3月9日消息，微软今天面向Dev频道的WindowsInsider项目成员，推送了Win11Build23403预览版更新。本次更新最值得关注的改进就是在文件管理器中新增了“推荐”（Recommended）文件视图，以及使用快捷键执行右键菜单操作。文件管理器中新增了“推荐”（Recommended）文件视图，不过该功能仅面向已注册AzureActiveDirectory的设备开放。该区域会显示与会议相关的文件，以及最近被其他人访问或评论的共享文档。微软还优化了文件管理器中的右键菜单，允许的用户使用键盘快捷键来执行右键菜单中的命令。IT之家附Win11Build23404更新主要更新内容
3月9日消息，微软今天面向Dev频道的WindowsInsider项目成员，推送了Win11Build23403预览版更新。本次更新最值得关注的改进就是在文件管理器中新增了“推荐”（Recommended）文件视图，以及使用快捷键执行右键菜单操作。文件管理器中新增了“推荐”（Recommended）文件视图，不过该功能仅面向已注册AzureActiveDirectory的设备开放。该区域会显示与会议相关的文件，以及最近被其他人访问或评论的共享文档。微软还优化了文件管理器中的右键菜单，允许的用户使用键盘快捷键来执行右键菜单中的命令。IT之家附Win11Build23404更新主要更新内容
3月15日消息，微软Edge浏览器的开发版用户本周有很多新功能可以测试，最新的开发版112.0.1722.7为桌面和安卓平台带来了多项新特性，以及大量的修复和改进。新特性包括：能够固定标签组、为标签组自动提供名称建议（目前只支持英文）、在安卓上改进了广告拦截功能，现在可以通过长按视频来屏蔽广告。发布说明还提醒用户最近推出的视频超分辨率功能，可以在满足特定硬件要求的设备上提升模糊低分辨率视频的清晰度。IT之家附更新日志如下：新功能：固定标签组：可以将标签组固定在浏览器中，即使关闭浏览器也不会丢失。自动切换配置文件：当点击一个工作区加入链接时，浏览器会自动切换到对应的配置文件。标签组自动命名：在创
3月15日消息，微软Edge浏览器的开发版用户本周有很多新功能可以测试，最新的开发版112.0.1722.7为桌面和安卓平台带来了多项新特性，以及大量的修复和改进。新特性包括：能够固定标签组、为标签组自动提供名称建议（目前只支持英文）、在安卓上改进了广告拦截功能，现在可以通过长按视频来屏蔽广告。发布说明还提醒用户最近推出的视频超分辨率功能，可以在满足特定硬件要求的设备上提升模糊低分辨率视频的清晰度。IT之家附更新日志如下：新功能：固定标签组：可以将标签组固定在浏览器中，即使关闭浏览器也不会丢失。自动切换配置文件：当点击一个工作区加入链接时，浏览器会自动切换到对应的配置文件。标签组自动命名：在创
3月23日消息，微软今天面向Dev频道发布了 Windows11 预览版Build23419，带来了一系列新功能及修复改进等。Build23419中的新增功能在任务管理器中创建实时内核内存转储微软在任务管理器中引入了一组以开发人员为中心的新功能，以帮助收集实时内核内存转储(LKD)。这是对用户模式进程的现有“内存转储”的补充。内核实时转储的目标是收集数据以排除异常情况，但允许操作系统继续运行。与针对“非致命”但影响很大的故障和挂起的bugcheck相比，这减少了停机时间。要使用实时内核内存转储(LKD)，请转到任务管理器中的详细信息页面，右键单击系统进程，上下文菜单应亮起以显示“创建实时内核内
3月23日消息，微软今天面向Dev频道发布了 Windows11 预览版Build23419，带来了一系列新功能及修复改进等。Build23419中的新增功能在任务管理器中创建实时内核内存转储微软在任务管理器中引入了一组以开发人员为中心的新功能，以帮助收集实时内核内存转储(LKD)。这是对用户模式进程的现有“内存转储”的补充。内核实时转储的目标是收集数据以排除异常情况，但允许操作系统继续运行。与针对“非致命”但影响很大的故障和挂起的bugcheck相比，这减少了停机时间。要使用实时内核内存转储(LKD)，请转到任务管理器中的详细信息页面，右键单击系统进程，上下文菜单应亮起以显示“创建实时内核内
Re1071predictionsdifferfromlibsvm我正在尝试使用纯libsvm重现我在R中获得的结果。首先我尝试使用write.svm函数导出我的模型。我有模型文件和比例文件。我用svm-scale-rmodel_filetest_data缩放了我的测试数据，然后应用了svm-predict。但是我在R和libsvm中得到的结果是不同的。然后我尝试用我的训练数据训练libsvm，我的预测再次与e1071不同。有人可以帮我吗？附言我正在使用svm的eps回归类型问题在于缩放，Re1071和libsvm中的缩放函数不同。所以我在R中对数据进行了除垢，然后用libsvm将其缩小。所以
Re1071predictionsdifferfromlibsvm我正在尝试使用纯libsvm重现我在R中获得的结果。首先我尝试使用write.svm函数导出我的模型。我有模型文件和比例文件。我用svm-scale-rmodel_filetest_data缩放了我的测试数据，然后应用了svm-predict。但是我在R和libsvm中得到的结果是不同的。然后我尝试用我的训练数据训练libsvm，我的预测再次与e1071不同。有人可以帮我吗？附言我正在使用svm的eps回归类型问题在于缩放，Re1071和libsvm中的缩放函数不同。所以我在R中对数据进行了除垢，然后用libsvm将其缩小。所以
SVM:plotdecisionsurfacewhenworkingwithmorethan2features我正在使用scikit-learn的乳腺癌数据集，该数据集包含30个特征。遵循本教程对于不那么令人沮丧的虹膜数据集，我想出了如何绘制区分"良性"和"恶性"类别的决策表面，当考虑数据集的前两个特征(平均半径和平均纹理).这是我得到的：但是当使用数据集中的所有特征时，如何表示计算出的超平面呢？我知道我无法绘制30维的图形，但我想将运行svm.SVC(kernel='linear',C=1).fit(X_train,y_train)时创建的超平面"投影"到2D散点图上，显示平均纹理与平均半径
SVM:plotdecisionsurfacewhenworkingwithmorethan2features我正在使用scikit-learn的乳腺癌数据集，该数据集包含30个特征。遵循本教程对于不那么令人沮丧的虹膜数据集，我想出了如何绘制区分"良性"和"恶性"类别的决策表面，当考虑数据集的前两个特征(平均半径和平均纹理).这是我得到的：但是当使用数据集中的所有特征时，如何表示计算出的超平面呢？我知道我无法绘制30维的图形，但我想将运行svm.SVC(kernel='linear',C=1).fit(X_train,y_train)时创建的超平面"投影"到2D散点图上，显示平均纹理与平均半径
