Flutter：如何在没有插件的情况下制作旋转动画 本文将向您展示如何使用Flutter 中内置的RotationTransition小部件创建旋转动画。...简单说明 该RotationTransition小部件用于创建一个旋转的转变。...它可以采用一个子部件和一个控制该子部件旋转的动画： RotationTransition( turns: _animation, child: /* Your widget here */...完整示例 我们将要构建的应用程序包含一个浮动操作按钮和一个由四种不同颜色的四个圆圈组合而成的小部件。一开始，小部件会自行无限旋转。但是，您可以使用浮动按钮停止和重新启动动画。...override void dispose() { _controller.dispose(); super.dispose(); } } 结论 您已经在不使用任何第三方软件包的情况下构建了自己的旋转动画
巴山很久之前给大家介绍了如何打包封装matlab程序(m文件exe打包封装教程)，封装成exe的matlab程序要如何才能在其他电脑中正常运行呢？...matlab对封装的exe运行环境其实是极不友好的，各个版本的运行库之间不具有向下兼容性，这就导致了用哪个版本编译的就得用哪个版本的运行库。...只要安装好对应版本的运行库，即使电脑不安装matlab也是可以运行matlab打包的exe文件的。...巴山目前使用的matlab 2019b，因此给大家分享的exe文件只要安装好2019b版的运行库就可以正常运行。...至此，相应exe就可以正常运行了！
这是一项巨大的数据分析工作，但我们构建了我们的 AI 驱动的招聘平台 Andela Talent Cloud (ATC)，而没有使用大语言模型 (LLM)。...此外，LLM 面临可解释性挑战，这对决策至关重要：虽然它们可以生成文本输出，但理解它们对结构化数据预测背后的推理具有挑战性，并且与专注于表格数据的技术（如 XGBoost 或类似技术）相比，这是一个显着的缺点...基本上，与专门为结构化数据处理设计的模型（例如图神经网络或传统的机器学习算法，如决策树或支持向量机）相比，它们在这些场景中无法以同样有效或高效的方式执行。...处理不完整数据 建立可信的匹配适应度评分意味着我们还必须克服人们个人资料中的漏洞——缺少基本数据。例如，有些人没有具体说明他们希望赚取多少，这对于匹配人员和设定符合客户预算预期的费率都很重要。...在这种具体情况下，我们开发了一项人才费率推荐服务，该服务通过识别具有类似技能的人员来生成某人可能根据其技能寻求多少的近似值。
你可以封装你的python代码，并提供给其他人去运行，即便他们没有安装python。...可以像计算机（Windows、Mac或Linux）上的任何程序/应用程序一样运行脚本，无需Python，无需安装库。 在某些时候，可能希望将你的Python脚本提供给其他人在他们的机器上运行。...最终的结果是，其他人可以在不安装Python解释器或任何模块的情况下运行该文件。...图1 双击运行该应用程序，将看到该应用程序刚刚在你的工作目录中生成了一个名为“spend_by_category.xlsx”的Excel文件。...运行应用程序所需的一切都在“dist”文件夹中，这样我们就可以删除其他额外的文件夹和文件，我们只需将dist文件夹发送给其他人，他们就可以运行我们的Python应用程序。
最终，提供商会看到更多的客户流失和收入损失。但互联网骨干提供商正在寻求最大化其网络价值的方法，而不是任何一个应用程序的性能。通常，将流量转移到比自己的网络更快的提供商的骨干网上更有意义。...互联网路由的许多问题都发生在网络的核心。当流量保持在区域内时，互联网核心的影响通常会最小化。对于大多数应用而言，20ms路径上20％的差异是微不足道的。...我们的测试显示，虽然最后一英里连接的百分比可能是最不稳定的，但在全球连接中，互联网核心的绝对长度使得中间里程性能成为整体延迟的最大决定因素。...让Cato真正与众不同的是他们的SD-WAN方法：它是基于云的SD-WAN，很可能是基于CPE的SD-WAN的发展。他们使用运营商PoP中运行的云规模软件堆栈来执行大多数SD-WAN和安全功能。...全球WAN超越托管MPLS服务 全球广域网依赖运营商及其托管MPLS服务的日子早已过去。SD-CORE解决方案为企业提供了一系列替代方法，使企业能够在不影响网络性能的情况下降低带宽支出。
