在kNN中进行顺序搜索的成本是多少_在Pulsar中拥有多个订阅的成本是多少？_在Dart中抛出异常的性能成本是多少？ - 腾讯云开发者社区

KNN的优点就是简单直观，无需拟合参数，在样本本身区分度较高的时候效果会很不错；但缺点是当样本量大的时候，找出K个最邻近点的计算代价会很大，会导致算法很慢，此外KNN的可解释性较差。...三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用这里应用ISLR包里的Caravan数据集，先大致浏览一下： > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...这里直接用scale()函数将各连续型变量进行正态标准化，即转化为服从均值为0，标准差为1的正态分布。...作为保险销售人员，只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险，这是精准营销的精确度（Precision）；因此，在这样的业务背景中，应该着重分析模型的Precesion，而不是Accuracy...以上试验都充分表明，通过机器学习算法进行精准营销的精确度比随机猜测的效果要强好几倍！ 2、KNN回归在R中，KNN分类函数是knn()，KNN回归函数是knnreg()。

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ABC成本法在企业物流成本核算和管理中的应用

第二，在现代的生产特点下，传统物流成本计算法提供的物流成本住处失真，不利于进行科学的物流控制。...（3）传统会计方法不能对物流和供应链改造工程活动进行物流成本核算。总之，对传统会计需要做若干修正以便跟踪物流成本。物流在供应链中的流动过程是价值增值与成本增加相结合的过程。...因此，应用作业成本法核算企业物流并进而进行管理可分为如下四个步骤：（1）界定企业物流系统中涉及的各个作业。...资源的界定是在作业界定的基础上进行的，每项作业必涉及相关的资源，与作业无关的资源应从物流核算中剔除。（3）确认资源动因，将资源分配到作业。作业决定着资源的耗用量，这种关系称作资源动因。...我国入世后，汽车价格面临压力，希望通过物流成本的核算发掘成本下降的潜力。由于在原有的会计体系中，无法直接得到物流成本，因此我们采用ABC作业成本进行了核算。表2 确定作业 ?

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GS在植物育种中的成本和遗传增益分析

文章的亮点是基因组选择在植物育种中的优势分析, 从时间成本, 金钱成本, 效益成本进行分析, 今天看来还是有很强的参考性. 1....杂交种在3个环境下种植, 根据结果选择45个DH2进行后续测试....冬小麦应用MAS和GS的流程比较 ? GS花费3年选择亲本,5年进行高级测试 MAS划分7年选择亲本, 7年进行高级测试 6. MAS和GS成本比较 ? 7....MAS和GS在玉米和冬小麦遗传进展的比较 ? ? 遗传力高时, 在玉米中的遗传增益, GS是MAS的3倍, 在小麦中是2倍....低遗传力时, 在玉米中的遗传增益, GS是MAS的2.5倍, 在小麦中是1.5倍. 8.

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SAP MM 非计划交货成本在采购订单历史中的显示

非计划交货成本原本就不是体现在PO里，所以发票校验的时候即使输入了这个成本，也不会以单独一个'Tr.Ev.' item出现在PO的【采购订单历史】里。...比如如下的发票中，有2个行项目，总共有200块的非计划交货成本： ? ? 但是200块会分摊的，这个PO的ITEM里，分摊到了105.26块。...PO历史中会显示分摊后的金额与当前item的发票金额（8000块）的合计金额（8105.26 块），但是不会以一个Separate的"Tr.Ev."的item显示非计划交货成本。

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在 golang 中是如何对 epoll 进行封装的？

在协程没有流行以前，传统的网络编程中，同步阻塞是性能低下的代名词，一次切换就得是 3 us 左右的 CPU 开销。...... } 在这个示例服务程序中，先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求，通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作（Read 和 Write）。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉，会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错，为啥呢？...在 netpollready 中，将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。

