引言 实例图片 如上图，二维图形类有三个子类，分别是正方形类，三角形类，圆形类； 我们都知道要求正方形的面积，直接使用面积公式边长的平方即可，同理三角形的是底乘高除以2，圆的面积是** 乘以半径的平方...抽象方法的定义 Java中普通方法的定义方式是 访问权限 返回类型 方法名（有参数填写参数，没参数为空）{ 方法内部代码； } 因为抽象方法我们无法给出具体的实现，所以抽象方法的定义与普通方法有所不同...定义方式如下： 访问权限 abstract 返回类型 方法名（有参数填写参数，没参数为空）; 注意：因为不知如何实现，所以没有大括号了。 抽象方法的使用 抽象方法必须声明在抽象类中。...by 随机的未知 sjdwz.com */ public class Square extends Graphics2D{ //边长 private int length = 6;...，调用起来没有任何意义； 抽象类中可以有构造方法，可供子类创建对象时，初始化父类成员使用 子类的构造方法之中，是有默认的super()方法的，所以需要访问父类的构造方法，那么父类的构造方法需要存在； 抽象类中
是所有组成的向量； 创建大小为的（稀疏的）回归矩阵，其中是 candidate strings 的数量。...2.3 参数选择 永久随机化满足参数为的差分隐私特性。...对于即时随机化，首先可以看到，如果bloom过滤器的某位是，那么 在中该位是的概率 为； 反之，如果bloom过滤 器的某位是，那么在中该位是的概率 为。 永久随机化满足参数为的差 分隐私特性。...当改变其他两个值时，没有明确体现出清晰的结论。 在选取 , 和的情况下，能确定采样值的个数上限 和总采样数 之间存在关系：。...这个上限也只有在原始数据满足均匀分布，采用 Basic One-time RAPPOR 时才能在理论上达到。而采用原版的 RAPPOR 能确定采样值的个数会更少。
所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。 伪随机数的生成是从种子值开始。如果反复使用同一个种子，就会生成相同的数字系列。...默认情况下，Random 类的无参数构造函数使用系统时钟生成其种子值，而参数化构造函数可根据当前时间的计时周期数采用 Int32 值。...但是，因为时钟的分辨率有限，所以，如果使用无参数构造函数连续创建不同的 Random 对象，就会创建生成相同随机数序列的随机数生成器。 通过创建单个而不是多个 Random 对象可以避免此问题。...若要提高性能，请创建一个随时间推移能生成多个随机数的 Random 对象，而不要反复新建会生成同一个随机数的 Random 对象。...下面主要就第二类介绍几个方法： 方法1：思想是用一个数组来保存索引号，先随机生成一个数组位置，然后把随机抽取到的位置的索引号取出来，并把最后一个索引号复制到当前的数组位置，然后使随机数的上限减一，具体如
本文从什么是似然函数以及似然函数的定义引入最大似然函数，最后通过简单的抛硬币例子来更加具体的说明。 a 什 么 是 似 然 函 数 ？...▲似然与概率 求概率的时候确定已知了参数，所以可以通过这些参数来求将来发生结果的可能性，而求似然的时候，是已知了实验的结果，估计参数可能的概率。...b 似 然 函 数 的 定 义 为了方便我们把某个参数定义为B，事件定义为A。对于概率来说就是已知B发生，A发生的概率，那么写成"条件概率"的形式就是 ，也就是 。...前面说到条件概率的时候，我都采用加粗然后引号引起来，因为它实质上并不是一个完全意义上的条件概率，因为这里的参数并不是一个随机变量，所以要注意，这个只是写法上的问题，我们可以把 写成 或者...c 最 大 似 然 函 数 估 计 其实最大似然估计是似然函数最初也是最自然的应用。上文已经提到，似然函数取得最大值表示相应的参数能够使得统计模型最为合理。
该代码通过用户估算的兵力的上限和下限，可以测定出士兵的实际人数。 （三）编写程序，输入任意大的自然数，输出各位数字之和。...对列表的元素进行求和运算，对非数值型列表运算需要指定start参数，同样适用于元组、range。 eval（常量表达式） 用来计算字符串的值或执行字符串中的Python代码，或者进行类型转换。...（三）先确定数据类型和算法，再编写程序实现。 七、实验报告要求 实验报告以书面/电子形式提交，严禁抄袭，一旦发现，即为零分。...import math a=float(input("请输入三角形的边长1：")) b=float(input("请输入三角形的边长2：")) c=float(input("请输入三角形的边长3...# 用户输入士兵人数的上限与下限 soldiers=eval(input("请输入士兵的估算人数的上限和下限，用逗号隔开：")) while len(soldiers) !
