有需要的用户可以参阅官方接口文档。有用户反馈，在调用获取通道信息时，返回信息中SnapURL为空。...在用户的配置文件中找到snap_loop_interval，根据需求调整数值，保存后将EasyNVR重启。图片重启EasyNVR之后，再次调用接口，此时的SnapURL已经返回了值。

92820

秘诀二：拿捏执行器技术（2）

§ 分支预测：指令在现代CPU中以流水线运行，当处理器遇到分支条件跳转时，通常不能确定执行那个分支，因此处理器采用分支预测来预测每条跳转指令是否会执行。...如果CPU的访问模式是线性的（比如访问数组），CPU会主动将后续的内存地址预加载到CACHE，这就是CPU的数据预取。因此程序如果能够充分利用到这个特征，将大大提速程序的性能。...，因此在运行时要根据其表达式遍历的具体结果来确定其执行的函数和类型，对这些类型的判断要引入非常多的分支判断。...，为这个表达式生成的执行代码将所有的逻辑内联，完全去除函数调用。...§ 一次一元组的函数模型在控制流的调动下，每次都需要进行函数调用，调用次数随着数据增长而增长，而一批元组的模式则大大降低了执行节点的函数调用开销，如果我们设定一次一批的数量为1000，函数调用相对于一次一元组能减少三个数量级

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【连载】openGauss 执行器技术

其中，标注为①的流代表数据流，可以看到数据从叶节点流到根节点;标注为②的流代表控制流，从根节点向下驱动(指上层节点调用下层节点函数的数据传送函数，从下层节点请求数据)。...在这个阶段执行器会完成一些初始化工作，通常的做法是遍历整个执行树，根据每个算子的不同特征进行初始化执行。比如 HashJoin 这个算子，在这个阶段会进行 Hash 表的初始化，主要是内存的分配。...算子是执行树的最基本的运算单元。按照不同的功能，算子划分为如下几种。 1.控制算子 控制算子并不映射代数运算符，而是为使执行器完成一些特殊的流程所引入的，其主要类型及描述见表1。...(1)一次一元组的函数模型在控制流的调动下，每次都需要进行函数调用，调用次数随着数据的增长而增长，而一次一批元组的模式则大大降低了执行节点的函数调用开销，如果设定一次一批元组的数量为1000，则函数调用相对于一次一元组能减少...行 效 率，openGauss 执行引擎采用了诸如向量化、编译执行等多种现代软件技术，并充分结合硬件技术的特征进行高效执行。

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【无监督学习最新研究】简单的「图像旋转」预测，为图像特征学习提供强大监督信号

【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。...在我们的研究中，我们打算通过这种方式学习图像特征：训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。我们从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。...因此，为了实现无监督的语义特征学习，正确地选择这些几何变换是至关重要的。我们提出的是将几何变换定义为0°、90°、180°和270°的图像旋转。...在整篇论文中，我们从定性和定量的论证上支持这一理论。此外，我们经过实验证明，尽管我们的自监督方法很简单，但预测旋转变换的任务为特征学习提供了一个强大的替代监督信号。在相关基准测试上取得了显著的进步。...，为语义特征学习提供了强大的监督信号。

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