SEO是指通过对网站内部调整优化及站外优化，使网站满足搜索引擎收录排名需求，在搜索引擎中提高关键词排名，从而把精准用户 带到网站，获得免费流量，产生直接销售或品牌推广。一般需要做的有两点：一是站内优化，二是站外优化；两者同时进行才可以更好的做好优化，加大流量精准流量。一、站内优化 站内优化一般是指网站关键词优化、框架、各大选项卡优化，原创文章的添加，对于SEO来说是非常有必要的。二、站外优化 站外
反向传播如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。既然我们知道输出误差，便可以用权重来反向传播到隐藏层。例如，输出
倾斜摄影软件读取Mavic 2 Pro位置偏移问题解决方法1 Mavic 2 Pro的Exif信息中GPS位置错误的BugMavic 2 Pro(下面简称M2P)固件版本低于或等于01.00.0200时，存在一个Bug，就是Exif和XMP明码形式记录的照片GPS信息不统一，准确的说是Exif信息记录错误，XMP是正确的，Exi
文章目录0 博客目录1 数据加载基类--data.Dataset2 数据迭代基类--data.DataLoader3 数据加载流程3.1 初始化3.2 迭代4 CPN--数据加载4.1 MscocoMulti类4.1.1 COCO加载流程4.1.2 augmentation CropImage4.1.3 data_augmentation4-2 训练循环加载 class
Volley框架的使用Volley网络框架的使用方式绝大部分人都已经很熟悉了。最简单的就是通过Volley提供的静态方法newRequestQueue(Context context)来返回一个消息队列MessageQueue，然后在需要使用时将构造的网络请求消息添加到队列中去，这样就可以完成网络请求//定义全局的请求队列
requestQueue=Volley.newRequestQueue(g
基础名词：泛化能力：通常将学习方法对未知数据的预测能力称为泛化能力。过拟合：如果一味的追求模型对于训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会比“真模型”更高，我们成这种现象为过拟合。损失函数：用来度量预测结果好坏的程度的函数。目标函数：即我们的求解目标的数学表达式，也是我们希望优化的函数。KL散度：相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x)，我
博主面试遇到的常问方式：你知道什么是正则化吗？有哪些正则化？你知道正则化的原理吗？这些正则化的特点分别是什么？希望你看完博文能够回答这些问题正则化定义正则化（Regularization）是机器学习中一种常用的方法，其主要目的是控制模型复杂度，减小过拟合。最基本的正则化方法是在原目标（代价）函数 中添加惩罚项，对复杂度高的模型进行“惩罚”。正则化-基于约束优化对于模型权重系数求解是通过最小化目标函
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要组成部分，对从业人员的专业能力和技术要求日益提高。为了评估和选拔合格的软件技术人才，我国设立了软件水平考试（通常被称为“软考”）。其中，高级信息系统项目管理师（高项）考试作为软考中的高级别认证，一直备受考生和行业的关注。
然而，即便是如此严谨和重要的考试，也难免会出现试题错误的情况。这些错误可能是由于出题者的疏忽、知识更新不及时或是其他原因造成的。
软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）作为国内权威的IT专业技术资格认证考试，一直受到广大IT从业者的关注和重视。然而，即便是如此严谨的考试，也难免会出现一些意外情况，其中之一就是题目错误。特别是高级项目管理师（高项）的考试，由于涉及的知识面广、难度高，题目错误的出现更是让人倍感遗憾。
在软考高项的考试中，题目错误可能会出现在多个方面，比如题目的表述不清、选项设置不合理、答案错误等
Author：Liedra前言下面将利用随机森林算法对数据进行处理分析。随机森林介绍首先了解一下集成学习，集成学习（ensemble）思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷，从而整合起多个模型，取长补短，避免局限性。
集成时一般用到bootstrap方法（自助法，随机抽样），bagging方法（自助抽样集成，多个模型，使用投票或其他方法来整合模型，分类问题一般类似投票，回归问题一般
1、ArcSDE数据被锁定后的解锁方法 描述：(1)删除所选对象失败 锁定请求与已有锁定冲突。 (2)在sde数据被锁定的情况下，编辑、创建featureclass或者注册版本的时候会报告：
Lock request conflicts with an established lock。
多半情况下关闭
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2023-10-05 10:46:36
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【软考高项印刷错误】引发的思考与对策
近年来，随着信息技术的迅猛发展和应用领域的不断拓展，软件行业作为支撑现代社会运转的重要基石，其专业性和技术性要求也日益提高。在这样的背景下，软件行业相关的考试，尤其是软考（计算机软件资格考试）成为了衡量从业人员专业能力和技术水平的重要途径。然而，即便是如此严肃的考试，也难免会出现一些意想不到的问题，比如近期引起广泛关注的“软考高项印刷错误”事件。
软考高级
1、svn cleanup failed–previous operation has not finished; run cleanup if it was interrupted也许前cleanup命令是不正常的操作结束，给出的解决方式又是cleanup，那么就进入了死循环此时cleanup依旧...
