还有建立在功利基础上的关系，如生意关系，政治联盟，传统的婚姻很大程度上也是功利关系。还有一种基于人本身之优秀的人际关系，这是一种相互欣赏、互相尊重，相互亲善的友好关系。...亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱，他认为基于愉悦或功利的相互关系中，有一个取舍条件，这种关系是一种有来有往（quid pro quo）的关系，是一种交易关系，这种交易关系背后不断思考公平的问题...但在实际的生活中很难达到这个理想状态，所以我今天想说一点我的其他思考，就是人生，包括爱情和职业等问题在内，都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题，说点别的事情。...我不知道你们是否有过这样的感觉，人生往往在一个不经意间，就会向另一个方向发展。...遗憾，是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾，凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了，就这样走下去，至于是晴空万里还是阴云密布，都接受好了。因为，这是自己的选择。
某些场景下我们需要删除目录下指定类型,后缀的文件。这时候就需要一些小技巧。 首先我们先要了解一下模式匹配。...– 匹配任何单个字符 [seq] – 匹配seq中的任何字符 [!seq] – 匹配任何不在seq中的字符 1.要除目录中除filename之外的所有文件 > rm -v !...交互删除以.zip结尾以外的所有文件： > rm -i !(*.zip) 4.删除目录中除 .zip和.odt结尾之外的所有文件 > rm -v !...(*.zip|*.odt) 5.删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 > find ....-type f -not -name '*.gz'-delete 6.用一个 pipeline 和 xargs,删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 > find .
某些场景下我们需要删除目录下指定类型,后缀的文件。这时候就需要一些小技巧。 首先我们先要了解一下模式匹配。...– 匹配任何单个字符 [seq] – 匹配seq中的任何字符 [!seq] – 匹配任何不在seq中的字符 1.要除目录中除filename之外的所有文件 rm -v !...(“filename1”|“filename2”) 交互删除以.zip结尾以外的所有文件： rm -i !...(*.zip) 4.删除目录中除 .zip和.odt结尾之外的所有文件 rm -v !(.zip|.odt) 5.删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 find ....-type f -not -name ‘*.gz’-delete 6.用一个 pipeline 和 xargs,删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 find .
Android Spinner列表选择框的应用 Spinner 是 Android 的列表选择框，不过 spinner 并不需要显示下拉列表，而是相当于弹出一个菜单供用户选择。...Spinner 属性： ● android:spinnerMode：列表显示的模式，有两个选择，为弹出列表（dialog）以及下拉列表（dropdown），如果不特别设置，为下拉列表。...● android:prompt：对当前下拉列表设置标题，仅在dialog模式下有效。传递一个“@string/name”资源，需要在需要在资源文件中定义<string…/ 。...● 使用 adapter 接口设置，最常见的方式，动态加载灵活，可以设置各种样式和数据来源。...可以指定 List<Map<P,T 格式数据，list 的数据对应 Spinner 中的每一行，Map 中的数据对应没一条数据 mSpinner = (Spinner)findViewById(R.id.sp_bank
在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版？...一个粗略的比喻是一个超市，在那里货架上有许多商品可供选择，每个用户选择他们认为有意义的商品。 ? 基于二进制还是基于源代码的发行版？ 发行版大体上可以分为两类: 二进制和基于源代码的发布。...基于二进制的发行版提供了所有已经预先编译并准备安装的软件组件。 这些组件使用"足够好"的构建选项进行编译，这些选项对大多数用户都有效。 它们还为需要或希望编制自己的组件的少数用户提供这些组件的来源。...另一方面，基于源代码的发行版侧重于提供一个框架，在这个框架中，最终用户可以从源代码构建所有组件本身。 这些发行版还提供了一些工具，可以轻松地选择一个合理的开始组件集合，并根据需要调整每个组件的构建。...下面将描述一些早期的选项，以便与现有的发行版进行比较。 物联网 Linux 发行版 浏览一下有争议的领域。
MRP运行时会展开物料的BOM的，当物料有多个BOM时，系统是如何选择的呢？本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。 我们看一下系统是如何配置的？...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择： ? ?...这两个配置决定了MRP运行时，选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中，物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中，由于生产版本是强制的，所以这个选项取消，都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小，也参考生产版本中的设置。 ? ?
