机器学习中的监督部分大多从样本数据开始，首先构建满足一定假设且逻辑合理、理论完备的“带参”假设函数
FISTA（A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm）是一种快速的迭代阈值收缩算法（ISTA）。FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想，在迭代过程中进行了更为聪明（smarter）的选择，从而达到更快的迭代速度。理论证明：FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k)。
第一种：Divider(Double:height,Double:indent,color:color)
传统的带通滤波器设计方法中涉及了很多复杂的理论分析和计算。针对上述缺点，介绍一种使用EDA软件进行带通滤波器的设计方案，详细阐述了使用FilterPro软件进行有源带通滤波器电路的设计步骤，然后给出了在Proteus中对所设计的滤波器进行仿真分析和测试的方法。测试结果表明，使用该方法设计的带通滤波器具有性能稳定。设计难度小等优点，也为滤波器的设计提供了一个新的思路。
全局最优：问题所有的可能解中效果最好的解。 局部最优：问题的部分可能解中效果最好的解。
对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。
在上一篇文章中介绍了西门子PCS7的APL之模拟量驱动块，那么今天就主要说一说模拟量的报警限值如何设置，以及在画面上如何设置。
地理坐标网（经纬网） 为了制作和使用地图的方便，高斯－克吕格投影的地图上绘有两种坐标网：地理坐标网和直角坐标网。 在我国1：1万－1：10万地形图上，经纬线只以图廓的形式表现，经纬度数值注记在内图廓的四角，在内外图廓间，绘有黑白相间或仅用短线表示经差、纬差1’的分度带，需要时将对应点相连接，就构成很密的经纬网。在1：20万－1：100万地形图上，直接绘出经纬网，有时还绘有供加密经纬网的加密分割线。纬度注记在东西内外图廓间，经度注记在南北内外图廓间。 直角坐标网（方里网） 直角坐标网
抽象解释： 将yield看成两个部分，一：return i，二：一个锁，每次执行next函数后，程序运行在一和二之间。下一次调用next函数先开第二部分的锁，输出分割线后进入一个新的循环，再return一个新的i，被新的锁锁住。（第一次相当于没有锁，直接return后再被锁）
这一节，我们会开始关注拟牛顿法。拟牛顿法是另外一个系列的优化算法，也是无约束优化算法的最后一大块。从这一个部分开始，理论的证明会开始减少，而更多的开始注重于对优化思想的介绍与理解。这是因为一方面方法和问题变得更加的复杂，另一方面也是因为很多内容的理论部分都不完备。不过这样也不是坏事，毕竟优化本来就是一门应用性很强的学科。多花点时间关心下实际的效果也自然是有必要的233。
本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
今天是机器学习的第15篇文章，之前的文章当中讲了Kmeans的相关优化，还讲了大名鼎鼎的EM算法。有些小伙伴表示喜欢看这些硬核的，于是今天上点硬菜，我们来看一个机器学习领域经常用到的数据结构——KD-Tree。
在网页设计中显示分割线可以使用元素的border单边显示即可，但是这种方法会增大元素的长度或者宽度，在元素需要精细计算以便达到布局效果的情况下，添加border往往会打乱布局。比如下面的html代码，想实现两个horizontal-cell的div水平排列，并且各占父节点的50%的宽度，并且中间要添加分割线。
常用的C++的字符串类型主要是std::string。它是模板std::basic_string的一个实例化。另外还有三个实例化std::wstring、std::u16string、std::u32string，不过不是很常用。
关于yield 看了忘，忘了看，零零散散的总是理解不透彻。今天彻底记录下，带大家一探 yield到底是什么？
白白最近的时间投了一些SLAM相关的实习，通过各种公司的面试了解了流程以及侧重点，有答的不好被拒绝的，也有拿到offer的，也有简历石沉大海的。发现很多基础的问题自己都明白但是在面试紧张的情况下描述的逻辑不是很清晰，所以导致面试效果不是很好，通过自己这一段时间的学习和面试遇到的一些SLAM相关的基础问题做一个总结。
作者丨莓酊 编辑丨青暮 线性代数（linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。 现代线性代数的历史可以上溯到19世纪中期的英国。1843年，爱尔兰数学家哈密顿发现四元数。1844年，赫尔曼·格拉斯曼发表他的著作《线性外代数》（Die lineare Ausdehnungslehre），包括今日线性代数的一些主题。1848年，詹姆斯·西尔维斯特引入矩阵（matrix）。阿瑟·凯莱在研究线性变换时引入矩阵乘法和转置的概念。很重要的是，凯莱使用一个字母来代表一个矩阵，因此将矩阵当做了聚
可靠性保障是复杂的系统工程，尤其可靠性已异常的线上服务，在业务迭代、成本约束、人力投入等方面的约束下 ，提升可用性就不再纯技术问题。
可靠性保障是一个复杂的系统工程，特别对于可靠性已经出现问题的线上服务，在业务迭代、成本约束、人力投入等方面的约束下 ，提升其可用性就不再是单纯的技术问题了。
