目录回归模型评估的两个方面1.预测值的拟合程度2.预测值的准确度以糖尿病数据集的回归模型为计算示例-计算各指标1.决定系数R21.1R2求解方式一----从metrics调用r2_socre1.2R2求解方式二----从模型调用score1.3R2求解方式二----交叉验证调用scoring=r22.校准决定系数Adjusted-R23.均方误差MSE（MeanSquareError）4.均方根误差RMSE（RootMeanSquareError）5.平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError）6.平均绝对百分比误差MAPE（MeanAbsolutePercentageError）
消息队列需要满足的要求：顺序一致：要保证消息发送的顺序和消费的顺序是一致的，不一致的话可能会导致业务上的错误消息确认机制：对于一个已经被消费的消息(已经收到ACK)不能再次被消费消息持久化：要具有持久化的能力，避免消息丢失，这样当消费者异常宕机导致再次重启后需要重新消费消息时可以再次获取Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列：list结构：基于list结构模拟消息队列pubsub：点对点消息模型stream：比较完善的消息队列模型1.基于list结构因为list底层的实现就是一个「链表」，在头部和尾部操作元素，时间复杂度都是O(1)，这意味着它非常符合消息队列的模型如果你的业务需求足够简
区块链学习笔记21——ETH智能合约学习视频：北京大学肖臻老师《区块链技术与应用》笔记参考：北京大学肖臻老师《区块链技术与应用》公开课系列笔记——目录导航页智能合约简介智能合约是运行在区块链上的一段代码，代码的逻辑定义了合约的内容智能合约的账户保存了合约当前的运行状态balance：当前余额nonce：交易次数code：合约代码storage：存储，数据结构是一棵MPTSolidty是智能合约最常用的语言，其语法上与JavaScript很接近智能合约的代码结构如何调用智能合约调用智能合约与转账是类似的，比如A发起一个交易转账给B，如果B是一个普通账户那么这就是一个普通的转账交易，如果B是一个合
Fabric官方文档:https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-2.2/1.Fabric简介Fabric作为当下联盟链最为火热的框架之一，是区块链技术学习人员必须掌握的技术。Fabric不同于比特币、以太坊等无许可的公链，它是一个有许可的联盟链。接下来我会在此系列中依次介绍fabric的安装、运行流程、底层架构等。hyperledger的生态圈：在较高级别上，Fabric由以下模块化组件组成：一个可插拔的排序服务就交易的顺序建立共识，然后将区块广播给对等方。可插拔成员资格服务提供商负责将网络中的实体与加密身份相关联。可选的点对点八
本文是矜辰所致的嵌入式Linux学习专栏的内容导航，结合自己的学习过程的总结记录。目录前言一、Linux入门篇章Makefile学习二、环境篇2.1硬件篇2.2软件篇三、裸机篇四、内核篇五、驱动篇六、应用篇前言嵌入式Linux内容比较多，应该有很多很多篇章，所以整理一个目录以便大家能快速找到自己需要的文章。希望大大家多多支持指正！一、Linux入门篇章入门篇章主要介绍了Linux系统的基础知识：嵌入式Linux入门（一、Linux基本介绍及文件结构）嵌入式Linux入门（二、Linux文件系统、文件类型及权限管理）嵌入式Linux入门（三、LinuxShell及常用命令说明）嵌入式Linux入
一、文旅定义汇总传统文旅：文旅监管单位、景区文化旅游企业以及公众游客“三级一体、多级联动”的服务体系，包括文化和旅游行业监管、景区涉旅企业营销服务、公共文化和旅游服务等应用愿景展望：虚拟现实（ VR/AR/AI）、刷脸入园/客流预判、应急智慧、精准营销、私人导游与纪念品vr联动：关键词：边缘云 各家公司定义百度智慧旅游解决方案，充分发挥百度人工智能、地图、搜索、虚拟（增强）现实、数据、无人驾驶等核心能力为文旅管理、服务和运营赋能。二、基本架构三、目前公司百度智慧旅游解决方案：智慧旅游解决方案-百度智能云腾讯：智慧文旅_智慧旅游_文旅行业解决方案-腾讯云（增加智慧文博+智慧科技馆）四、衍生概念
介绍数据集在计算机中，数据集指的是任何数据集合。它可以是从数组到完整数据库的任何内容。一个数组的例子：[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]一个数据库的例子：通过查看数组，我们可以猜测平均值可能约为80或90，并且我们还可以确定最大值和最小值，但是我们还能做什么？通过查看数据库，我们可以看到最受欢迎的颜色是白色，最老的车龄是17年，但是如果仅通过查看其他值就可以预测汽车是否具有AutoPass，该怎么办？这就是机器学习的目的！分析数据并预测结果！在机器学习中，通常使用非常大的数据集。在本教程中，我们会尝试让您尽可能容易地理解机器学习的不同概念，并将
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境JupyterNotebook环境Pycharm环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Keras框架，引入CNN进行模型训练，采用Dropout梯度下降算法，按比例丢弃部分神经元，同时利用IOT及微信小程序实现自动化远程监测果实成熟度以及移动端实时监测的功能，为果农提供采摘指导，有利于节约劳动力，提高生产效率，提升经济效益。本项目基于Keras框架，采用卷积神经网络（CNN）进行模型训练。通过引入Dropout梯度下降算法，实现了对神经元的按比例丢弃，以提高模型的鲁棒性和泛化性能。同时，利
http请求做远程调用是与语言无关的调用，只要知道对方的ip,端口，接口路径，请求参数即可启动类中配置：@BeanpublicRestTemplaterestTemplate(){returnnewRestTemplate();}Sevice中书写方法get@AutowiredprivateRestTemplaterestTemplate;publicOrderqueryOrderById(LongorderId){//1.查询订单Orderorder=orderMapper.findById(orderId);//2.查询到了用户idLonguserId=order.getUserId();
Hive的安装模式分为3种，分别是嵌入模式、本地模式、远程模式。 （1）嵌入模式：使用内嵌的Derby数据库存储元数据，这种方式是Hive的默认安装方式，配置简单，但是一次只能连接一个客户端，适合用来测试，不合适生产环境。 （2）本地模式：采用外部数据库存储元数据，该模式不需要单独开启Metastore服务，因为本地模式使用的是和Hive在同一个进程中的 Metastore服务。 （3）远程模式：与本地模式一样，远程模式也是采用外部数据库存储元数据。不同的是，远程模式需要单独开启 Metastore服务，然后每个客户端都在配置文件中配置连接该 Metastore服务。远程模