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在VMware中如何进行虚拟机的克隆

本文以之前安装过的master虚拟机为例进行克隆，具体教程如下。...4、这一步选择克隆源，选择第一项“虚拟机中的当前状态(C)”，如下图所示，然后选择“下一步”。 ? 5、弹出“克隆类型”的界面，如下图所示。这里选择“创建完整克隆(F)”，尔后选择“下一步”。...6、之后为克隆的虚拟机进行命名和指定安装位置。这里将该克隆机命名为slave1，位置放在主克隆机的同一目录下，如下图所示。设置好之后，点击“完成”按钮即可。 ?...9、尔后在VMware主页下面可以看到克隆好的虚拟机slave1，如下图所示。 ? 10、按照同样的克隆方法，我们可以很快的克隆出更多的虚拟机，这里小编还克隆了虚拟机slave2，如下图所示。...在VMware中进行虚拟机的克隆步骤很简单，很容易掌握，掌握了虚拟机克隆，在后期部署集群的时候，便可以提高效率。

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在 Slim 中伪造Request来进行你的HTTP测试吧

网上找了许多例子，关于这方便的比较少。...然后就想到了查看Laravel的源码看了一下，发现其实是自己伪造一个Request对象，然后执行返回结果然后自己也参考这个在slim中实现构建好测试文件 composer.json加入以下内容自动加载...如果需要伪造查询参数可以这样子做 // $request = $request->withQueryParams([]); // 使用全局函数拿到 App, 传入伪造的...Request，得到处理之后的 Response $response = getApplication()->handle($request); // 需要用 (string...) 强转，不要直接 $response->getBody()->getContents() // 区别就是强转，在实现类把读取指针重置到了第一位，防止得不到完整的内容 $

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在Power Query中如何进行类似*的模糊匹配查找？

感谢朋友们的提醒，之前的按需转置案例文件有错，现已经更新。今天我们来聊下如何在Power Query中进行类似Excel中通配符的查找。...例：在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"a"开头的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符a*来查找。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"结尾的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*a来查找。...List.Select(源,eachText.EndsWith(_,"b")) ={"b","ab"} 解释：在筛选条件的时候，以Text.EndsWith作为结尾关键词查找，类似于之前是"*"。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"为中间的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*b*来查找。

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在 S7-1500 CPU模块中，S7 路由的最大可用连接数量是多少？

对于S7-1500 CPU模块，可以建立的S7 路由的最大可用连接数量与接口类型和配置无关。描述下表中关于S7-1500 CPU模块的数据基于V1.8固件。...1517-3 PN/DP / CPU 1517F-3 PN/DP 3201) 642) CPU 1518-4 PN/DP / CPU 1518F-4 PN/DP 3841) 642) 1) 通过CPU内置的集成口和所连接的...补充知识: S7-1500 S7 单边通信描述 S7 协议是 SIEMENS S7 系列产品之间通讯使用的标准协议，其优点是通信双方无论是在同一 MPI 总线上、同一 PROFIBUS 总线上或同一工业以太网中...，都可通过 S7 协议建立通信连接，使用相同的编程方式进行数据交换而与使用何种总线或网络无关。...S7 通信分为按组态方式可分为单边通信和双边通信，单边通信通常应用于以下情况：通信伙伴无法组态 S7 连接通信伙伴不允许停机不希望在通讯伙伴侧增加通信组态和程序

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

网络可被视为由两部分组成：编码器功能“h = f（x）”和产生重建“r = g（h）”的解码器。 ? 好的，知道你在想什么！只是另一篇没有正确解释的帖子？没有！那不是将如何进行的。...这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

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LowMEP：一种低成本MEC服务器在5G中的部署方法

RAN部署在同一位置，这样MEC服务器就可以在服务请求区域的位置立即进行处理，如下图所示。...在LowMEP算法中，R-m代表一组RAN的集合，该集合中的RAN不与任何M集合中的MEC服务器相关联。...当在RAN的集合Rm中聚集出一个聚类时，集合中工作量最大的RAN被设置成聚类开始的点，然后以最接近起始点的顺序搜索集合中的RAN，满足两个约束（D,W）的RAN将会包含在聚类中。...在重复对每一次剩余的尚未连接的RAN进行相同操作后，返回MEC服务器的位置（xM），关联向量（y）。...对电信运营商来说，在设置支持URLLC的条件下，找到具有成本效益的MEC服务器位置非常重要。Lee等人提出的LowMEP实用算法，为当前MEC服务器部署的经济问题提出了一个良好的解决方案。