既然format()是一个方法，那是不是也接受*args和**kwargs形式的传参呢，答案是肯定的。
为什么我们要学string类呢？那是必须是为了方便啊！在C语言中，我们创建一个字符串，有很多操作或者必须要注意的细节会把控不住，所以C++中出现了string类，让我们应对字符串等oj题也方便快捷了许多！
今天这个标题，是昨天一个小伙伴在我公众号留言给我的。我回复他说，“就是前端技术主管什么的呗”。 一般来讲，确实是这样。你先是从零开始，做一个小初级前端。然后工作二三年，技术和经验、能力都可以了，就成为一个熟练的前端开发工程师。这时就很有可能会让你负责一整个前端项目，现在前端项目一个人基本忙不过来，所以会给你搭配一二个前端新人，一如当初的你。 这时，你就成了一个“前端小主管”。恭喜你，你晋升了。 现在这个时期，我是说现在，2016、2017这二三年吧，前端的变化很快，对于人员的升级、筛选、淘汰也很快。所以如果
今天分享的这份作品，是作品征集发出后收到的第一份作品。这份作品，来自网名xiaofei的网友，现将作品整理后分享给大家。
数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程，这种壁垒的打破通常来源于两个方面，一个是技术重构，另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面，将围绕如何实现应用现代化，以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道，从而获得更高的业务价值。本文根据腾讯云日志服务研发负责人王国梁在 ArchSummit 2023 上海站的演讲内容整理而成。 腾讯云 CLS 的业务背景和挑战 腾讯云日志服务（Cloud Log Service，CLS）是腾讯云全自研的一站式、高可靠、高性能日志数据解决方案。支持各种数据源
点击蓝字 关注我们 导语 数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程，这种壁垒的打破通常来源于两个方面，一个是技术重构，另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面，将围绕如何实现应用现代化，以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道，从而获得更高的业务价值。 本文根据腾讯云日志服务研发负责人王国梁在 ArchSummit 2023上海站的演讲内容整理而成。 腾讯云 CLS 的业务背景和挑战 腾讯云日志服务（Cloud Log Service，CLS）是腾讯云全自研的一站式、高可靠、高性能日
数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程，这种壁垒的打破通常来源于两个方面，一个是技术重构，另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面，将围绕如何实现应用现代化，以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道，从而获得更高的业务价值。本文根据腾讯云日志服务研发负责人王国梁在 ArchSummit 2023上海站的演讲内容整理而成。欢迎阅读。
数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程，这种壁垒的打破通常来源于两个方面，一个是技术重构，另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面，将围绕如何实现应用现代化，以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道，从而获得更高的业务价值。
String: 一般做一些复杂的计数功能的缓存 List: 做简单的消息队列的功能 Hash: 单点登录 Set: 做全局去重的功能 SortedSet: 做排行榜应用，取TopN操作；延时任务；做范围查找
在一个项目中，我们需要计算两个函数 f(x) 和 g(x) 在 x 的值从 0 到 1000 之间的交点。为了找到交点，我们需要不断地运行这两个函数，并比较它们的结果。当 f(x) 等于 g(x) 时，我们找到了交点并停止循环。
在 Python 中，特别是在处理浮点数时，确定一个数字是否等于 0 时，必须考虑精度问题。由于计算机使用二进制表示数字，浮点运算可能会引入微小的误差。这意味着，尽管在整数上运行良好，但使用 == 进行直接比较时，浮点数可能无法达到预期效果。
首先说一下，大家的催更我都有看到，无奈我请假出差了，预计十来天，这期间也会尽力更新文章，感谢大家的支持。今天发一篇北大18级硕士Jason Cai关于xgboost的文章，后续还有相关内容的进阶。首先说一下，xgboost也算是集成学习的一种。正文如下：
https://github.com/LRH1993/AutoFlowLayout
博士一把年纪，理论物理已经没心读下去了，不知廉耻来知乎卖萌，还是深度学习卖萌，才转行半年多就敢出来卖，好羞耻呀～喵～
在项目中有时候会用到字符串类型转数字类型的情况，所以简单整合了一下字符串转整形int和浮点数float的方法。
