上文讲到，毛虫与瓢虫的分类器，如果每次按照输入的新样本与原分类直线的误差进行斜率调整，都会导致一个严重的问题：似乎之前训练的样本带来的效果消失了，仅仅留下了最新样本带来的收益。这样的话，那么多样本还有什么意义呢？所以，要找一个办法来规避这个问题。其实方法非常简单，就是你别因为一个新样本变化那么大，只用以一个小比例来挪动一下斜率，向着好的方向走一点，那么每次一小步，成功一大步（好像是励志鸡汤文……），最终的结果会让你惊喜的。所以，上文的例子中，斜率需要变化0.1167，实际你可以乘以一个比如0.1的学习率，仅仅变化0.01167，然后直接转向下一个训练样本。这个用来调整步伐的小比例数值，就叫做学

目录一、异常的概念1、什么是异常？2、处理异常时，处理器要考虑哪些问题？二、ARM异常源1、异常源的分类2、异常模式三、ARM异常响应1、CPSR寄存器内容备份（自动执行）2、修改CPSR的值（自动执行）(1)修改模式(2)修改中断禁止位(3)修改状态位3、保存返回地址（自动执行）4、跳转到异常向量表（自动执行）5、执行异常处理程序（自己编写）6、异常处理完毕的返回动作（自己编写）(1)恢复之前的状态(2)回到之前中断的下一个位置四、完整流程示意图一、异常的概念1、什么是异常？异常指的是处理器在正常执行程序的过程中遇到的不正常事件。异常发生时，处理器会暂停当前程序转而去处理异常事件，异常事件处

1.等价类和边界值对测试输入值按照测试效果进行划分，将测试效果相同的测试输入归为一个类，按这种方式得到的分类就叫“等价类”。由于等价类中测试数据的输出是一样的，所以在测试的时候只需要在每个等价类中选择一些测试样本来进行测试就可以了，无须遍历测试所有的值。而边界值是对每个等价类中的参数，选择输入的“边界”来作为测试样本，这样的选择策略是源于通过错误统计发现，问题更容易在边界值中出现。如果系统处理等价类的边界值时没问题，那么处理等价类中间的取值一般也不会有问题，这也是一个提高测试效率的方式。一般来说，习惯将等价类和边界值放在一起使用：首先对输入进行等价类划分，然后将每个等价类的边界值作为测试的样本

学习深度学习有些时间了，相信很多小伙伴都已经接触图像分类、目标检测甚至图像分割(语义分割)等算法了，相信大部分小伙伴都是从分类入门，接触各式各样的Backbone算法开启自己的炼丹之路。但是炼丹并非全是Backbone，更多的是各种辅助代码，而这部分公开的并不多，特别是对于刚接触/入门的人来说就更难了，博主当时就苦于没有完善的辅助代码，走了很多弯路，好在YOLOv5提供了分类、目标检测的完整代码，不同于目标检测，因数据集不同，对应的数据辅助代码也不兼容，图像分类就不会有这方面的影响，只需要更换下模型，设置下输出类即可。可谓相当的成熟，学者必备！！！官方代码：https://github.com

分类目录：《深入理解联邦学习》总目录在实际中，孤岛数据具有不同分布特点，根据这些特点，我们可以提出相对应的联邦学习方案。下面，我们将以孤岛数据的分布特点为依据对联邦学习进行分类。考虑有多个数据拥有方，每个数据拥有方各自所持有的数据集DiD_iDi​可以用一个矩阵来表示。矩阵的每一行代表一个用户，每一列代表一种用户特征。同时，某些数据集可能还包含标签数据。如果要对用户行为建立预测模型，就必须要有标签数据。我们可以把用户特征叫做XXX，把标签特征叫做YYY。比如，在金融领域，用户的信用是需要被预测的标签YYY；在营销领域，标签是用户的购买愿望YYY；在教育领域，则是学生掌握知识的程度等。用户特征X

目录集成学习方法之随机森林1、集成学习方法2、随机森林3、随机森林原理为什么采用BootStrap抽样为什么要有放回地抽样4、API5、代码代码解释结果6、随机森林总结🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎Python人工智能开发。🦅主页：@逐梦苍穹⭐分类算法系列①：初识概念⭐分类算法系列②：KNN(K-近邻)算法⭐分类算法系列③：模型选择与调优(Facebook签到位置预测)⭐分类算法系列④：朴素贝叶斯算法⭐分类算法系列⑤：🎄决策树🍁您的三连支持，是我创作的最大动力🌹集成学习方法之随机森林1、集成学习方法

概念1、零样本分类：在没有样本标签的情况下对文本进行分类。2、nli:(NaturalLanguageInference),自然语言推理3、xnli:(Cross-LingualNaturalLanguageInference),是一种数据集，支持15种语言，数据集包含10个领域，每个领域包含750条样本，10个领域共计7500条人工标注的英文测试样本，组成了112500对英文--其他语种的标注对。每条数据样本，由两个句子组成，分别是前提和假设，前提和假设之间的关系，有entailment（蕴含）、contradiction（矛盾）、neutral（中立）三类。模型1、手动下载MoritzLa

目录一、课程设计题目        基于TF-IDF的文本分类二、课程设计设置1. 操作系统2.IDE3.python4.相关的库三、课程设计目标1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2.掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3.掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器。四、课程设计内容1.数据采集和预处理a.数据采集b.数据清洗c.文本预处理：分词、去除停用词、移除低频词2.特征提取和文本向量模型构建a.词袋模型b.TF-IDF（本次实验中选取该方法）c.Word2Vec3.分类模型训练a.数据划分b.模型训练c.模型调参：网格搜索d.模型评估：计

一、按照网络的拓扑结构划分1.星形结构每个节点都有一条单独的线路与中心节点相连。除中心节点外任何两个节点通信都要经过中心节点，采用集中控制，中心节点就是控制节点。2.环状结构网络各节点连成环状，数据信息沿一个方向传送，通过各中间节点存储转发最后到达目的节点。3.网型结构无严格的布局规定和构型，其中一个节点可取道若干路径到达另一个节点。4.树型结构网络中各个节点按层次进行连接，是一个在分级管理基础上集中式的网络，适用于各种统计管理系统。5.总线结构网中各节点连在一条总线上，任一时刻，只允许一个节点占用总线，且只能由该节点发送信息，其他节点处于封锁发送状态，但允许接收。二、按网络的覆盖范围划分局域

一、虚拟化简介1：什么是虚拟化虚拟化是指计算机元件在虚拟的基础上而不是在真实的、独立的物理硬件基础上运行。这种以优化资源、简化软件的重新配置过程为目的的解决方案就是虚拟化技术虚拟化架构就是在一个物理硬件机器上同时运行多个不同应用的独立的虚拟系统，这些同时运行的虚拟系统由Hyperviser来控制，虚拟机被称为guest，Hypervisor不仅可以提供虚拟系统资源，进行主机/虚拟机之间的调度，而且可以提供虚拟机间的通信可以分为以下三个过程研发与测试服务器合并高级虚拟主机2：虚拟化的发展历史1：虚拟化技术的萌芽20世纪60年代美国计算机学界提出了虚拟技术的思想2：虚拟化技术的雏形首次出现虚拟化技