(一)系统优化原则在绩效评价指标体系中,每个指标对系统都有它的作用和贡献, 对系统而言都有它的重要性。 所以,在确定它们的权重时,不能只从单个指标出发,而是要处理好各评价指标之间的关系,合理分配它们的权重。 应当遵循系统优化原则,把整体最优化作为出发点和追求的目标。在这个原则指导下,对评价指标体系中各项评价指标进行分析对比,权衡它们各自对整体的作用和效果,然后对它们的相对重要性做出判断。 确定各自
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2024-02-23 11:58:37
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这个文本讨论了决策树模型中的基尼系数。当数据集的所有数据属于同一类时，基尼系数为0，因为此时无需进行分类，已经属于同一类别。因此，选项B是正确的。决策树是一种用于分类和预测的机器学习模型。基尼系数是衡量数据集纯度的指标，用于衡量数据集中不同类别之间的差异程度。在决策树中，基尼系数用于选择的分割点，以将数据集分成不同的类别。当基尼系数为0时，表示数据集已经是纯的，不需要进行进一步的分类。因此，当
对于镇江百度SEO而言，我们经常会面临一个窘境，就是明明网站被收录大量页面，可确没有任何一个排名，网站的权重也一直为零，这让很多镇江的站长头疼。镇江百度SEO：网站收录大量页面，为什么权重一直为0？根据以往在镇江做百度SEO的经历，我们普遍认为，其核心原因主要包括如下内容：1、域名质量如果你前期注册新域名建立企业网站的时候，刚好选择了一个早期被百度算法惩罚的域名，那么很可能它一直处于审查期，那么无
Contents写在前面0 Abstract1 Introduction2 FASTER R-CNN2.1 RPN(Region Proposal Networks)2.1.1 Anchor2.1.2 损失函数2.1.3 训练RPNs2.2 RPN和Fast R-CNN共享特征2.3 实现细节3 汇总网络执行过程3.1 Conv layers3.2 Region Proposal Network
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2024-08-08 12:13:54
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一个网站好不好，看什么？流量，权重，PR值，PV值，Alexa排名.总的来说，不仅仅只看一方面，要综合考虑。首先，先介绍下什么叫流量？ 流量其实就是网站的访问量。不同的用户通过不同的途径访问到站点，获取资源。对于虚拟空间商来说，他们给网站设置了流量限制，如果超过了这个限制，网站就会无法访问。具体的统计指标和用户的行为有莫大关系。像什
css 块级元素和行内元素有哪些，css 属性继承会继承哪些1、css优先级别 !important > 行内样式 > ID选择器 > 类选择器 > 标签 > 通配符 > 继承 > 浏览器默认属性。id选择器（#id）; 0 1 0 0
类选择器（.class); 0 0 1 0
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Nacos中的认证和授权机制详解在微服务架构中，服务治理和配置管理是两个至关重要的环节。Nacos作为一款更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台，为开发者提供了强大的服务治理和配置管理能力。而在这些功能背后，Nacos的认证和授权机制为其安全性和稳定性提供了坚实的保障。一、认证机制：确保用户身份在Nacos中，认证是验证用户身份的过程，它确保用户是他们所声称的人。只有经过认证的
前言：很多seo刚入行的新手们，操作的都是新站或者权重0的网站，笔者不算是老手，但是在友情链接交换方面也算有些心得(属于很新手向的心得)，也想和大家交流一下，说的不好或者不对的地方，也希望大家指正出来，共同交流共同进步。 正文： 友情链接交换应该是seo中比较基础但也比较重要的工作了，网上搜索了很多关于如何交换友情链接的文章，很多文章谈的都比较笼统，甚至很多网站本身就是权重高达3或者4以上
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2024-07-26 11:33:54
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文章目录1、最简单2、virtual env3、云端配置3.1 原因3.2 主流云环境3.3 说明 1、最简单最简单的TensorFlow环境配置方式，没有之一，那就是在win环境安装Anaconda ，利用Anaconda 自带的Anaconda Navigator安装TensorFlow，如下图所示： 这里还可以根据开发者需求更改TensorFlow的版本： 在安装好TensorFlow之后，
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2024-04-18 10:43:41
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且慢，请暂时忍住要骂我标题党的冲动，其实完整的标题是梯度下降 - 终极优化器！ 再且慢，请暂时忍住对我是不是从1847年穿越过来的怀疑。最后开古：这是 Stanford和Facebook最近的一篇Paper: "Gradient Descent: The Ultimate Optimizer". 介绍了一种可以把“炼丹道士”，“调参侠”们从繁琐的调超参苦力中解放出来的方法，调参不再是大海捞针而是鱼
概要Nacos做为Spring Cloud Alibaba的服务治理组件，可以提供服务注册、服务发现等功能。Nacos官方文档地址Nacos中文文档Nacos服务端下载地址Nacos Discovery本节具体代码项目地址，见nacos-provider、nacos-consumernacos安装从上述下载地址中下载 nacos-server-$version.zip，本项目使用的使用的为 2.0