在数据预处理之前，先来了解下特征工程，特征工程指的是在原始数据之中提取，构造，选择数据特征的过程。有句话是：“数据和特征工程决定了你能到达的上限，机器学习模型决定了你能多么逼近这个上限”。...互信息对于回归问题(y连续)，可采用：皮尔森相关系数，f_regression, *mutual_info_regression，最大信息系数 1.1.2 相关系数法使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的...，即给定一个随机变量后，另一个随机变量不确定性的削弱程度，因而互信息取值最小为0，意味着给定一个随机变量对确定一另一个随机变量没有关系，最大取值为随机变量的熵，意味着给定一个随机变量，能完全消除另一个随机变量的不确定性...；2、对于连续变量的计算不是很方便（X和Y都是集合，x，y都是离散的取值），通常变量需要先离散化，而互信息的结果对离散化的方式很敏感。...#参数estimator为基模型 #参数n_features_to_select为选择的特征个数 RFE(estimator=LogisticRegression(),n_features_to_select
RF在DT Bagging的基础之上通过加入样本随机和特征随机的方式引入更多的随机性，解决了决策树泛化能力弱的问题。而线性回归作为线性模型，很容易并行化，处理上亿条训练样本不是问题。...但从特征层面来看仍然存在欠缺，需要让特征更加丰富化，深度挖掘特征之间的潜在价值。 2.1 基础特征构建 特征作为ETA中的重要部分，决定了ETA的上限。...(1) 超参数选择 a....时序关系也是ETA场景的重要特征，尝试将该关系特征化加入到目前的模型和策略中，改善特征质量，提高ETA的预估能力上限。...同时引入深度学习和增强学习，在提高上限的同时，用更好的模型去接近这个新的预估上限。 Reference 即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践
他们所有的互动都是通过他们身体的边界进行的:感觉冲击着他们的表面,而行动则对应着他们形态的变化。我们使用多项式函子来形式化这种形态透视。...我们将主动推理理论描述为这些范畴之间的指数函子,解决了我们早期工作中的许多未解决的问题,并指出自由能原理的形式化是这些理论的伴随。...为了形式化系统的形状及其相互作用,我们采用多项式函子:每个多项式将编码系统的“表型”(可能的形状或配置),以及每个配置中可能的感觉。...为了赋予这样的系统生命,我们构造了由多项式索引的统计对策和动态行为的范畴。一个积极的推理原则是这些类别之间的索引函子。...例如,我们可以非常普遍地对空间导航建模 :我们可以使用参数化的统计游戏来编码关于“外部空间”结构的不确定性(例如:哪些点或社区与哪些点或社区相连,以及通过哪些路径)。
不过，现代类型检查器具有强大的类型推断算法，使它们能够确定变量或者函数的类型，而不需要我们显式地写出类型。...例如，T或Box>有一个类型参数T，后者又有一个类型参数U。 正如高阶函数是接受其他函数作为实参的函数，高阶类型是接受其他种类作为实参的种类（参数化的类型构造函数）。...泛型类型，如T[]，需要一个实际的类型参数来生成一个具体类型。其类型构造函数为(T) -> [T[] type]。...一个“参数化表达式”的面向对象继承体系的例子。类图如下。 这里的表达式，可以通过eval() 方法，计算得到一个数字，二元表达式有两个操作数，加法和乘法表达式通过把操作数相加或相乘来计算结果。...Functor 函子的代码实现示例 class Functor { // 构造函数，创建函子对象的时候接收任意类型的值，并把值赋给它的私有属性 _value constructor(value)
函数identity是一个自函数的特例，它接收什么参数就返回什么参数，所以入参和返回值不仅类型一致，而且值也相同。...不过，在我们的例子中，List并不是一个具体的类型，而是一个类型构造子。举个例子，构造List[Int]，也就是把Int提升到List[Int]，记作Int -> List[Int]。...这就表达了元素间的关系也可以映射为另一个范畴元素间关系。 所以类型构造器List[T]就是一个函子。 理解了函子的概念，接着继续探究什么是自函子。...除了Identity的自函子，还有其它的自函子，见下图： ? 自函子范畴 图中的省略号代表这些范畴可以无限地延伸下去。...我们看看幺半群的定义中规定的结合律。对于函数而言，结合律就是将函数以各种结合方式嵌套起来调用。我们将常用的compose函数看作此处的二元运算。
