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机器学习第一次上机报告

实验名称实验1机器学习模型评估实践验证型实验目的及要求:1.掌握留出法、交叉验证法、自助法等数据集拆分方法;2.掌握错误率、准确率、精确度、召回率、F1指标、真阳性率、假阳性率等指标的计算方法;3.能够计算并绘制Precision-Recall(PR)曲线,并计算曲线下面积;4.能够计算并绘制ROC曲线,并计算曲线下面积;5.了解调用机器学习算法实现算法性能评估及预测的基本流程。实验内容:【实验项目1】(1)利用python或matlab实现“留出法”拆分数据集;(2)利用python或matlab实现“交叉验证法”拆分数据集;(3)利用python或matlab实现“自助法”拆分数据集。注:

【区块链 | EVM】深入理解学习EVM - 深入理解EVM操作码,让你写出更好的智能合约

那些非典型的开销导致经典的软件设计模式在合约编程语言中看起来既低效又奇怪。如果想要识别这些模式并理解他们导致效率变高/低的原因,你必须首先对以太坊虚拟机(即EVM)有一个基本的了解。你的一些编程“好习惯”反而会让你写出低效的智能合约。对于普通编程语言而言,计算机做运算和改变程序的状态顶多只是费点电或者费点时间,但对于EVM兼容类的编程语言(例如Solidity和Vyper),执行这些操作都是费钱的!这些花费的形式是区块链的原生货币(如以太坊的ETH,Avalanche的AVAX等等...),想象成你是在用原生货币购买计算资源。用于购买计算、状态转移还有存储空间的开销被称做 燃料(下文统称gas

浙大链协Web3.0系列Workshop启动!

2022Web3.0Workshop14:00-17:00 5thNov.2022 腾讯会议417-546-388“Web3.0”这个概念最初是由HTTP的发明者TimBerners-Lee在互联网泡沫时期提出,是指一个集成的通信框架,在上面,数据可以跨越各个应用和系统实现机器可操作。在2008年,中本聪发布了比特币白皮书,在其中指出了区块链技术的核心基础并发明了点对点的digitalcurrency,由此掀起了Web2.0的改革浪潮,以太坊联合创始人GavinWood将这个升级版的互联网称作“Web3.0”,即“一个安全的、由社会运行的系统”。Blockchain makesworldabe

零基础学习Unity 教你掌握游戏开发!!!

 Unity 是实时3D互动内容创作和运营平台。包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者,借助Unity将创意变成现实。Unity平台提供一整套完善的软件解决方案 ,可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容,支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。Unity引擎。引擎:是一个工具,把所有的相关资源“整合”在一起,形成一个软件。一个游戏就是一个项目,我们在UnityHub中创建的就是项目,项目结构分为Unity内以及资源管理器内,资源管理器中有很多文件夹,我们只需要关注Assets这一个文件夹即可Assets文件夹,资源管理器和Unity中是

GPT引领学习之旅:弥补信息差,助力程序员高效掌握Elasticsearch

一、引言Elasticsearch作为一款流行的开源搜索和分析引擎,持续迅速发展,随着版本的更新,功能和特性也在不断变化。GPT虽然具备大量的计算机科学、编程语言和工具相关的知识,但其知识截止于2021年。为了弥补GPT与实际情况之间的信息差,我们可以采取以下策略,将GPT与实际情况相结合,帮助程序员更有效地学习Elasticsearch。二、弥补信息差的策略结合官方文档:GPT能够提供Elasticsearch的基本概念和核心功能,但对于最新版本的特性和变化,建议结合官方文档进行学习。关注社区动态:Elasticsearch社区中有许多经验丰富的开发者和专家,关注社区动态和技术博客,能够及时

STM32Cube学习篇(4)---ADC总结(单通道采集、多通道采集、轮询、中断、DMA三种方式)

目录1.ADC简介2.ADC单通道电压采集3.ADC多通道电压采集1.ADC简介以STM32F103系列为例,有3个ADC,精度为12位,每个ADC最多有16个外部通道。ADC的模式非常多,功能非常强大。一般ADC的精度为12为,也就是把3.3V电压分为4096份。STM32F103VET6ADC通道如上图所示2.ADC单通道电压采集单次转换:轮询方式利用STM32CubeMX软件对ADC进行基本配置:基本配置完成后,调用HAL库函数开始工作:uint32_tADC_Value;staticvoidadc1_Demo(void){HAL_ADC_Start(&hadc1);if(HAL_OK=

【联邦学习论文阅读】FedAvg(2016)Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

【FedAvg】论文链接:https://arxiv.org/abs/1602.05629摘要移动通信设备中有许多有用的数据,训练模型后可以提高用户体验。但是,这些数据通常敏感或很庞大,不能直接上传到数据中心,使用传统的方法训练模型。据此提出联邦学习,将训练数据分布在移动设备上,通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集,证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒的,且降低了通信成本。一、介绍主要贡献:将移动设备的去中心化数据的训练作为重要研究方向选择可以应用的简单而实用的算法对所提出的方法进行广泛的实证评估1.联邦学习的理想问题具有以下特性:训练来自移动设备

javascript - Highcharts.js 不会呈现图表,它表示错误 "Cannot read property ' 系列' of undefined”

我认为这是因为当我的函数requestData被调用时我的全局varchart还没有设置。这是我在$(document).ready(function()中的highcharts代码chart=newHighcharts.Chart({chart:{renderTo:'container',defaultSeriesType:'spline',marginRight:130,marginBottom:25,events:{load:requestData()}},title:{text:'ReportePMU',x:-20//center},subtitle:{text:'',x:-2

javascript - 学习angularjs 1.3,知道angular 2将在1年后发布

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭7年前。Improvethisquestion我想学习angularjs1.3,但我在做出决定时遇到了一些问题,如果现在是时候这样做,因为当版本2发布时,angular将发生巨大变化。花时间和精力去学习一个我们知道它会改变的框架是值得的。人们对此有什么建议。能否请您推荐任何其他易于学习的框架?谢谢!

javascript - d3.js 向多线系列图表添加图例

如何向多线系列图表添加图例?我试过了,但没有显示任何图例。这里的block:http://bl.ocks.org/3884955当各种级数收敛到同一点(如零)时存在缺陷。所有标签将相互叠加。无需使用这些标签,传统的图例会很有用。我试过添加这个varlegend=svg.append("g").attr("class","legend").attr("height",100).attr("width",100).attr('transform','translate(-20,50)');legend.selectAll('rect').datum(function(d){return{n