本文档根据自已的实施经验以及网上的一些资料进行整理1.建立专门用于Replication的账户 首先Replication操作会涉及到的两个重要权限，这里先做一下说明： The REPLICATION CLIENT privilege enables the use of SHOW MASTER STATUS and SHOW SLAVE STATUS. REP
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2024-05-09 16:14:46
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regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
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2024-05-16 21:06:04
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关于路由器如何收集网络的结构信息以及对之进行分析来确定最佳路由，我们有两种主要的路由算法：总体式路由算法和分散式路由算法。采用分散式路由算法时，每个路由器只有与它直接相连的路由器的信息——而没有网络中的每个路由器的信息。这些算法也被称为DV（距离向量）算法。采用总体式路由算法时，每个路由器都拥有网络中所有其他路由器的全部信息以及网络的流量状态。这些算法也被称为LS（链路状态）算法。DV算法也被称为
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2023-07-18 17:20:42
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Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
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2024-03-07 20:42:15
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距离矢量类路由协议RIP的防环机制：
1：定义了最大跳数为16，当一条路由的跳数大于或等于16时，认为该路由不能转发数据包了。
2：水平分割：一个路由器从一个接口下收到的路由，该路由不能再从这个接口下发送出去。
3：毒化路由：当本地路由器的一个接口down掉的时候，路由器会将这个接口所在的网络以metric值为16的更新发送给邻居路由器。
4：毒性逆转：当路由器的路由表里面
原创
2011-04-03 16:06:51
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OSPF (Open Shortest Path First) 是一种用于计算IP网络中最短路径的路由协议，是网络中非常重要的一部分。本文将介绍OSPF使用DV（Distance Vector）算法的原理，以及在华为设备上如何配置和使用OSPF。
OSPF是一种链路状态协议，它通过交换链路状态信息来计算最短路径。在路由器中，每个路由器都有一个链路状态数据库（LSDB），它存储了网络中所有路由器的
原创
2024-02-01 12:05:31
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meaning of DV EV and PV
原创
2013-07-01 21:40:39
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OSPF（Open Shortest Path First）是基于链路状态的路由协议，通过洪泛算法来传递拓扑信息，计算最短路径并构建路由表。而DV（Distance Vector）算法则是另一种常见的路由算法，通过邻居节点之间的信息交换来更新路由表，每个节点通过比较相邻节点的距离向量来选择最佳路径。
OSPF和DV算法同属于动态路由算法，但其工作原理和计算方式有所不同。OSPF是基于链路状态的路
原创
2024-02-20 11:47:38
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DV型域名https证书是一款只对网站域名进行验证的https证书，验证流程比较简单，颁发时间也很快，是一款非常经济实惠的https证书，所以很受大众的喜爱。具体优点如下：1、审核很简单，签发速度快DV型域名https证书只需验证域名所有权，无需递交纸质材料，并且由系统自动完成，10分钟快速签发，这对于那些无法提交企业相关资料的个人网站或一些小型网站可是大大的福利。2、不仅价格便宜，而且享有同样的
这个模型不好，因为隐藏因素：物种 优化这个模型 不同物种的对应的error线也是不一样的，那么error会更小，fit的更好当然还和其他的因素有关：不同物种在进化时的情况不同（如红色线），其次有些值略高或略低于直线（产生进化后CP值时有加rand） 此时可以构造更复杂的模型，把想到的因素都考虑进去，
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2020-02-11 21:13:00
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文章目录简介Why We Prefer SparsitySparsity例子:Housing Price Application确定特征的方法Option1:Exhaustive Search:"all subsets"Option2:Greedy Approaches·Forward Stepwise·Backward StepwiseOption3:via Regularization: A
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2024-03-26 09:04:01
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目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
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2024-04-01 10:40:34
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线性回归（Linear Regression）原理小结1. 模型函数2. 损失函数3. 学习算法3.1 梯度下降法3.2 最小二乘法4. 线性回归推广4.1 多项式回归4.2 广义线性回归4.2.1 对数线性模型（log-linear regression）4.2.2 广义线性模型（generalized linear regression）5. 加正则化项的线性回归6. 线性回归模型综合评价完
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2024-04-22 23:07:18
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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基本介绍 线性回归一般用来解决连续值变量预测问题。是有监督学习。叫线性回归，是因为，我们假定自变量和因变量之间是线性相关关系。线性回归欠拟合与过拟合 欠拟合：特征太少，不足以描述样本。 过拟合：特征太多，对样本描述过度。不具有一般性。此时可以用L1或L2正则化给他加一个惩罚项。MLLib中的线性回归没有使用正则化方法。举例： (1)给你自变量广告费用(x)，让你预测曝光次数(y)。 (2
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2024-05-13 07:58:06
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regression知识点regression基本3步骤定义一系列模型定义loss function，将模型和training data带入模型中。此时loss function仅有我们要求的参数是未知数。用gradient descent等方法找到我们要求的最佳参数。错误来源以上三步骤得到的最佳模型，错误来源主要有两个。一个是bias，一个是variance。bias度量了学习算法的期望输出与真
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2024-05-03 13:47:18
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线性回归适用范围x和y值必须保持一定的线性关系，且y的取值为连续值，而不是离散值，离散值需要使用logistic regression逻辑回归1. 假设一个线性方程组若我们有4个特征值，则线性方程组应该为，其中有四个参数w1,w2,w3,w4,和一个b值当然，你也可以根据具体问题选择具体的方程组，可以二次方程组，可以是三次方程组，可以是根号方程组。如上所说只是一个通常且简单的情况The
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2024-04-17 15:32:24
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MATLAB 无需测距的定位技术仿真 Dv-Hop算法
原创
2022-08-25 12:56:51
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由于最近在学网络，写下来以后复习用。唉，
原创
2022-01-07 16:38:49
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