上回只是把模拟的账户充值窗口实现了，不过还是一个李鬼，充值信息也不可能只有一项吧。 那么就先来改造这个窗口吧，打开\themes\mall\default文件夹下的account.form.html，看到它只有可怜的几行，最主要的form里是这么个情况 <form method="POST" target="iframe_post" action="index.php?ap
转载
2024-09-05 12:27:24
60阅读
理解 组件-实体-系统 （ECS \CES）游戏编程模型 一般来说，我们实现游戏实体都是采用面向对象的方法进行编程。每一个实体都是一个对象，并且需要一个基于类的实例化系统，允许实体通过多态来扩展。但是，这样的方法，往往导致系统中出现大量的类，造成类爆炸的情况出现。随着新的实体出现，我们发现很难在类继承图中添加新的实体，特别是当这个实体需要很多不同类型的功能的时候。你可以看下
转载
2024-05-31 01:04:20
60阅读
2008年03月21日10：15来源：赛迪网－软件世界IBM ECM大中华区技术经理杨晓阳博士可以说是企业内容管理（ECM）在中国最早的传教士，1996年开始，杨晓阳博士带领的团队便开始了在中国进行ECM的推广和普及工作。但是杨晓阳说直到2005年，企业才真正开始认识到ECM的价值和必要性。 如果说外力的推动是一种催化剂，那么内在的需求才是ECM发展的真正动力。在中国ECM的发展过程中，图书
转载
2024-09-13 22:34:25
79阅读
传统模型 VS 敏捷开发模型1.传统模型瀑布模型把关键的活动明确的划分，并且以线性的顺序依次完成，所以我们可以让活动之间的联系降低。这是一种优秀的性质，意味着我们在进行一个活动的时候，只需要和上一个活动进行交互，而不需要关注过多的活动。一旦某一个活动出现问题，那么我们只需要去纠正上一个活动的问题即可。同时，这种线性的方式很简单，方便了过程过程管理。
转载
2024-08-22 19:30:13
71阅读
目录什么是损失函数均方误差与交叉熵为什么要使用交叉熵交叉熵与KL散度之间的关系参考文献 什么是损失函数对于损失函数网上已经有充分的解释：“机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为目标函数。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为损失函数。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。 ” 总而言之，损失函数用来衡量当前模型的糟糕程度，它的值越大，模型就越糟糕，反之，它的值越小
转载
2024-07-02 05:21:51
71阅读
Elasticsearch是一款流行的分布式开源搜索和数据分析引擎，具备高性能、易扩展、容错性强等特点。它强化了Apache Lucene的搜索能力，把掌控海量数据索引和查询的方式提升到一个新的层次。本文结合开源社区和阿里云平台的实践经验，探讨如何调优Elasticsearch的性能提高索引和查询吞吐量。一. Elasticsearch部署建议1.选择合理的
转载
2024-03-25 13:44:26
101阅读
第一章目录一、样本空间、随机事件二、概率、古典概型三、条件概率、全概率公式四、独立性 一、样本空间、随机事件样本空间：由所有基本结果（样本点）组成的集合，常记为。随机事件：样本空间的子集，常用大写字母（A、B）表示。必然事件：可以用样本空间表示，注意：概率为1的事件不一定是必然事件，必然事件概率一定为1。不可能事件：可以用空集表示，注意：概率为0的事件不一定是不可能事件，不可能事件概率一定为0。
转载
2024-06-22 21:43:30
205阅读
CVE-2013-2551漏洞成因与利用分析1. 简介 VUPEN在Pwn2Own2013上利用此漏洞攻破了Win8+IE10，5月22日VUPEN在其博客上公布了漏洞的细节。它是一个ORG数组整数溢出漏洞，由于此漏洞的特殊性，使得攻击者可以通过整数溢出修改数组的长度，获取任意内存读写的能力，最终绕过ASLR并获取控制权限实现远程代码执行。 在漏洞公布不久，就有人写出了对应的metasploi
转载
2024-05-23 10:59:29
12阅读
扩散模型代码详细解读代码地址：denoising-diffusion-pytorch/denoising_diffusion_pytorch.py at main · lucidrains/denoising-diffusion-pytorch (github.com)前向过程和后向过程的代码都在GaussianDiffusion这个类中。有问题可以一起讨论！常见问题解决Why self-cond
转载
2023-08-30 22:07:04
546阅读
笔者在学习EMD信号处理时，学习了一下2009年EMD提出者对EMD进行改进的算法EEMD以及后续的CEEMD、CEEMDAN，以下为学习笔记与一些思考理解。1 EMD算法存在的问题（1）模态混叠：分出的IMF涵盖频段宽，有低频的段也有高频的段，是模型没能根据时间特征有效分离不同模态分量的结果，即同一个段出现在多个IMF中的情况。（2）末端效应影响：之前笔记中特意有记录到末端处理的问题的处理，但处
转载
2024-08-12 17:22:51
92阅读
今天看了Corotational模型的代码。在Vega中，获得模型内力的方法是先构造一个ForceModel对象，再调用其对应方法。对于Corotational模型，构造的流程为:构造CorotationalLinearFEM -> 构造CorotationalLinearFEMForceModel...
