一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。...与线性回归等积极学习的算法不同，KNN 不会估计在训练阶段概括训练数据的模型的参数。惰性学习有利有弊，训练一个积极学习的成本可能很高，但使用生成的模型进行预测的成本少。...使用 KNN 进行分类 我们使用一个简单的问题作为，我们需要根据一个人的身高和体重来预测他或她的性别的情况。这里有两个标签可以分配给响应变量，这就是为什么这个问题被称为二元分类。...所以我们的准确率为75%: 使用 KNN 进行回归 KNN 也可以执行回归分析。让我们使用他们的身高和性别来预测他的体重。...我们在下表中列出了我们的训练和测试集： 使用KNeighborsRegressor，我们可以进行回归的任务。
阿粉之前一直都是使用传统的SSM进行开发,也就我们所说的 Spring,SpringMVC,Mybatis,即使使用的SpringBoot,无非也就是这么集中,对于持久层框架的选择,也都是Mybaits...而且MyBatis对于面向对象的概念强调比较少，更适用于灵活的对数据进行增、删、改、查，所以在系统分析和设计过程中，要最大的发挥MyBatis的效用的话，一般使用步骤则与hibernate有所区别： 综合整个系统分析出系统需要存储的数据项目...如何使用 SpringDataJPA 我们直接使用SpringBoot 整合一下Spring Data Jpa 来进行操作。来展示如何使用 Spring Data Jpa。...有问题就改嘛，这才是好朋友。 看阿粉启动的还是相对来说很成功的，接下来我们就得安排一下这个 JPa 的使用方式了。...1这个实际上就是代表的参数，如果有多个参数，可以使使用?2 其实和 Mybaits 的 #{0} 看起来很类似。 Jpa的简单使用，你学会了么？
Statsmodels 有很多特性，包括： 线性回归模型 广义线性模型 时间序列分析 多元统计 非参数方法 稳健的统计方法 可视化工具 安装 Statsmodel 库 statsmodel 库的安装很简单...使用 Statsmodel 进行简单线性回归 上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。...我们将介绍使用 statsmodel 的简单线性回归。 上面的代码是对“X”和“Y”变量之间的关系进行建模。...我们可以使用 Statsmodel 进行多元线性回归 假设要对“Y”变量与两个自变量“X1”和“X2”之间的关系建模，那么代码如下： model = smf.ols('Y ~ X1 + X2', data...总结 本文简单介绍了 statsmodel 库的基础知识以及如何使用它进行统计分析。涵盖了数据操作、汇总统计、假设检验、线性回归模型以及可视化。
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频（文末阅读原文，进行观看）。...python不像R中，默认的函数可以做回归分析lm，可以做方差分析aov，python中进行统计分析需要载入外在的包，这里经常用到的是statsmodels和sklearn包，statsmodels风格还是和...statsmodels和sklearn进行回归分析。...可以看出，formula和前者的结果完全一致。 4. sklearn的形式 ❝sklearn是非常强大的包，包括很多机器学习的方法，是机器学习的入门包，这里使用其分析回归分析。...结果可以看出，回归系数和截距和之前的分析完全一致。
如果需求定义书存在错误或遗漏，系统设计将以不完整的状态进行，因此发起方的负责人必须仔细了解当前状况和系统引入后的展望。然而，有不少企业的负责人发现很难可视化当前分析和系统引入所带来的好处。...如果仅仅因为品牌知名度决定引入系统，或者仅仅因为同行公司在进行IT化，就盲目效仿，最终可能导致实际使用后发现对公司来说毫无用处，这是很有可能发生的结果。...从现状分析中推导出理想状态的"As-Is/To-Be分析"在业务改善和效率提高的项目中，经常使用一种称为"As-Is/To-Be分析"的方法。...使用面谈、听证会、研讨会等沟通手段收集相关方的意见和期望。业务目的和目标的明确化明确项目的业务目的和目标。定义项目为何执行以及能够获得什么样的价值和利益。需求的确定确定与项目相关的需求。...要求必须清晰、独特、可测量和可验证。使用需求定义书或需求规格书等文档进行文档化。需求的审查和批准让相关方审查已文档化的需求，并收集反馈。确认需求的准确性和完整性，获得相关方的批准。
link和@import有什么区别 区别1：link是XHTML标签，除了加载CSS外，还可以定义RSS等其他事务；@import属于CSS范畴，只能加载CSS。...区别4：link支持使用Javascript控制DOM去改变样式；而@import不支持。在html设计制作中，css有四种引入方式。...方式四：导入样式 导入方式指的是使用 CSS 规则引入外部 CSS 文件。...链接方式（下面用 link 代替）和导入方式（下面用 @import 代替）都是引入外部的 CSS 文件的方式，下面我们来比较这两种方式，并且说明为什么不推荐使用 @import。... 标签导入外部 CSS 文件，避免或者少用使用其他三种方式。