RF在DT Bagging的基础之上通过加入样本随机和特征随机的方式引入更多的随机性，解决了决策树泛化能力弱的问题。而线性回归作为线性模型，很容易并行化，处理上亿条训练样本不是问题。...GBDT构造特征在ETA场景中的应用方案 在ETA场景中，由于业务场景复杂，所以特征的丰富性决定了ETA最终效果的上限。...超参数选择 首先为了节点分裂时质量和随机性，分裂时所使用的最大特征数目为√n。 GBDT迭代次数（树的数量）。 树的数量决定了后续构造特征的规模，与学习速率相互对应。...虽然增加树的数量和深度都可以增加新构造的特征规模。但树深度过大，会造成模型过拟合以及导致新构造特征过于稀疏。 训练方案 将训练数据随机抽样50%，一分为二。...与此同时，我们也在尝试进行更多的探索。我们认为时序关系也是ETA场景的重要特征，并尝试将该关系特征化加入到目前的模型和策略中，改善特征质量，提高ETA的预估能力上限。
ImageView相应的边长相等，缩放后放在左上角 fitCenter(ImageView.ScaleType.FIT_CENTER)：保持纵横比，图片较长的边长与ImageView相应的边长相等，缩放后放在中央...fitEnd(ImageView.ScaleType.FIT_END)：保持纵横比，图片较长的边长与ImageView相应的边长相等，缩放后放在右下角 center(ImageView.ScaleType.CENTER...); ad.setTitle("系统提示： "); ad.setMessage("带取消、中立和确定按钮的对话框！")..., Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); }); ad.show(); 16.使用Toast显示提示框 步骤如下： 调用Toast构造器或makeText方法创建...Manager服务 通过构造器创建一个Notification对象 为Notification设置属性 通过Notification Manager发送Notification final NotificationManager
parallel 并行 parameter 参数、形式参数、形参 parameter list 参数列表 parameterize 参数化 parent class 父类...拷贝 拷贝 copy (n) 复件, 副本 cover 涵盖 覆盖 create 创建、建立、产生、生成 创建 creation 产生、生成 创建 cursor 游标 光标...泛型、一般化的 一般化的、通用的、泛化 generic algorithm 泛型演算法 通用算法 getter (相对於 setter) 取值函式 global 全域的（对应於 local...泛型、一般化的 一般化的、通用的、泛化 generic algorithm 泛型演算法 通用算法 getter (相对於 setter) 取值函式 global 全域的（对应於 local...:下溢） overhead 额外负担、额外开销 额外开销 overload 多载化、多载化、重载 重载 overloaded function 多载化函式 重载的函数 overloaded
RF在DT Bagging的基础之上通过加入样本随机和特征随机的方式引入更多的随机性，解决了决策树泛化能力弱的问题。而线性回归作为线性模型，很容易并行化，处理上亿条训练样本不是问题。...在Facebook的文章中，会基于样本在GBDT中的输出节点索引位置构造0-1特征，实现特征的丰富化。...GBDT构造特征在ETA场景中的应用方案 在ETA场景中，由于业务场景复杂，所以特征的丰富性决定了ETA最终效果的上限。...(1) 超参数选择 a. 首先为了节点分裂时质量和随机性，分裂时所使用的最大特征数目为√n。 b. GBDT迭代次数（树的数量）。 树的数量决定了后续构造特征的规模，与学习速率相互对应。...与此同时，我们也在尝试进行更多的探索。我们认为时序关系也是ETA场景的重要特征，并尝试将该关系特征化加入到目前的模型和策略中，改善特征质量，提高ETA的预估能力上限。