此外，我们还简要介绍了正态逼近，在一定假设的前提下，可以通过正态逼近计算出基于单个测试集的性能估计的不确定性。下一节中我们将详细讨论置信区间和估计不确定性。...但是基于特征的底层样本统计数据变化依然是一个问题，特别是在小数据集上（图5）。...Logistic回归模型中，模型参数就是数据集中每个特征变量的权重系数，该系数可以最大化对数似然函数或最小化损失函数自动更新，而超参数则比如是迭代次数，或基于梯度的优化中传递训练集(epochs)的次数...另一个超参数是正则化参数估计的值。 在训练集上运行算法时更改超参数的值可能会产生不同的模型。从一组由不同的超参数值产生的模型中寻找最佳模型的过程称为模型选择。...当涉及到模型选择时，如果数据集很大，并且计算效率也是一个问题，则最好选择three-way handout 方法；模型选择的另一个不错的方法是，在一个独立的测试集上使用k-fold交叉验证。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...在讨论偏差-方差权衡时，把 leave-one-out 交叉验证和 k 折交叉验证进行对比，并基于实证证据给出 k 的最优选择的实际提示。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...超参数调整阶段之后，基于测试集性能选择模型似乎是一种合理的方法。但是，多次重复使用测试集可能会带来偏差和最终性能估计，且可能导致对泛化性能的预期过分乐观，可以说是「测试集泄露信息」。...图 12：超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method）图示 图 13：k 折交叉验证步骤图示 图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示 编辑：黄继彦
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...在讨论偏差-方差权衡时，把 leave-one-out 交叉验证和 k 折交叉验证进行对比，并基于实证证据给出 k 的最优选择的实际提示。...logistic 回归的概念 把超参数调整（又称超参数优化）和模型选择的过程看作元优化任务。当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。...超参数调整阶段之后，基于测试集性能选择模型似乎是一种合理的方法。但是，多次重复使用测试集可能会带来偏差和最终性能估计，且可能导致对泛化性能的预期过分乐观，可以说是「测试集泄露信息」。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤 模型选择中 k 折交叉验证 总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...在讨论偏差-方差权衡时，把 leave-one-out 交叉验证和 k 折交叉验证进行对比，并基于实证证据给出 k 的最优选择的实际提示。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...超参数调整阶段之后，基于测试集性能选择模型似乎是一种合理的方法。但是，多次重复使用测试集可能会带来偏差和最终性能估计，且可能导致对泛化性能的预期过分乐观，可以说是「测试集泄露信息」。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。 ---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。
本文主要解说vim中对文本的选择，vim中选择文本分为： （1）选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v （2）选择行 ———— 命令行模式下输入大写V （3）选择块 ————...进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v； c. 用上下键选择文本；（v选择多个连续的字符，V选择连续的行，Ctrl+v选择对应的块） 假设要复制粘贴文本的话，继续进行下面步骤： d....移动光标至要拷贝的位置，输入p粘贴。
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。...机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中，照度、亮度都是衡量光源强度的指标，是两个既关联又不同的物理量。...同一只光源，指定方向上光源表面辐射出来的光通量、与光源辐射到样品上的光通量是不相等的。 特别说明：光源的亮度视觉感，有时受色温影响较大。在光通量相同的光源中，色温高的光源会产生亮度高的错误的视觉感。...不可见光源主要用来应对一些特定的需求，如管道焊接工艺的检测，由不可见光的可穿透性，可达到检测点。 光源选择关键性能指标 1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。...第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单地说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。
问题 ①基于演化计算的Wrapper特征选择算法在计算量上耗费很大。 ②基于PSO演化计算的特征选择算法在演化效率上有显著提高，但是评价过程的时间依旧很长。...贡献 作者提出了一种应用聚类到训练集上的动态代理模型，有助于获取数据集上的特征来使选出的特征更好。...（类的个数等于代理训练集实例大小，用户设置） 动态代理模型 Real fitness: 在原始训练集上的适应度值 Surrogate fitness:在代理模型上的适应度值 目的 由于特征子集每次迭代时都会变...，为了保持上述两个值的一致性，要适时地动态调整。...③在代理池中计算X的适应度值，得到{f1,f2,…,fm}计算差距最小的|fi-f0|，选择此代理。