交叉验证 通常情况下，我们会将已有的数据分为两部分：训练集 (training set) 和测试集 (test set)。使用训练集来训练模型，并用测试集的数据来评估模型性能。...但是，在某些情况下，更多的重复并不会提高性能评估的准确性或稳定性。...该交叉验证方法过程如 Fig 3 所示： Fig 3. leave-one-out cross-validation 过程 对于小数据集，若分成 k 个 fold 会留下一个非常小的训练集，在小数据集上训练的模型的方差往往更高...gridSearch <- makeTuneControlGrid() Step 3. 交叉验证调优过程。...运行嵌套交叉验证过程。
& GridSearch网格搜索 3.1 K折交叉验证 3.2 GridSearch网格搜索 3.2.1 单参数调优 3.2.2 多参数调优 1 决策树模型的代码实现 决策树模型既可以做分类分析...& GridSearch网格搜索 3.1 K折交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score acc = cross_val_score..., parameters, scoring='roc_auc', cv=5) # cv=5表示交叉验证5次，默认值为3；scoring='roc_auc'表示通过ROC曲线的AUC值来进行评分，默认通过准确度评分...因为在进行单参数调优的时候，是默认其他参数取默认值的，那么该参数和其他参数都不取默认值的情况就没有考虑进来，也即忽略了多个参数对模型的组合影响。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH...中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。...前置条件 1.CDH集群正常运行 2.CDSW集群已部署则正常运行 2.环境准备 1.在CDH集群的所有节点执行如下命令安装OS依赖包 [root@ip-172-31-6-83 shell]# yum...4.CDSW运行示例代码 1.在Session启动会话创建，打开gridsearch.py文件，点击执行按钮 ? 2.查看执行结果 ? ?...5.总结 1.使用pyspark分布式运行gridsearch算法，需要在CDH集群的所有节点安装scikit-learn的Python依赖包 2.如果使用spark client模式提交作业则只需要在当前节点安装
由 ChatGPT 生成的文章摘要 博主在这篇文章中分享了一个有关在没有可移动存储介质的情况下如何重装进不去操作系统的电脑的经历。文章描述了博主帮亲戚检测电脑后，意外地导致电脑无法启动。...论我是如何在没有可移动存储介质的情况下重装了一台进不去操作系统的电脑的 前言 前几天推荐家里亲戚买了台联想小新 Pro 16 笔记本用来学习用，由于他们不怎么懂电脑，于是就把电脑邮到我这儿来让我先帮忙检验一下...瞬间，我脑子轰的般炸开 —— 坏了，我手上可没有 U 盘可以拿来重装系统啊！...于是我打开了命令提示符，试图把那个已经不存在的 D 盘给重新分回来，然而，并没有什么卵用； 无奈，我开始试着运行 chkdsk 一类的磁盘检查工具，试图死马当活马医，很显然，依然没啥卵用。...接下来的一切就非常简单了，安装系统，重新走一遍 OOBE 流程（当然这一次不同的是，因为没有网卡驱动程序，我只能使用受限的功能），把无线网卡驱动从我的电脑传过去，联网，重新下载驱动，well done！
如果本地iris.csv没有发现，抓取URL数据来运行。 下一步是获取数据，并使用head（）和tail（）方法查看数据的样子。...网格搜索 接下来是run_gridsearch。该功能需要 特征X， 目标y， （决策树）分类器clf， 尝试参数字典的param_grid 交叉验证cv的倍数，默认为5。...交叉验证 获取数据 接下来，让我们使用上面设置的搜索方法来找到合适的参数设置。...在下面的所有示例中，我将使用10倍交叉验证。...在这两种情况下，从96％到96.7％的改善都很小。当然，在更复杂的问题中，这种影响会更大。最后几点注意事项： 通过交叉验证搜索找到最佳参数设置后，通常使用找到的最佳参数对所有数据进行训练。