Prometheus 时间序列数据库进行了 3 次重大修订。Prometheus 的初始版本将所有时间序列数据和标签元数据存储在 LevelDB 中。...高级数据库功能 Prometheus 不支持无缝监控和指标聚合所需的某些数据库功能，例如存储过程、查询编译和并发控制。 InfluxDB 的局限性 InfluxDB 有两个主要限制。...一体化 在与远程存储引擎集成时，Prometheus 使用 HTTP 和 RESTful API 上的缓冲区编码来读取和写入协议。...InfluxDB 使用由 WAL、TSM 和 TSI 文件组成的 trident 解决方案在整体数据存储中存储索引和指标值。...查询语言 InfluxDB 使用 InfluxQL（一种常规 SQL 语法），而 Prometheus 使用 PromQL 进行查询。
Memcached 和 Redis 有什么区别 Memcached 是一个分布式内存缓存系统，设计简单易用，非常适合用作缓存或会话存储。 ...Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较： Redis 支持服务器端的数据操作：Redis 相比 Memcached 来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作...WordPress 使用哪个做缓存好？ 如果单纯作为内存缓存来使用，两者其实没有什么区别，那么为什么 WPJAM Basic 为什么使用 Memcached 呢？...当然如果你已经使用了 Redis 做内存缓存或者更熟悉 Redis，WordPress 官方插件库也有很多第三方提供了 Redis 的 object-cache.php，和使用 Memcached 一样...当然，我也会使用 Redis 做其他功能的开发，比如 Redis 天然单线程，在花生小店秒杀的功能中就是使用 Redis 进行处理的，还有一些简单的消息队列处理，也是基于 Redis 进行二次开发的。
前言 今天我们将探讨C#中两个常用的字符串处理方法：IsNullOrEmpty和IsNullOrWhiteSpace。这两个方法在处理字符串时非常常见，但是它们之间存在一些细微的区别。...在本文中，我们将详细解释这两个方法的功能和使用场景，并帮助您更好地理解它们之间的区别。 IsNullOrEmpty 作用 该方法用于检查字符串是否为null或空字符串("")。
有很多用户在使用EasyCVR平台时，针对国标GB28181协议接入的设备，有时候会用到预置位，但用户经常会混淆预置位和看守位的概念。今天在这里，我们就来介绍一下两者的区别。...摄像机预置位和看守位的区别1、预置位预置位功能是将摄像机当前状态下的水平角度、倾斜角度和摄像机镜头焦距等参数，通过预置位编号储存，需要时可以迅速调用这些参数，并将云台和摄像头调整至该位置。...EasyCVR平台支持云台控制功能，可以设置预置位，而看守位也可当做预置位来进行设置。此两种功能在球机上使用只有细微差别，而在EasyCVR平台的设置中则无区别，按照预置位的Token添加设置即可。...EasyCVR平台当前可支持ONVIF、国标GB28181、海康Ehome等接入协议，这几种协议都能支持云台控制和预置位设置，用户可以根据使用场景与现场需求进行设置。...EasyCVR的云台控制功能支持调焦、转向、电子放大等操作，极大满足用户的使用需求。
HTTP和HTTPS有什么区别？...但HTTP协议采用明文传输信息，存在信息窃听、信息篡改和信息劫持的风险。...HTTPS使用安全套接字层(SSL)进行信息交换，简单来说HTTPS是HTTP的安全版，是使用TLS/SSL加密的HTTP协议。...它为互联网或内部网络连接，进行操作的两台机器之间提供安全信息通道，即HTTPS。 1.1 数据传输期间，对信息进行加密 1.2通过唯一的SSL凭据识别证书所有者身份。...谷歌从 2017 年1月1日起，Chrome 浏览器将会对未进行HTTPS加密的网站标记为「不安全」网站； 同时苹果App Store的所有iOS应用将强制采用ATS标准，也就是强制使用 HTTPS；
WGCLOUD监控系统有两个功能模块：指令下发和自定义监控项 话说，WGCLOUD确实一款非常优秀的运维监控软件，轻量且性能好 言归正传，那么它们两个有什么区别呢 1、指令下发 指令下发可以执行任何指令或者脚本...，由agent来负责执行，但是不能耗时过长（一般不要超过10s），耗时长的指令和脚本，可以改为执行后台运行的指令或脚本 打个比方，如果可以写好一个sh脚本来做我们的工作，放到主机或服务器上，agent就可以负责执行这个脚本...，通过指令下发 它最大的特点是可以批量下发和执行，如果有多个主机或服务器，也可以批量下发同一条指令，由多个主机或服务器同时执行 指令下发可以定时执行 指令下发每次下发后，执行完成就完成了，不会再重复执行该指令...此功能需要升级到专业版 customDataSeconds=600 自定义监控项支持返回值，但是推荐是数字类型，也可以不返回数字，甚至不返回任何值也可以 自定义监控项还支持告警表达式，会对返回值做校验，如果告警表达式成立进行告警
面试官：你说的这个是在组件上面使用v-model，原生input上面也支持v-model，你来说说原生input上面使用v-model以及和组件上面使用v-model有什么区别？...，今天我们就来讲讲在原生input上面使用v-model和在组件上面使用有什么区别？....number修饰符，或者input输入框上面是否有type=number的属性。...根据使用的修饰符拿到处理后的input输入框中的值，然后和v-model绑定的msg变量进行比较。如果两者相等自然不需要执行el.value = newValue将输入框中的值更新为最新值。...总结 现在来看这个流程图你应该就很容易理解了： 在组件上面使用v-model和原生input上面使用v-model区别主要有三点： 组件上面的v-model编译后会生成modelValue属性和@update