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在Linux中对文件的编码及对文件进行编码转换操作

Windows中默认的文件格式是GBK(gb2312)，而Linux一般都是UTF-8。下面介绍一下，在Linux中如何查看文件的编码及如何进行对文件进行编码转换。...一，查看文件编码：在Linux中查看文件编码可以通过以下几种方式： 1）、在Vim中可以直接查看文件编码 :set fileencoding 即可显示文件编码格式，很香的命令。...在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码，或者从UTF-8转换到GBK。...默认是根据你的locale选择.用户手册上建议只在 .vimrc 中改变它的值，事实上似乎也只有在.vimrc 中改变它的值才有意义。...注意，完成这一步动作需要调用外部的 iconv.dll(注2)，你需要保证这个文件存在于 $VIMRUNTIME 或者其他列在 PATH 环境变量中的目录里。

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如何对动态创建控件进行验证以及在Ajax环境中的使用

首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs...= new TableCell(); Cell.Controls.Add(_TxtBox); Cell.Controls.Add(_Require);//将刚才创建<em>的</em>二个控件...runat="server" Text="验证动态控件" Enabled="true" /> 再次运行，发现没办法再对动态生成的控件进行验证了...(也就是说，新创建的验证控件没起作用) ,怎么办呢？...经过一番尝试，发现了一个很有趣的解决办法，具体参看以下代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs"

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在Java中对List中所有元素的某个属性进行求和计算

在Java中，对List中对象的某个属性进行求和是一种常见的操作。使用Stream API可以简洁高效地实现这一目标。...::getCollection) // 获取每个对象的 BigDecimal 属性值 .filter(Objects::nonNull) // 过滤掉为 null 的值 .reduce...collection，以及相应的 getter 和 setter 方法。...在 Main 类中，使用 getListOfObjects() 方法获取示例对象列表 res，你可以替换为你自己的数据源。...使用 filter() 方法过滤掉为 null 的值。最后使用 reduce() 方法将所有值累加起来得到合计值，并将其打印输出。

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深度学习中的动手实践:在CIFAR-10上进行图像分类

该代码中唯一的特定于Neptune的部分是logging。如果你想在另一个基础设施上运行它，只需更改几行。架构和块(在Keras中) 将深度学习与经典机器学习区别开来的是它的组合架构。...你甚至可以查看错误分类的图片。然而，这个线性模型主要是在图像上寻找颜色和它们的位置。 Neptune通道仪表盘中显示的错误分类的图像整体得分并不令人印象深刻。...我在训练集上的准确率达到了41%，更重要的是，37%的准确率在验证上。请注意，10%是进行随机猜测的基线。多层感知器老式的神经网络由几个密集的层组成。在层之间，我们需要使用一个激活函数。...任何时候，你的训练分数都会以验证分数的成本上升，然后你的网络就会变得不过度拟合。我们可以在验证集上获得大约45%的准确率，这是对逻辑回归的改进。不过，我们可以做得更好。...在进行每个MaxPool操作之前，你要有1-3个卷积层。添加一个密集层可能会有所帮助。在密集层之间，你可以使用Dropout，以减少过度拟合(例如，如果你发现训练的准确性高于验证的准确性)。

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高时效、低成本， Apache Doris 在文旅业态下的统一数据中台实践

Batch Layer：在我们早期的实施类项目中，单纯以离线 T+1 进行数据支持的项目占了绝大多数。但实施类项目在实现 Lambda 架构的过程中也会面临很多问题。...，基于 Doris 的数据计算流程相比在 Hive 中的计算流程可以进行一定的简化，这样可避免过多的冗余计算设计，以此提高计算产出效率。...相较于部署一套 CDH，同等资源成本下，部署一套 Doris 可以带来更多的收益。运维管理成本降低：在原有架构下，实时统计需求需要维护非常长的计算链路。...而在实时计算场景下可以适当进行裁剪，裁剪的依据为整体查询时效的满足情况。此外，在实际的业务场景中也会有多层视图嵌套调用的情况。...这些 URL 中带有参数信息，以 String 或者 Varchar 类型存储为例，在计算过程中需要对含有特定参数的数据进行筛选。