图2 flights数据集 该数据集完整数据量有500多万条航班记录数据，特征有31个，仅作演示用的情况下，我们采用抽样的方式从原始数据集中抽样1%的数据，并筛选11个特征，经过预处理后重新构建训练数据集...当然了，我们只是在数据集上直接用三个模型做了比较，没有做进一步的数据特征工程和超参数调优，表1的结果均可做进一步的优化。...Sklearn中通过model_selection模块下的GridSearchCV来实现网格搜索调参，并且这个调参过程是加了交叉验证的。...subsample, 1), 0) params['gamma'] = max(gamma, 0) params['alpha'] = max(alpha, 0) # 定义xgb交叉验证结果...，在执行贝叶斯优化前，我们需要基于XGBoost的交叉验证xgb.cv定义一个待优化的目标函数，获取xgb.cv交叉验证结果，并以测试集AUC为优化时的精度衡量指标。
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 默认情况下，CDSW会话中的Spark应用程序只显示...ERROR级别的日志，当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息，不能根据日志的上下文正确的定位问题。...本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上调试失败或卡住的Spark作业。...前置条件 1.CDH集群正常运行 2.CDSW集群已部署则正常运行 2.PySpark工程配置及验证 1.登录CDSW，创建一个测试的工程pyspark_gridsearch ?...4.启动Session进行测试，运行PySpark作业查看日志输出 ? 3.Scala工程配置及验证 1.登录CDSW创建一个Scala工程 ? 2.创建完成后，打开Workbench ?
今天在把以前写的代码生成工具从原来的.NET3.5升级到.NET4.0，同时准备进一步完善，将程序集都更新后，一运行程序在一处方法调用时报出了一个异常： 混合模式程序集是针对“v2.0.50727”版的运行时生成的...，在没有配置其他信息的情况下，无法在 4.0 运行时中加载该程序集 其调用的方法是从sqlite数据库中获取原来已经使用过的数据库连接，当时也没注意，就是准备设断点然后单步调试，结果竟然是断点无法进入方法体内...），而目前官方也没有给出最新的.NET4的数据访问支持。.../zh-cn/library/bbx34a2h.aspx）： 启用 .NET Framework 2.0 版 运行时激活策略，这是通过使用最新支持的运行时加载所有程序集。...配置节的字节中添加supportedRuntime配置节，并指定为“v4.0”，表示使用.NET4.0运行时来运行程序。
本次分享的内容包括： 用管道简化工作流 使用k折交叉验证评估模型性能 使用学习和验证曲线调试算法 通过网格搜索进行超参数调优 比较不同的性能评估指标 一、用管道简化工作流 在很多机器学习算法中，我们可能需要做一系列的基本操作后才能进行建模...评估方式1：k折交叉验证 # 评估方式1：k折交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score scores1 = cross_val_score...（注意参数与超参数的区别：参数可以通过优化算法进行优化，如逻辑回归的系数；超参数是不能用优化模型进行优化的，如正则话的系数。）...方式3：嵌套交叉验证 # 方式3：嵌套交叉验证 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC...将不同的指标与GridSearch结合 # 将不同的指标与GridSearch结合 from sklearn.metrics import make_scorer,f1_score scorer = make_scorer
但是交叉验证的重要性有目共睹的，无论你是在使用小数据集做算法的改进，还是在Kaggle上打比赛，交叉验证都能够帮助我们防止过拟合，交叉验证的重要性已经不止一次的在kaggle的比赛中被证明了，所以请记住这句话...这就是 CV 的神奇之处，如 Sklearn 用户指南中的介绍： 上面是一个 5 折交叉验证过程的例子，它需要五次训练过程才能完成。模型使用4折进行训练，并在最后1折进行测试。...换句话说，生成数据的过程没有过去样本的记忆。 但是，在某些情况下，数据不是 IID — 某些样本组相互依赖。...总结 在本篇文章中可能没有回答的一个问题是，“你应该总是使用交叉验证吗？”。答案是应该是肯定的。当您的数据集足够大时，任何随机拆分都可能与两组中的原始数据非常相似。...在这种情况下，CV起不到很好的作用。 但是无论数据大小，你都应该执行至少 2 或 3 倍的交叉验证。这样才是最保险的。 作者：Bex T.