指数增强是什么意思？ 指数增强策略并不是被动的跟踪某个指数波动，而是采用量化增强模型，利用多因子alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。指数增强策略不会对跟踪标的成分股进行完全复制，而是会对部分看好的股票增加权重，不看好的股票则减少权重，甚至完全去掉。通过对交易成本模型的不断监测，尽可能让交易成本降到最小。综合来看，就是既做到超额收益，又控制主动风险
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2024-08-04 15:10:38
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3.1. 线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 3.1.1. 线性回归的基本元素线性模型矩阵向量表示为： 线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b： 当给定
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2024-09-10 17:07:55
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Google权重相信大家都有所了解，在这里重复一下，PR值全称为PageRank(网页级别)，PR值是Google用于标识网页的等级、重要性、网站的好坏的重要标准之一。级别从0到10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎。例如：一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为5到10则表明这个网站非常受欢迎（或者说极其重要）。一般PR值达到4，就
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2024-04-16 14:48:15
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记录一下自己深度学习的开始2020.12.08,以后坚持每天都写一点自己学习心得回归:根据输入的数据,预测出某个具体的值 h(x)就是预测的值,也可以写作y^ 因此,为了找到合适的权重(theta),数学上有很多找到其值的方法,在机器学习和数据分析中,我们常用的方法有四种线性回归多项式回归岭回归LASSO代价函数(损失函数) 在学习各类回归方法之前,必须有必要先了解代价函数 损失函数是由似然函数推
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2024-03-24 18:33:59
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relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H
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2024-03-18 09:23:39
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在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。1）权重初始值不能设置为0如果把权重初始值全部设为0，在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新，神经网络将无法正常学习。比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传播时，因为输入层的权重为0，所以第2层的神经元全部会被传递相同的值。第2层的神经元中全部输入
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2023-07-04 13:01:51
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过度拟合当特征变量过多时，假设函数的多项式也随之变多，从而导致为了满足训练集而产生的过度‘精准’曲线。对于模型而言，这样往往不能有效地执行其预测功能。 为了解决这个问题，我们有以下两种选择：删去不必要的特征变量(对结果影响较小的)，选择合适的算法模型。在代价函数运算中引入正则化的概念。代价函数的改变对参数进行所谓的“惩罚”，削减它们对拟合的影响程度，以达到合适的预期值。 当参数 λ 过大时会把所有
摘要：我们要区分岭回归和lasso以及LAR的关系，岭回归是用于消除多重共线性问题，也可以用于删除无效变量（贡献率低或打酱油变量，后面会提及）。Lasso是岭回归的改进算法，对删除无效变量有帮助，而LAR是求Lasso解的一种有效算法。 先进入多远线性回归问题，先观察以下矩阵：
这里y是因变量，β1~βp是所有X
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2024-08-26 15:28:15
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踩坑篇-Nacos+Sping-gateway+shiro实现分布式认证权限框架创作背景基本功能版本说明认证中心实现篇网关实现篇效果呈现简单的解释创作背景我们公司属于通信行业，做出的产品用户群体比较小众，所以不太追求像互联网公司那样的Tps,Qps之类的指标，单体springboot其实已经够用了。但是身为技术人嘛，总要有所追求。 另外一个原因，也是最重要的原因：shiro很少被用来做为微服务的安
