文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归&Ridge回归Lasso回归Ridge回归岭回归和lasso回归的区别L1正则&L2正则弹性网络回归贝叶斯岭回归Huber回归KNNSVMSVM最大间隔支持向量&支持向量平面寻找最大间隔SVRCART树随机森林GBDTboosting思想AdaBoost思想提升树&梯度提升GBDT面试题整理XGBOOST面试题整理LightGBMXGBoost的缺点LightGBM的优化基于Histogram的决策树算法带深度限制的Leaf-wise算法单边梯度采样算法互斥特征捆绑算法直接支持类别特征支持高效并行Cache命中率优化
贪心算法特点从局部最优解推出全局最优，并且想不出来反例。贪心没有明确有规律的套路，而对于贪心的难题，更多的是难在思路上，要用一些转化问题的思维方法，然后，再根据局部最优解推出全局最优。参考文章：贪心算法理论基础1、发饼干先排序，按饼干从小到大的顺序，依次分给从小到大排序的小朋友。127、【贪心算法】leetcode——455.分发饼干：DFS+双指针法（C++版本）2、0水准线count用来记录当前子序列的相加和，当count大于0时，继续相加。当count小于或等于0时，重新开始选取子序列。以count是否为0判定的原因：若后续为正数时，没有这个负数更好，若后续为负数时，越加只会越小）129
目录一、图论Ⅰ、spfa算法spfa求最短路思路：代码：spfa判断负环思路：代码：Ⅱ、floyd算法思路：代码：Ⅲ、prime算法思路：代码：Ⅳ、kruskai算法思路：代码：Ⅴ、染色法判定二分图思路：代码：Ⅵ、匈牙利算法（二分图）思路代码：一、图论Ⅰ、spfa算法spfa求最短路题目链接：spfa求最短路思路：本题使用的是队列求解，思路与dijkstra有相似之处，使用邻接表进行存储，使用w数组存储每个边的权重，然后t表示上一层的结点，j表示它的儿子结点，dist[j]>dist[t]+w[i]来更新边长，从而使得边长变为最小。代码：#includeusingnamespacestd;#i
目录前言（string简介，及深度理解重要性）一、string的实例化构造1.利用string类接口的构造2.string构造的模拟实现1、构造函数2、拷贝构造二、string的静态变量1、npos介绍及原理编辑2、npos模拟三、string的遍历方法1、下标遍历下标方括号模拟2、迭代器遍历迭代器及相关函数模拟3、范围for遍历模拟使用范围for的注意事项四、string的容量操作1、max_size():2、size（）与capacity（）模拟及其原理3、reserve（）reserve（）原理及其模拟4、resize（）五、string的增删查改1、push_back（）模拟实现2、
文章目录1.性质1.1重要性质梳理1.1.1转置和初等变换1.1.2加法行列式可拆分1.1.3乘积行列式可拆分1.2行列式性质的应用1.2.1简化运算1.2.2将行列式转换为（二）中的特殊行列式2特殊行列式2.1上三角或下三角行列式2.2三叉行列式2.3行列式行和（列和）为定值2.4对称行列式和反对称行列式2.5范德蒙行列式3.求行列式值的基本方法3.1行列式定义3.2行列式性质3.3行列式的展开3.4加边法3.5归纳法方阵行列式包含着大量的信息首先它直接告诉我们行列式是否可逆，如果为零则不可逆，如果不为零则可逆它可1.性质1.1重要性质梳理1.1.1转置和初等变换对于转置，值不变|AT
CNN卷积神经网络一个卷积神经网络主要由以下5层组成：数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayer1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括：去均值：把输入数据各个维度都中心化为0，如下图所示，其目的就是把样本的中心拉回到坐标系原点上。归一化：幅度归一化到同样的范围，如下所示，即减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，我们有两个维度的特征A和B，A范围是0到10，而B范围是0到10000，如果直接使用这两个特征是有问题的，好的做法就是归一化，即A和B的数
CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Methodology方法Phase1阶段1：函数更改数据增强第1步:生成原函数和修改后函数的切片(OriFSlices,ModFSlices)第2步:生成函数更改的描述(FCDesc)第3步:功能变化增强（
前言：这里我列举了MyBatis和MyBatis-Plus常用的五种批量插入的方式，进行了详细的总结归纳，写的非常详细，整体思路清晰明了，只分享干货。目录一、准备工作二、MyBatis利用For循环批量插入三、MyBatis的手动批量提交四、MyBatis以集合方式批量新增（推荐）五、MyBatis-Plus提供的SaveBatch方法六、MyBatis-Plus提供的InsertBatchSomeColumn方法（推荐）七、总结一、准备工作1、导入pom.xml依赖mysqlmysql-connector-javaruntimeorg.mybatis.spring.bootmybatis-s
（一）软件测试的定义在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序的错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。1规定条件-->测试用例2发现程序的错误-->找bug3衡量软件质量-->根据各项指标评估软件的质量4满足设计要求-->是否满足用户需求、需求规格说明书、概要设计、软件设计等（二）软件测试方法的分类按开发阶段划分：1、单元测试（UnitTesting）又称模块测试。对软件的组成单位进行测试，其目的是检验软件基本组成单位的正确性。测试的对象是软件测试的最小单位：模块。【例如：登录测试】2、集成测试（IntegrationTesting）集成测试也称联合测试（联调）、组装测试：
一。项目运行步骤与运行细节1.项目运行步骤（一定有其他的运行方式，我这里只提供一种我现在使用的编译方式）（1）项目运行使用软件与技术：1.Virtuallinux 使用这个虚拟机进行程序的编译2.Makefile与shll 使用Makefile：自动编译，有许多的文件需要编译，通过设置Makefile可以一下编译很多文件。 使用shll脚本：编译选项，比如说编译速率选择，SPI通讯速率的选择，flash大小选择。3.ESPFlashdownload 使用此软件进行烧录。4.SDK 官方提供的RTOS的工程，我使用这个工程进一步开发。 5.GPIO，UART，