不同于我们普通爬虫获取xpath,scrapy获得xpath对象获取他的值语法 一.xpath对象获取值 xpath对象..extract() 二.Scrapy框架独有的xpath取值方式 利用href...NewsId=\d{1,4}")]') 利用text结合正则表达式定位 a=response.xpath('//a[re:test(text(),"\w{4}")]') xpath还有对于html元素操作的两个实用的函数
为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...单变量特征是基于单一变量和目标y之间的关系，通过计算某个能够度量特征重要性的指标，然后选出重要性Top的K个特征。...递归式消除特征 递归式消除特征(RFE)是指，将全部特征都丢到给定的模型里面，模型会输出每个特征的重要性，然后删除那些不太重要的特征；把剩下的特征再次丢到模型里面，又会输出各个特征的重要性，再次删除；如此循环...##所选择的（重要性最高的）特征被分配为等级1，被删除的特征显示其原始的位置。...1.基于L1正则化的特征提取 使用L1正则化的线性模型会得到一个稀疏权值矩阵，即生成一个稀疏模型：该模型的大多数系数为0，即特征重要性为0，这个时候可以利用 SelectFromModel方法选择非零系数所对应的特征
mouse.bird.size B: mouse[bird.size] C: mouse[bird["size"]] D: All of them are valid 答案: A 在JavaScript中，...mouse没有名为bird的键，这意味着mouse.bird是undefined。然后，我们使用点符号来询问size：mouse.bird.size。...这是无效的，并将抛出Cannot read property "size" of undefined。
带搜索的下拉选择框，其实现成的框架并不少，很多框架的下拉选择框，虽自带ajax搜索，但是在下拉列表的时候，要展示所有数据，在开发的时候，问题来了，如果下拉选择框的数据很多，有几百条怎么办？...难道我们要几百条数据全部展示到下拉框？这种体验效果自然很差，然后就想到了自己做一个简单的下拉选择框，会简单很多，也方便使用。...我在例子中，默认只展示5条，数据也小于10条，当然可以自己改，这只是例子而已。...append(""+v.servername+""); } }) } } 这只是一个简单的带联想搜索的下拉选择框...在数据量大的时候，我们仅展示几条数据，但搜索的时候，是在所有json串中搜索，而不像大部分框架那样，只能在select的option中去搜索。
图片在当今互联网时代，爬虫已经成为了一项非常重要的技术。爬虫技术可以帮助企业和个人获取大量的数据，从而进行数据分析和决策。但是，要想让爬虫技术发挥最大的作用，就需要选择一款动态住宅套餐。...那么，在选择动态住宅套餐时，我们应该注意哪些问题呢？1....不同类型和规模的爬虫需要不同的动态住宅套餐。如果我们的爬虫规模较小，可以选择一些价格较低的套餐；如果我们的爬虫规模较大，就需要选择一款价格较高、流量更大的套餐。3....综合考虑套餐的功能和预算在选择动态住宅套餐时，需要考虑套餐能够实现的功能和价格。...在与商务经理进行充分沟通之后，充分结合自身的业务需求，定制一款适合自己的、经济合理的套餐，可以提高我们在采集业务中的效率和灵活性。在选择动态住宅套餐时，我们需要注意以上几点。
在《Excel实战技巧15：在工作表中查找图片》中，我们使用名称和INDEX/MATCH函数组合，在工作表中显示与所选择名称相对应的图片。...图1 选择单元格区域B3:B10，将其命名为“卡通人物”，如下图2所示。 ? 图2 接着，选择要创建下拉列表的单元格，本例中为单元格E3，设置其数据有效性如下图3所示。 ?...图3 然后，选择单元格区域B3:C10。单击功能区“公式”选项卡“定义名称”组中的“根据所选内容创建”命令，根据左侧列创建名称，如下图4所示。 ? 图4 这里运用了一个技巧，一次性创建了8个名称。...然而要注意的是，名称的命名规则中，所命名的名称中不能有空格，因此列B中单元格内容不能含有包含空格在内的名称不接受的字符。...图5 最后，选择单元格E3附近的单元格，在列C中任选一幅图片粘贴到该单元格中，并在公式栏中将该图片的名称修改为：=卡通人物照片，如下图6所示。 ? 图6 看看最终的效果，如下图7所示。 ?
为什么凌帅会这么纠结于币种的选择呢？ 这个问题换个说法就是，价值感知中币种选择的重要性？ 重要性有三： 第一，你要选择一个有长远的巨大的成长空间的币种。...第三，在价格感知的过程中，你是要经常用小资金进行演练的，一旦有了信心，一旦发现了机会，就会发动大规模的军事行动。 三九讲，二级市场的投资就是一个人的创业。你选择的币种就是你创业的方向。...pressone对应公众号、得到、喜马拉雅，做内容分发，基于MIXIN；mtn对应微信游戏、app store，做游戏和app分发，基于MIXIN；show对应短视频、快手、花椒，基于MIXIN。...凌帅曾当面问过三九老师：你选择PRS，而PRS是基于XIN平台的，XIN是更底层的公链，不是更应该选择XIN吗？三九回答：个人偏好吧！ 笑来老师，见过钱，会花钱，不需要解释，100分。...这就是凌帅选择UT和XIN进行价值感知训练的逻辑。在具体操作中，凌帅对价值感知进行了优化，请听下回分解。
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