编写的函数模板可能无法处理某些类型显式具体化 方法：对于给定的函数名，可以有⾮模板函数、模板函数和显式具体化模板函数以及它们的重载版本。...过程：创建候选函数列表。其中包含与被调⽤函数的名称相同的函数和模板函数。使⽤候选函数列表创建可⾏函数列表。...例如，使⽤float参数的函数调⽤可以 将该参数转换为double，从⽽与double形参匹配，⽽模板可以为 float⽣成⼀个实例。确定是否有最佳的可⾏函数。如果有，则使⽤它，否则该函数调⽤出错。...编译器必须确定哪个可⾏函数是最佳的。它查看为使函数调⽤参数与可⾏的候选函数的参数匹配所需要进⾏的转换。通常，从最 佳到最差的顺序如下所述。完全匹配，但常规函数优先于模板。...- ⼀个完全匹配优于另⼀个的另⼀种情况是，其中⼀个是⾮模板函 数，⽽另⼀个不是。在这种情况下，⾮模板函数将优先于模板函数（包 括显式具体化）。
，C++ 关键字） constant 常数（相对於 variable） 常量 constructor（ctor） 建构式 构造函数 （与class 同名的一种 member functions） ...copy (v) 复制、拷贝 拷贝 copy (n) 复件, 副本 cover 涵盖 覆盖 create 创建、建立、产生、生成 创建 creation 产生、生成 创建 cursor 游标...功能 function template 函式模板、函式范本 函数模板 functor 仿函式 仿函式、函子 game 游戏 游戏 generate 生成 generic 泛型、一般化的 一般化的...功能 function template 函式模板、函式范本 函数模板 functor 仿函式 仿函式、函子 game 游戏 游戏 generate 生成 generic 泛型、一般化的 一般化的...常规的 overflow 上限溢位（相对於 underflow） 溢出（underflow:下溢） overhead 额外负担、额外开销 额外开销 overload 多载化、多载化、重载 重载
constructor（ctor） 建构式 构造函数 （与class 同名的一种 member functions） copy (v) 复制、拷贝 拷贝 copy (n) 复件, 副本 cover...涵盖 覆盖 create 创建、建立、产生、生成 创建 creation 产生、生成 创建 cursor 游标 光标 custom 订制、自定 定制 data 资料 数据 database...功能 function template 函式模板、函式范本 函数模板 functor 仿函式 仿函式、函子 game 游戏 游戏 generate 生成 generic 泛型、一般化的 一般化的...功能 function template 函式模板、函式范本 函数模板 functor 仿函式 仿函式、函子 game 游戏 游戏 generate 生成 generic 泛型、一般化的 一般化的...常规的 overflow 上限溢位（相对於 underflow） 溢出（underflow:下溢） overhead 额外负担、额外开销 额外开销 overload 多载化、多载化、重载 重载
近年来，ML 在化学和材料研究中的不断扩展的应用包括预测相关分子的结构，基于分子动力学模拟计算能表面，识别具有所需材料特性的结构以及创建机器学习的密度泛函。...其他有趣的方向包括通过聚类识别结构相似的材料，并使用凸包构造确定在某些热力学约束下，许多预测结构中哪一个最稳定（Anelli等，2018）。...., 2018） D 密度泛函理论的电子密度 在上面的许多例子中，密度泛函理论计算已用作训练数据的来源。可以肯定的是，机器学习在创建新的密度函数中也发挥着作用。...对于量子化学，这些包括 QM9 数据集中的134,000个分子（Ramakrishnan等人，2014）和由其他小分子和肽数据集的随机采样子集组成的 COMP6 基准数据集，每个条目均使用相同的参数进行计算优化方法...一些更具前景（挑战性）的领域包括应用探索高维景观以进行参数/超参数优化的方法，以及确定如何在 ML 体系结构和/或放入数据格式中包括边界行为或缩放定律。
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