#include <stdio.h> int main() { int answer; char words[5000]; printf("网课学习让一些人欢喜一些人忧.\n"); printf("1.作为喜欢学习且自律的人，觉得这样很好，有网络，自主学习，很ok.\n"); printf("2.不喜，不喜，很不喜.眼睛快瞎了，脑壳有点卡...\n"); p
#include<stdio.h> int main() { int answer; char words[5000]; printf("网课学习让一些人欢喜让一些人忧.\n"); printf("1.作为喜欢自学且自律的人，觉得这样很好.有网络，自主学习，很ok.\n"); printf("2.不喜，不喜，很不喜.眼睛快瞎了.脑壳有点卡...\n"); pr
Linux_task6 TCP三次握手/四次挥手TCP/UDP区别IP地址分类IP配置方法nmcli实现bonding TCP三次握手/四次挥手 三次握手内容不多，涉及到5种有限状态机（Finite State Machine），小写的seq,ack字段代表TCP首部报文中的序列号和确认号，大写的SYN,ACK是6个flags中的字段，ack确认号表
学习总结 从这次的金融风控比赛中，我学到了很多关于数据处理的问题，如查看特征的数值类型有哪些，对象类型有哪些？特征预处理（缺失值、异常值）、数据分桶、特征选择等等 对于我学习大数据的方法加强了，让我对于大数据的理解更为深刻，我也在学习期间，学到了很多新的代码和新的处理方式，期待
01 语音识别基础与发展 1.1 语音识别基础 语音识别全称为“自动语音识别”，Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题，给定输入序列O={O1,...,On}，寻找最可能的词序列W={W1,...,Wm}，即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。用
1. 语音识别基础与发展 1.1 语言识别基础 语音识别全称为“自动语音识别”，Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题，给定输入序列O={O1,…,On}，寻找最可能的词序列W={W1,…,Wm}，即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。
机器学习模型评估与超参数调优详解 文章目录 机器学习模型评估与超参数调优详解1. 用管道简化工作流方式1：make_pipline方式2：Pipeline两种方式的区别 2.使用k折交叉验证评估模型性能3. 使用学习和验证曲线调试算法4.通过网格搜索进行超参数调优SVM、SVC、SVR三者的区别 5.
Task6: 凸函数的情况是全局最优点。 一个模型在特定的样本集上只能有一个损失函数 梯度下降就是求解向量w。 梯度的推导过程： 阿尔法是超参数，人定的。是步长。 ctr 点击率预估 lr模型本身就是假设特征之间是独立的，比如性别 地域。 归一化，分桶离散 鲁棒性就是稳定性，不会因为
关于保存和加载模型，有三个核心功能需要熟悉： torch.save：将序列化的对象保存到磁盘。此函数使用Python的 pickle实用程序进行序列化。使用此功能可以保存各种对象的模型，张量和字典。 torch.load：使用pickle的解腌功能将腌制的目标文件反序列化到内存中。此功能还有助于设备将
批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间
字典 序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以"关键字"为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。字典是 Python 唯一的一个映射类型，字符串、元组、列表属于序列类型。 那么如何判断一个数据类型是否可变？有两种方法： 1.用 id(X) 函数，对 X 进行某种操作，比较