一个ndarray可以有任意数量的维度，从0维（标量）到n维。每个维度被称为一个轴。例如，一个1维数组类似于一个列表，一个2维数组类似于一个矩阵，一个3维数组类似于一个立方体。...Pandas是基于Numpy构建的数据分析库，但它比Numpy有更高级的数据结构和分析工具，如Series类型、DataFrame类型等。...将数据源重组为DataFrame数据结构后，可以利用Pandas提供的多种分析方法和工具完成数据处理和分析任务。 Pandas的主要数据结构有两种：Series和DataFrame。...DataFrame有许多常用的属性和方法，例如： 方法 功能描述 shape 返回DataFrame的行数和列数 head(n)/ tail(n) 返回数据前/后n行记录，当不给定n时，默认前/后5...你可以使用该模块中的方法进行回归分析、方差分析、协方差分析和非线性模型拟合等。它还提供了描述性统计和统计测试方法。
方式三：链接样式 链接方式指的是使用 HTML 头部的 标签引入外部的 CSS 文件。...使用这种方式，所有的 CSS 代码只存在于单独的 CSS 文件中，所以具有良好的可维护性。...方式四：导入样式 导入方式指的是使用 CSS 规则引入外部 CSS 文件。...区别4：link支持使用Javascript控制DOM去改变样式；而@import不支持。...另外，既然纵向import有最大次数限制，却可以通过横向import来继续扩展。
网上有资料显示有部分预测目标异常值为50，所以我们删除具有此异常值的样本。...3.随机森林回归模型 使用随机森林回归模型做回归预测，并使用交叉验证查看模型得分。 调用sklearn.ensemble库的RandonForestRegressor方法实例化模型对象。...= cross_val_score(randomForest_model, X, y, cv=kf) print(score_ndarray) score_ndarray.mean() 上面一段代码的运行结果如下...： [ 0.75418528 0.87356227 0.9142801 0.89722115 0.86022563] 0.85989488606383779 4.结论 使用随机森林回归模型可以取得较好的回归效果...，比使用单个决策树回归模型提升了6%的准确率，比xgboost模型低3%准确率。
一、算法要求 学生有两门考试成绩，预测学生的入学结果，即两个参数的拟合情况 题一 线性拟合，预测学生录取情况 题二 非线性拟合，预测学生录取情况，正则化逻辑回归 通过做这道题发现，选择哪种拟合方式...合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： ?...实际工程中，不应该用训练集来做预测和验证，交叉校验和册数数据的选择另有讲究，这里是练习题，不做那么多讲究了，达到学习目的即可。...=False): # """return mapped features as ndarray or dataframe""" # data = {} # # inclusive...{}{}".format(i - p, p)] = np.power(x, i - p) * np.power(y, p) # {}表示字典，即map数据集合，后面两个for用到了脚本的方式进行条件操作
3.决策树回归模型 使用决策树回归模型做回归预测，并使用交叉验证查看模型得分。 调用sklearn.tree库的DecisionTreeRegressor方法实例化模型对象。...4.梯度提升回归模型 代码逻辑和第3章相同。 调用sklearn.ensemble库的GradientBoostingRegressor方法实例化模型对象。...官方文档有更新sklearn版本的指南，链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/install.html 如果你使用的是conda update scikit-learn...image.png 从上图中可以看出，几个集成回归模型都在测试集上取得0.8以上的得分。 决策树回归模型和额外树回归模型在训练集上取得了满分，与测试集结果差距大，说明这2种模型容易过拟合。...有2个可能取值。
为此，作者开发了一种新的自回归生成模型，旨在捕获可变长度序列集的关键统计特性；该模型不需要比对，而是通过自回归似然来实现上下文相关的预测和生成，适合于建模和设计抗体的互补性决定区。...作者提出的自回归模型可以使用序列之前的所有氨基酸来预测序列中的某个特定位置的氨基酸，通过自回归似然将概率分布 ? 沿着序列分解为先前元素的条件概率的乘积。...模型的因果结构允许对一组序列进行有效训练，推断变异效应以及对新序列进行采样。该模型的自回归性质消除了对结构比对的需要，并能够应用到建模和设计具有挑战性的蛋白质序列。 ?...图3 抗体库的生化特性分布 总结 该文章中，作者展示了如何在不依赖序列比对的情况下，使用神经网络驱动的自回归生成模型对序列约束进行建模，并为以前无法实现的应用（如纳米抗体）设计新颖的功能序列。...另外，作者还使用自回归生成模型设计了一个智能、多样且高效的纳米抗体序列文库，用于针对目标抗原的实验性筛选。
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