🌈个人主页:Aileen_0v0🔥热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法​💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”#mermaid-svg-J7VN4RbrBi51ozap{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-J7VN4RbrBi51ozap.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-J7VN4RbrBi51ozap.error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#

我是一名有2年经验的程序员，我在4个地方工作过，我真的认为自己是一个自信、流畅的开发人员。我的大部分同事都有CS学位，我真的感觉没什么区别!但是，为了与这些人保持一致，我学习了C(从新手到专业阅读从C开始的内容)、C的DataStructures以及C++的OOP。我对指针、内存管理有一定的了解，我还参加了一项奖学金，其中包括C、DataStructures和C++。我想指出，我对C和C++的熟悉程度不超过阅读一些页面和执行一些演示；我没有参与过任何使用C或C++的项目。最近我的一个friend建议我广泛学习C和C++，然后转到OpenGL并学习图形编程。他说，我通过学习这些主题可能获

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭3年前。Improvethisquestion我是C++的新手，在游戏行业工作了几个月。我希望回到这个行业，并且明白一个人需要成为一名非常优秀的C++程序员(主要是因为制作游戏的竞争非常激烈)。我想知道是否有任何真正好的在线网站可以帮助解决这个问题。基本上，我正在寻找可以帮助我掌握C++概念并通过练习编程示例帮助我成为一名优秀编码员的东西。

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失，定义如下：LogLoss=∑(x,y)∈D−ylog⁡(y′)−(1−y)log⁡(1−y′)LogLoss=\sum_{(x,y)\inD}-y\log(y')-(1-y)\log(1-y')LogLoss=(x,y)∈D∑​−ylog(y′)−(1−y)log(1−y′)其中：(x,y)∈D(x,y)\inD(x,y)∈D是包含许多有标签样本（即成对数据集）的数据集。(x,y)∈D(x,y)\inD(x,y)∈Dyyy是有标签样本中的标签。由于这是逻辑回归，因此的每个yyy值都必须是0或1。y′y'y′是针对xx

机器学习中的数据处理和特征工程是非常关键的步骤，它们直接影响模型的性能和泛化能力。以下是一些常见的数据处理和特征工程技术：数据处理：缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以选择删除缺失值、填充均值/中位数/众数，或使用插值方法。异常值处理：检测和处理异常值，可以使用统计方法或基于模型的方法。数据标准化和归一化：将不同特征的值范围缩放到相似的尺度，以避免某些特征对模型的影响过大。类别特征编码：将分类变量转换为模型可以处理的格式，如独热编码或标签编码。日期和时间处理：提取有用的信息，如年份、月份、星期几等，可以帮助模型捕捉时间相关的模式。数据分割：将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便评估模型的泛化

目录前言阅读对象阅读导航前置知识笔记正文一、OAuth2介绍1.1使用场景*1.2基本概念（角色）1.3优缺点二、OAuth2的设计思路2.1客户端授权模式2.1.0基本参数说明2.1.1授权码模式2.1.2简化（隐式）模式2.1.3密码模式2.1.4客户端模式2.2令牌的使用2.3令牌更新三、SpringSecurityOAuth2快速开始3.1授权服务器的几个节点3.2整体架构（授权码模式）3.3代码整合（授权码模式）3.4更新令牌3.5基于redis存储Token四、SpringSecurityOauth2整合JWT4.1整合JWT4.2扩展JWT中的存储内容4.3解析JWT学习总结感谢

1.背景介绍强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种在智能体与环境之间建立关联的方法，通过与环境的互动学习最佳行为。动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种求解最优策略的方法，它通常用于解决具有递归性质的问题。在本文中，我们将探索PyTorch的强化学习和动态规划技巧，揭示其在实际应用中的潜力。1.背景介绍强化学习是一种机器学习方法，它通过在环境中进行交互，学习如何取得最大化的奖励。强化学习的目标是找到一种策略，使得在任何给定的状态下，智能体可以选择一种行为，从而最大化其累积奖励。动态规划是一种求解最优策略的方法，它通常用于解决具有递归性质的问题。

1.背景介绍强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策。强化学习的目标是找到一种策略，使得在环境中执行的动作可以最大化累积奖励。在强化学习中，动态规划(DynamicProgramming,DP)和决策网(DecisionNetwork)是两种重要的方法，它们可以帮助我们解决复杂的决策问题。在本文中，我们将讨论强化学习中的动态规划与决策网，包括它们的核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势与挑战。2.核心概念与联系2.1强化学习强化学习是一种学习从环境中收集的数据，以便在未来与环境交互

1.背景介绍随着人工智能技术的发展，人工智能已经成为了许多行业的核心技术。在教育领域，人工智能也开始发挥着重要作用。学生们在学习过程中，需要选择合适的学习资源来提高自己的技能。然而，随着人工智能技术的发展，学习资源的数量也越来越多。因此，人工智能技术可以帮助学生们更有效地筛选学习资源。在本文中，我们将讨论如何使用人工智能技术来帮助学生们筛选学习资源。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答2.核心概念与联系在本节中，我们将介绍一些核心概念，以及它们之间的联系。这些概念包括

为什么写这篇，一是没人讲，二是网上很多同学分享ES相关知识、问题排查等，很多都不讲版本，导致新手在技术选型时不知道选择什么版本，更多的是问题排查时看半天文章却发现版本对不上。所以想通过这篇文章告诉你2024年了，选择什么版本更合适。一、ES版本史  ES从发布之初到现在已经15年了，现在最新版为8.11。ES0.4版本发布于2009年，之后迭代非常快，ES5.0版本于2016年发布，ES6.0于2017年发布，ES7.0于2018年发布。不同版本的ES差异非常大，包括不局限于ES语法、架构、API、集群搭建等等。这些差异足以导致不同版本是否能满足你的业务场景以及后续开发维护成本等各种问题。二、