InputMismatchException异常是输入不匹配异常，即输入的值数据类型与设置的值数据类型不能匹配 相信不少和我一样的初学者在使用Scanner获取数据时都遇到过这样一种情况 在创建了一个Scanner对象后，先是用该对象的nextInt()方法获取了一个int类型的数据，紧接着我们需要用着同一个对象利用其nextLine()方法获取一个String类型的数据 在实际运行时你就会发现，程序在获取完int类型的数据后就结束了 亦或者是在上面代码层面获取完String类型数据的基础上再去获取一个int类型的数据就会出现InputMismatchException异常 那时的我才疏学浅，一度认为是创建的Scanner对象只能获取同一种数据类型，因此就用了一中最笨的方法来解决，那就是再创建一个对象来进行数据获取 在多日的深入学习后，发现自己是多么的好笑哈哈哈，所以特此在这记录一下，其原因，其原理，其解决方案
🚀write in front🚀 🔎大家好，我是謓泽，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🏅2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5→周榜31→总榜2513🏅 🆔本文由 謓泽 原创 CSDN首发🐒 如需转载还请通知⚠ 📝个人主页：打打酱油desu-CSDN博客🎓 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏：【Python】系列_謓泽的博客-CSDN博客🎓 ✉️我们并非登上我们所选择的舞台，演出并非我们所选择的剧本📩 ---- 目录 🎓写在前
SVM模型的核心是构造一个“超平面”，并利用“超平面”将不同类别的数据做划分。问题是“超平面”该如何构造，并且如何从无数多个分割面中挑选出最佳的“超平面”，只有当这些问题解决了，SVM模型才能够起到理想的分类效果。
数论是计算机学科的基础，将以一系列文章讨论组合数学中的一些概念，包括多重集合、等价类、多重集上的排列、错排列、圆排列、鸽巢原理、二项式定理、容斥原理、卡特兰数。
在前面的文章里，我们学习了很多数据结构与算法思想。在实际的业务开发中，往往不需要我们手写数据结构，而是直接使用标准库的数据结构 / 容器类。
（1）block： 会独占一行，多个元素会另起一行，可以设置width、height、margin和padding属性；
Android L面世之后，Google就推荐在开发项目中使用RecyclerView来取代ListView，因为RecyclerView的灵活性跟性能都要比ListView更强，但是，带来的问题也不少，比如：列表分割线都要开发者自己控制，再者，RecyclerView的测量与布局的逻辑都委托给了自己LayoutManager来处理，如果需要对RecyclerView进行改造，相应的也要对其LayoutManager进行定制。本文主要就以以下场景给出RecyclerView使用参考： RecyclerVie
LDO是Low Dropout Regulator的缩写，意思是低压差线性稳压器，下面是LDO的内部框图，大致的工作原理就是：参考电压Vref和反馈电压FB（VOUT通过两个电阻分压）分别接在误差放大器的反向和正向端，然后输出误差量，再通过MOS drive调整输出电压大小，达到输出稳定。当输出电压增大时，FB增大，放大器输出电压增加，PMOS管的G极电压增大，Usg减小，PMOS的输出电流和电压较小，形成了一个负反馈系统。
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
实话说，两者有很多不同。如果你能列出最重要的，应该就足够了。你应该解释 Java 8 中的新功能。想 要获得完整清单，请访问官网：Java 8 JDK。 你应该知道以下几个重点： lambda 表达式，Java 8 版本引入的一个新特性。lambda 表达式允许你将功能当作方法参数或将 代码当作数据。lambda 表达式还能让你以更简洁的方式表示只有一个方法的接口 (称为函数式接 口) 的实例。 方法引用，为已命名方法提供了易于阅读的 lambda 表达式。 默认方法，支持将新功能添加到类库中的接口，并确保与基于这些接口的旧版本的代码的二进制兼 容性。 重复注解，支持在同一声明或类型上多次应用同一注解类型。 类型注解，支持在任何使用类型的地方应用注解，而不仅限于声明。此特性与可插入型系统一起使 用时，可增强对代码的类型检查。
容差值的数值调整，容差值是定颜色采样范围，容差越小，颜色越正确，容差范围在0-255之间，这里注意的颜色采样范围。
向学术期刊投稿时，“变态”的审稿人向你“索要”LSD-t值，可是SPSS的输出结果中没有这个值——是不是有点悲催？！另外，大家还会有一个常见的疑问：采用LSD-t法进行两两比较之后得出来的p值，需不需要调整显著性水平？
我们在编辑微信公众号的时候，如果篇幅比较长，或者要点比较多，可以用方框分几个小版块，用户浏览更明了，排版美观许多，也不会给人一种长篇大论的感觉，一眼瞄过去就不想往下看，如下图的布局是不是更清爽一些
$$minimize_{x}\frac{1}{2} \sum_{i=1}^n \frac{w_i(a_i^T x -b_i)^2}{\sum_{k=1}^n w_k} + \frac{1}{2}\frac{\lambda}{\delta}\sum_{j=1}^m(\sigma_{j} x_{j})^2$$
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