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cross-request 插件下载安装教程

cross-request 赋予一个 html 页面跨域请求能力,该扩展仅支持 YApi 接口管理平台 2.9版本修复了 chrome72 版本无法发送 cookie 问题 3.0修复 chrome...73 版本无法发送请求问题,新版本因 chrome 安全策略改动,不再支持文件上传 Chrome 在 73 版本后,限制了 content-script 跨域请求,导致cross-request2.几的版本插件不可用...,需要升级到cross-request3.0 本插件目前只支持Chrome浏览器 cross-request下载链接: 由于某些不可描述的原因,cross-request插件可能不方便下载,在这里提供了离线版的安装包...问题说明: 1、首次使用Yapi的时候,需要安装cross-request插件,请求是通过本地的cross-request插件发送出去的。...3、如果有需求,需要通过代理配置来访问接口的,可以在后台留言,我扩展了官方的cross-request插件,支持该功能。

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YApi的跨域插件cross-request不能用了,解决方案看这里

cross-request遇到的问题 最近在使用cross-request插件会收到一些报错信息: Manifest version 2 is deprecated, and support will...也就是说到2023年1月份,cross-request插件可能就不能正常运行了,目前cross-request插件还没人维护,无法升级到Manifest version 3的版本。...这些功能限制可能也会影响cross-request插件的正常运行。...暂时的解决方案 Mozilla说会在Firefox 中保留 WebRequest API,可以使用Firefox浏览器安装cross-request插件来使用。不过需要安装Firefox浏览器。...在公众号咻咻ing后台回复cross-request获取 插件安装包。 在Firefox设置中使用文件安装附加 组件的 方式安装扩展。 图片 如果遇到什么问题,在后台留言交流吧!

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Cross Entropy

Entropy:", -(a*torch.log2(a)).sum()) # Entropy: tensor(0.0342) 这种情况的熵更小了,说明在这种概率分布情况下,你中奖的惊喜程度特别 特别大 Cross...计算两个分布的Cross Entorpy,我们通常用H(p,q)来表示,H(p,q)的计算公式为 $$ \begin{align*} H(p,q)&= -\sum p(x) logq(x) \\ &...frac{Q(i)}{P(i)} $$ 简单一点理解就是,假如把P和Q作为函数画出来,它俩重叠的部分越少,$D_{KL}$越大,如果两个函数图像几乎完全重合,$D_{KL}≈0$ 如果 $P=Q$, 则Cross...pred是一个0-1 Encoding,即[0 0...1...0...0],很明显,这个pred的Entropy H(p)=0,因为1log1=0,那么这个pred和真实的Encoding q之间的Cross...Entropy $$ \begin{align*} H(p,q)&= H(p) + D_{KL}(p|q) \\ &= D_{KL}(p|q) \end{align*} $$ 也就意味着,当我们去优化p和q的Cross

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cross_validate和KFold做Cross-validation的区别

以下正文 机器学习的模型选择一般通过cross-validation(交叉验证)来完成,很多人也简称为做CV。...对于cross_validate,文档如是说: Evaluate metric(s) by cross-validation and also record fit/score times,翻译过来就是这个...但是另一份文档给这个api归了个类,归为Cross validation iterators,是“交叉验证迭代器”。...再简单一点,你只要计算CV值,用cross_validate就行了,你想自己对K折数据进行一些处理,那就用KFold。可以说cross_validate输出的是成品,而KFold输出的只是半成品。...现在我特别好奇另一个问题:如果是我,我会选择用KFold来实现cross_validate。那cross_validate有没有用到KFold呢?

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Deep&Cross Network(DCN)

在DCN中针对Wide&Deep模型的Wide侧提出了Cross网络,通过Cross网络学习到更多的交叉特征,提升整个模型的特征表达能力。 2. 算法原理 2.1....network的层,用于对Stacking后的特征进行学习;第四种是Deep network的层,作用与Cross network的层一样,此外,Cross network的层和Deep network...Cross network Cross network部分是Deep&Cross网络的核心部分,其作用是利用深度神经网络充分挖掘特征中的交叉特征。...Cross network中的特征交叉 image.png 注:在Cross network中,网络中每一层的维数都是相等的。 3....总结 Deep&Cross Network通过对Cross network的设计,可以显示、自动地构造有限高阶的特征叉乘,并完成不同阶特征的选择,从而在一定程度上摆脱了人工的特征工程,同时保留深度网络起到一定的泛化作用

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