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在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换

在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换虽说现在很多的服务提供商都会提供 JSON 接口供我们使用，但是，还是有不少的服务依然必须使用 XML 作为接口格式，这就需要我们来对 XML...格式的数据进行解析转换。...而 PHP 中并没有像 json_encode() 、 json_decode() 这样的函数能够让我们方便地进行转换，所以在操作 XML 数据时，大家往往都需要自己写代码来实现。...在 phpToXml() 的代码中，我们还使用了 get_object_vars() 函数。就是当传递进来的数组项内容是对象时，通过这个函数可以获取对象的所有属性。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202009/source/在PHP中使用SPL库中的对象方法进行XML与数组的转换

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怎么在isort Python 代码中的导入语句进行排序和格式化

快捷命令：isort 提供了命令行工具，可以快速地对代码进行排序。使用 isort 可以大大提高代码的可读性和维护性，尤其是在多人协作的大型项目中，能够帮助团队保持统一的编码风格。...如何安装或者引入 isort在Python中，为了保持代码的整洁和有序，我们通常需要对导入的模块进行排序。isort是一个非常有用的工具，它可以帮助我们自动地完成这个任务。...isort的应用场景isort 是一个强大的 Python 代码排序和格式化工具，能够帮助开发者自动化地按照一定规则对代码中的导入语句进行排序和格式化。...这有助于提高代码的可读性和一致性，也是遵循 PEP 8 风格指南的重要一步。1. 标准库导入排序在日常开发中，我们经常需要从 Python 的标准库中导入多个模块。...自定义模块导入排序在大型项目中，通常会有多个自定义模块。isort 可以确保你的代码中自定义模块的导入顺序是一致的，这对于维护大型项目来说非常有帮助。

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机器学习入门 4-9 更多有关k近邻算法的思想

kNN算法的思想也是非常的简单，而且效果很强大，这么简单的一个算法，通常在实际使用中是可以得到好的效果。不仅如此我们还可以使用kNN算法解决回归问题： ?...比如要预测一个房子房价是多少，要预测一个学生的考试分数是多少，或者预测下一个时刻股票的价格是多少，这些都属于回归问题。那如何使用kNN算法解决回归问题呢？...在很多研究上，仅仅知道预测的结果是远远不够的，我们希望对于预测的结果有一定的解释性，进而能够通过这些解释推广或者发现新的理论来进行改进，这是kNN算法所解决不了的。...实际上，使用机器学习算法来处理数据的时候，在实际生产环境中，在很多领域处理成千上万维的数据是很正常。当然维度过高，可以通过降维的方式来解决。 03 机器学习流程回顾 ?...划分数据集为训练集和测试集；对于kNN这种算法，需要数据在同一尺度下，因此要进行数据的归一化：先将训练集进行归一化Scaler，然后将归一化后的数据进行训练，得到最终的模型；测试集要使用训练集上的

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【知识蒸馏】开源 | 浙江大学提出MosaicKD通过非常低的成本获得的域外数据来进行KD，在域外数据上性能SOTA！

student模型，模仿一个预先训练的teacher在目标领域的行为。...以往的KD方法尽管取得了令人满意的结果，但在很大程度上依赖于域内数据来进行知识转移。不幸的是，这样的假设在很多情况下违反了实际设置，因为原始的训练数据甚至数据域往往由于隐私或版权的原因而不可访问。...在本文中，我们试图解决一个雄心勃勃的任务，称为领域外知识蒸馏(OOD-KD)，它允许我们只使用可以很容易地以非常低的成本获得的OOD数据来进行KD。...在Mosaic-KD中，通过一个四人的min-max游戏来实现的，在游戏中，在一个预先训练好的teacher的指导下，一个生成器、一个鉴别器、一个学生网络以对抗的方式被共同训练。...我们在各种基准的分类和语义分割任务中验证了MosaicKD，并证明它在OOD数据上性能SOTA！

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