目录线性SVM1.什么是SVM？线性二分类器的最优超平面1、超平面2、最优超平面3、最优分类面4、支持向量与支持向量机非线性SVM 1、常见的核函数2、SVM案例3.举例分析多分类SVM1.直接法2.间接法 线性SVM1.什么是SVM？线性二分类器的最优超平面1、超平面根据百度百科的解释，超平面是n维欧式空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是（n-1）维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广（n大于3才被称为“超平面”），是纯粹的数学概念，不是现实的物理概念。因为是子空间，所以超平面一定经过原点。n维空间中的超平面是由方程：定义的子集，其中是不全为零的常数。超平面是为了分割分类用的，
引言“联邦学习（FederatedLearning）”作为一种加密的分布式机器学习范式，可以使得各方在不披露原始数据的情况下达到共建模型的目的，即在不违反数据隐私保护法规的前提下，连接数据孤岛，建立性能卓越的共有模型。假如你养了一只小羊，想给它吃各种不同营养成分的草料，你需要去各地收集草料再运送回来喂它。但是有一天，各地不再允许将草料向外运输了，你该怎么办？在此情况下，联邦学习提供了新的思路：让羊群在各地移动，而草不出本地。也就是机器学习模型以分布式的方式构建，而不需要数据在本地区域之外移动，这种“数据不动，模型动”的优势在于，对于每只羊的所有者而言，并不知道羊吃到肚子里的草到底是什么样，也就
在Gitee中创建仓库1.点加号-->新建仓库2.输入仓库名称即可3.创建完成将地址复制，下面要用IDEA使用Git将项目上传到远程仓库1.idea绑定git2.创建本地库VCS-->CreateGitRepository...-->OK 此时项目文件名变红，说明Git已检测到项目，但没有进行追踪，3.IDEA添加远程仓库Git-->ManageRemotes...在弹出框中添加路径（即上面复制的地址）4.将文件添加到暂存区选中要添加到暂存区的项目，右键-->Git-->+Add此时项目文件名变绿，说明文件已添加到暂存区5.将缓存区的文件添加到本地库选中要添加到暂存区的项目，右键-->Git-
文章目录前言数学基础1.1简单数学1.2案例2.1组合数学2.2案例3.1线性代数3.2案例4.1高等数学4.2案例计算几何1.1基础概念1.2案例2.1基本运算2.2案例3.1圆3.2案例数论1.1基础知识1.2案例2.1素数2.2案例3.1同余理论3.2案例4.1位运算4.2案例概率论1.1概率1.2案例2.1期望2.2案例数据结构1.1线性表1.2案例2.1字符串2.2案例3.1链表3.2案例4.1队列4.2案例5.1栈5.2案例6.1哈希表6.2案例7.1树7.2案例8.1图8.2案例9.1树状数组9.2案例10.1数据结构的设计10.2案例11.1哈夫曼编码11.2案例12.1B树和
首先先让chatgpt帮我规划学习路径，使用Markdown格式返回，并转成思维导图的形式目录目录1.了解spark1.1 Spark的概念1.2Spark的架构1.3Spark的基本功能2.spark中的数据抽象和操作方式 2.1.RDD（弹性分布式数据集） 2.2DataFrame 2.3DataSet1.了解spark1.1 Spark的概念弹性分布式数据集（RDD）是Spark的核心抽象，代表分布式内存中的不可变的对象集合。RDD可以跨多个节点并行操作，是Spark实现高性能的基础。DataFrame和DataSetSpark提供了结构化数据处理的API，可以使用DataFra
最近在看Phith0n师傅的知识星球的Java安全漫谈系列，随手记下笔记RMI全称远程方法调用(RemoteMethodInvocation)。这是允许驻留在一个系统(JVM)中的对象调用在另一个JVM上运行的对象的一种机制，能够远程调用远程对象的方法。RMI通信过程、原理我们首先来分析下RMI的流程：首先编写一个RMIServer：packageRMI_Test;importjava.rmi.Naming;importjava.rmi.Remote;importjava.rmi.RemoteException;importjava.rmi.registry.LocateRegistry;im
（一）制作石头人boss 希望为石头人设置近战击飞和远程两种攻击动作。由于动画逻辑与兽人敌人一致，所以可以使用override方式设计AnimatorController。 脚本也继承自EnemyController，首先实现近战击飞效果。//代码结构与之前兽人的技能类似[Header("skill")]publicfloatkickForce=20;//击飞的力publicvoidKickOff()//近战并击飞玩家{if(attackTarget!=null&&transform.IsFacingTarget(attackTarget.transform))//先判断攻
大家好，我是带我去滑雪！ 本期为大家介绍决策树算法，它一种基学习器，广泛应用于集成学习，用于大幅度提高模型的预测准确率。决策树在分区域时，会考虑特征向量对响应变量的影响，且每次仅使用一个分裂变量，这使得决策树很容易应用于高维空间，且不受噪声变量的影响。这是因为如果特征向量包含噪声变量（对响应变量无作用的变量），那么该特征向量将不会被选为分裂变量，故不影响决策树的建模。在某种意义上，决策树的分区预测更具智慧，可视为自适应邻近法。如果将决策树用于分类问题，则称为分类决策树，如果将决策树用于回归问题，则称为回归决策树。下面介绍两个python案例，练习实操。目录1、分类决策树案例（1）导入
学习视频：孙哥说SpringMVC：结合Thymeleaf，重塑你的MVC世界！｜前所未有的Web开发探索之旅衔接上文SpringMVC学习随笔-控制器(Controller)开发详解：控制器跳转与作用域（一）SpingMVC中request作用域的处理代码#基于Model的方式@RequestMapping("view2")publicStringview2(Modelmodel){ //等同于request.addAttribute();model.addAttribute("name","suns");return"result1";}#基于ModelMap的方式同上@RequestM
后端打包部署在ruoyi项目的bin目录下执行package.bat打包Web工程，生成war/jar包文件。然后会在各个项目下生成target文件夹、包含war或jar提示不同模块版本会生成在ruoyi/ruoyi-xxxx模块下target文件夹部署工程文件1、jar部署方式使用命令行执行：java–jarruoyi-xxxx.jar或者执行脚本：ruoyi/bin/run-xxxx.bat这里没有自己新建的business模块jar包的启动脚本，复制system的写一个@echooffecho.echo[信息]使用Jar命令运行Modules-Business工程。echo.cd%~dp