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2015-09-13 20:24:00
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**2021软考高项题目错误事件分析与思考**
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要支柱，其专业性和技术性要求越来越高。为了适应这一行业趋势，培养和选拔高素质的软件专业人才，我国设立了软件水平考试（简称软考）。软考作为国家级的权威认证，其高级项目（高项）更是被众多软件从业者视为职业生涯的“金字招牌”。然而，就在2021年的软考高项考试中，却出现了题目错误的事件，这无疑给这场严肃的考试
一、 半定松弛 Semidefinite relaxation (SDR)1.齐次QCQP SDR可以用于解决很多非凸的二次约束二次规划问题，因此成为信号处理领域一个有力的工具。一般的实值齐次QCQP问题可以表示为如下的形式：其中X是一个秩为1的半正定矩阵，因此该问题转化为如下的形式： 优化变量从原来的x变成了X，目标函数和约束条件对于
参考李沐老师的教材写的。通过函数与0的距离来衡量函数的复杂度。但是怎么精确的确定一个函数和0之间的举例呢？没有一个正确答案。一种简单的方法是通过线性函数中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如。要保证权重向量比较小，最常用方法是将其范数作为惩罚项加到最小化损失的问题中。将原来的训练目标*最小化训练标签上的预测损失*，调整为*最小化预测损失和惩罚项之和*。现在，如果我们的权重向量增长的太大，我们的
随着网络和信息技术的飞速发展，网络中的信息量也呈现爆炸式的增长，那么快速并且正确从这些海量的数据中获取正确的信息成为了现在搜索引擎技术的核心问题。用户的输入通常呈现很大的差异性，这是因为不同的人接受不同的教育、不同的文化，导致在表述同一个问题上面差异很大，那么对用户输入的搜索词进行词条权重的打分是非常有必要的，这对于从用户输入的搜索词中提取核心词，或是对搜索词返回的文档排序等都是一个非常重要的课题
什么是Attention机制？Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看，往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说，就是一种权重参数的分配机制，目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是，给定一组，以及一个目标(查询)向量query，attention机制就是通过计算query与每一组key的相似性，得到每个key的权重系数，再通过对v
ELF 文件结构介绍
ELF 文件结构介绍文件头以 ELF 文件64位版本为例：e_ident 【ELF魔数 16byte】1-4字节：ELF 文件都必须相同的标识码，分别为 0x7F,0x45,0x4C,0x46第5字节：程序位数（0x01表示32位，0x02表示64位）第6字节：规定该ELF文件是大端还是小端（0x01表示小端，0x02表示大端）第7字节
引言关系模型中有三类完整性约束：实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性。其中实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，被称为关系的两个不变性，应该由关系系统自动支持。用户定义的完整性约束条件是应用领域需要遵循的约束条件，体现了具体领域中的语义约束。实体完整性若属性（指一个或者一组属性）A是基本关系R的主属性，则A不能取空值。规则说明：实体完整性规则是针对基本关系而言的。现实世界中