3.Python版GridSearch代码 ---- 如下是Python版本的GridSearch示例代码： #sklearn_GridSearch常用方法: #grid.fit()：运行网格搜索 #grid_scores..._：给出不同参数情况下的评价结果 #best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合 #best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分 from sklearn import...的Gateway节点上使用spark2-submit命令提交运行 spark2-submit gridsearch.py \ --master yarn-client \ --num-executors...命令行显示作业运行成功，日志如下： ? 查看Yarn的8080界面，作业显示执行成功 ? 查看Spark2的History，可以看到作业是分布在CDH集群的多个节点上运行 ?...6.总结 ---- 1.在CDH集群中分布式运行Gridsearch算法时，需要将集群所有节点安装Python的sklearn、numpy、scipy及spark-sklearn依赖包 2.代码上需要将引入
首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。 下面举一个训练逻辑回归模型的例子。 假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。...我们使用训练数据训练，并算出多项式的斜率和系数等等。 然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。...算法的参数就是多项式的系数，但是多项式的系数就像物性参数，我们称之为超参数（Hyper-parameters）。 假如我们要训练决策树，此时的超参数为深度，假设深度为1，2，3，4....参数是树叶和节点等的阈值。 训练-验证-测试. 过程如上。 当有多个超参数时。 for example： SVM。 如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。...使用参数 (parameter) 和评分机制 (scorer) 创建一个 GridSearch 对象。 使用此对象与数据保持一致 （fit the data) 。
然而我发现，很多情况下一些机器学习过程都未划分验证集，这是我比较困惑的一点，这样做的原因一般是因为数据集较小，划分出验证集后整个训练过程所能接触到的数据将会更少，不利于模型训练。...一般所谓的调参也就是针对这些参数而言的，传统的调参方法有GridSearch，RandomSearch等。 参数：参数就是我们在模型训练过程中需要学习的内容。...交叉验证图解，图片来自知乎 了解交叉验证过程后，有两个重要的问题需要理解。 交叉验证的作用是什么？ 我们使用交叉验证，就是为了在有限的数据上尽可能的得到最优的模型。...一般情况下，对一个具体的问题，我们往往会使用多种模型，比如XGBoost，RF，Adaboost等，或者使用同一个模型的不同超参数，比如XGBoost的min_child_weight。...当我们对这一组模型进行交叉验证时，通过比较交叉验证的结果，可以从中选出较优的模型。也就是说，交叉验证实际上是为了选择较优模型。 怎么从交叉验证结果确定最终模型？
就是保证这个过程的随机状态，没有其他的意义，这个1可以是其他的任何数字； fit函数的两个参数就是x,y变量进行模型的训练； predict函数的参数就是对应的自变量和因变量，并对于这个结果进行预测；...9左右，是很好的模型），但是我们可以改变这个默认的参数，进一步去验证我们的模型的优劣性在，这个就是参数调优； 下面我们使用的是K折交叉验证进行调优； 代码的说明： cv=5表示进行五次交叉验证，model...就是我们建立的模型，第二个和第三个参数就是我们的训练集，这个顺序不重要（第二个参数和第三个参数的顺序可以换） 我们打印的是每一次交叉验证的结果； 最后使用mean函数求得这几个验证结果的平均值； import...赋值给model model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3,random_state=123) # 导入sklearn.model_selection模块中的交叉验证的函数...网格搜索 K折交叉验证，一方面能帮助我们更精确的评估模型； 另一方面，它经常和GridSearch网格搜索配合使用，来对模型进行参数调优。
距离度量 欧式距离 曼哈顿距离 其他距离，如汉明距离等 损失函数 MSE（回归问题） 分类交叉熵（分类问题） 二元交叉熵（分类问题） # build the modelinput_dim =...使用交叉验证来调节超参数 使用 Scikit-Learn 的 GridSearchCV ，可以自动计算超参数的几个可能值，并比较它们的结果。...使用 GridSearch，可以同时对多个参数进行交叉验证，并有效地尝试它们的组合。...注意：神经网络中的交叉验证在计算上是很昂贵的，每个组合都将使用 k 折交叉验证评估。...RandomizedCV 允许指定所有的潜在参数，然后在交叉验证中的每折中，它将选择参数的一个随机子集，对该子集进行验证。 最后，可以选择最佳的参数集并将其作为近似解。
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