原创
2014-12-18 10:36:00
136阅读
# 如何实现Python TVP-VAR模型
## 1. 引言
在时间序列分析中，TVP-VAR（时间变参数向量自回归）模型是一种有效的方法，用于处理因为时间变化而导致的数据动态性质变化。特别是，当数据具有结构性变迁时，这种模型能够潜在地捕捉这种变迁的影响。本文将逐步指导您如何在Python中实现TVP-VAR模型，特别是对于初学者，帮助您顺利完成这个任务。
## 2. 实现流程
在实现T
# Python ARIMA模型及其应用
ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种常用的时间序列预测模型，它可以用来分析时序数据的趋势和周期性，进而进行未来的预测。在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现ARIMA模型的建模和预测。
## ARIMA模型代码示例
下面是一个简单的Python示例代码，演示了如何使用ARIMA模型对给定的时间序列数据进行建模和预测：
`
原创
2024-05-11 06:08:19
149阅读
#coding=utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module): #定义Net的初始化函数，这个函数定义了该神经网络的基本结构
def init(self):
super(
转载
2024-09-20 12:07:53
51阅读
一、机器学习的概念机器学习的概念： 重点在于学习 ，区别于让机器去执行我们定义好的规则我们让机器去学习，也就是具备一定的预测能力，需要我们给机器大量的数据，以及给定对于这些数据 机器如何去看待的规则（算法） 最终得到一个模型，这个模型 具备一定的预测能力机器学习就是从数据中自动分析获得模型，例用模型对未知数据进行预测最早的机器学习： 垃圾邮件的分辨 传统思路：编写规则，定义垃圾邮件，让计算机执行，
树形视图TreeView估计是Gtk#里面最复杂的控件了，它使用了大名鼎鼎的MVC模式组织数据。虽然入门有点麻烦，但是你真正掌握之后，才能发现这种设计的灵活和强大。我这个学习系列是根据Gtk#的官方指南总结的学习心得，当然也不仅仅是对官方指南的纯粹翻译。 Treeview是根据MVC模式进行组织的，它一共可以分为三个部分。模型（Model）部分存储要显示的数据，视图（View
大家在做模型的时候，往往关注一个特定指标的优化，如做点击率模型，就优化AUC，做二分类模型，就优化f-score。然而，这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达，我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。
所以如何判定是不是多任务学习呢？不需要看模型结构全貌，只需要看下loss函数
原创
2021-07-13 09:31:59
856阅读
目录一. SEIR传染病模型二. SEIR模型的延伸——SEIDR模型三. 模型延伸——影响因素1：疫苗接种四. 模型延伸——影响因素2：政府管控五. 模型延伸——影响因素3：病毒变异写在前面：需要源代码的小伙伴可以移步到我的GitHub仓库https://github.com/moyuweiqing/SEIR-Model-extension 中进行获取一. SEIR传染病模型
转载
2024-03-13 22:57:53
309阅读
常见IO模型有以下几种1.最简单的阻塞IO模型：用户线程请求数据，内核准备数据，将数据从内核复制到用户空间，从请求阻塞到获取数据，显然对资源利用率低2.非阻塞IO模型：用户线程请求数据，并且直接返回内核准备数据结果，如为准备好，则轮询结果，当数据准备好后，再将数据复制到用户空间，该模型对资源消耗较大3.IO复用模型：用户线程通过阻塞在select/poll，来监控多个IO请求，当某个IO请求准备就
转载
2024-05-29 15:03:12
32阅读
