在第一篇中，学习了如何绘图，我们现在学习如何让图形运动起来以及Processing中鼠标、键盘等事件交互方式。一、运动把2d图形中的坐标点设置为变量，在draw（）函数中，让变量不断的变化，那么2d图形就动起来了。这里面涉及到更多的是数学的运用。随着x值的不断加1白色小球会不断的向右移动。二、常用的一些数学函数模数、概率、Perlin噪声、map()、三角形、递归等。1, 模数：取模运算，就是求余
文章目录中介模式1.User2.Chatroom3. Main总结 设计模式是面向问题、场景而总结产生的设计思路。是解决问题的套路。23 种经典的设计模式。它们又可以分为三大类：创建型、结构型、行为型。 行为型 包含了 观察者模式、模板模式、策略模式、职责链模式、状态模式、迭代器模式、 访问者模式、备忘录模式、命令模式、解释器模式、中介模式 总共11种模式。中介模式中介者模式（Mediator
流程变量分为两种：全局变量和局部变量。 文章目录全局变量（Variable）1、通过启动流程设置2、通过当前实例进行设置3、通过任务设置4.完成任务时设置局部变量( VariableLocal ) 全局变量（Variable）全部变量针对于processInstance，通过流程或者任务查询变量，均可以查询到。但是设置流程变量的时候，流程变量名称相同的时候，后一次的值替换前一次的值。设置有多种方式
项目： cn.itcast.d_processVariables一. 画流程图new -> Other -> Activiti Diagram > 填写File name二. 配置流程图属性Properties1. 修改流程图 相关属性配置 点击空白处 > 点击Propertie
一、Promise的作用和用法Promise是JavaScript中用于处理异步操作的一种机制，它可以使异步操作更加易读、易懂和易维护。Promise的作用就是解决回调函数（Callback）的问题，解决了回调函数的嵌套过多、难以维护和阅读的困境。当我们使用Promise后，可以让异步操作变得“同步化”，使用then方法来处理异步操作的结果，将异步操作封装成一个对象，便于组合和优化。Promise
进程进程模型进程的创建进程的终止进程的层次结构进程的状态进程的实现多道程序设计模型 当启动系统时，会秘密启动很多进程，在任何多道程序设计系统中，CPU由一个进程快速切换至另一个进程，使每个进程各运行几十或几百毫秒。在某一瞬间，CPU只能运行一个进程。（伪并行）。进程模型一个 进程（process） 就是一个正在执行程序的实例，包括程序计数器、寄存器和变量的当前值。从概念上来说，每个进程都拥有自己的
流程变量的使用，大大增加了JBPM的灵活性。用户可以在流程执行过程中的任何时间插入流程变量，然后可以随时的读取流程变量，这样可以实现用户的数据传递。总体来说流程变量有两大类。一种是execution范围的也就是流程执行的变量，另一种是task范围的，也就是任务范围的变量。下面介绍一下这两种变量的使用。1：变量的读取。1.1：execution写变量execution写变量的方式一般来说有两种，一种
前言：嗨咯铁汁们，很久不见，我还是你们的老伙计测试君，性能测试的系列马上就要出完了，废话少说直接开始正题【文章的末尾给大家准备了大量的福利】Filename:选择数据源文件路径 File encoding:选择编码格式,一般选择UTF-8 Delimeter：分隔符，默认即可 Variable names：给变量命名 Fist line is CSV header:如果第一行是表头，
第21章：中介者模式一、智能家庭项目智能家庭项目：智能家庭包括各种设备，闹钟、咖啡机、电视机、窗帘 等主人要看电视时，各个设备可以协同工作，自动完成看电视的准备工作，比如流程为：闹铃响起->咖啡机开始做咖啡->窗帘自动落下->电视机开始播放二、传统方案解决智能家庭管理问题三、传统的方式的问题分析当各电器对象有多种状态改变时，相互之间的调用关系会比较复杂各个电器对象彼此联系，你中有
回归(Regression) 回归是一种数学模型，主要用于分析因变量与自变量之间的函数关系，如果因变量和自变量之间的关系是线性关系，那么该回归就是线性回归。在机器学习领域，回归的主要功能是预测，即通过使用在已知的数据集上训练并总结出来的因变量与自变量之间的函数规律，对未知的或没有统计到的数据进行预测推断。主要应用场景在：股市预
简介回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数
回归的目的是预测数组型的目标值。
线性回归：根据已知的数据集，通过梯度下降的方法来训练线性回归模型的参数w，从而用线性回归模型来预测数据的未知的类别。形式化定义假设函数（hypotheses
信号与变量的区别与使用信号与变量的区别： (1）、声明形式与赋值符号不同 变量声明使用variable，赋值符号位 :=而信号声明用signal，赋值符号为 <=(2)、有效域不同 信号的声明在结构体内部，进程、子程序及函数外部声明，而变量只能在进程，函数体，子程序内部进行声明。换句话说，信号的有效作用域为整个结构体，而变量只能在进程，函数体，子程序内部起作用，他们不能为多个进程所共用
回归是最重要的统计和机器学习工具之一。我们说机器学习之旅从回归开始就没有错。它可以被定义为允许我们基于数据做出决策的参数技术，或者换句话说，允许我们通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据进行预测。这里，依赖于输入变量的输出变量是连续值实数。在回归中，输入和输出变量之间的关系很重要，它有助于我们理解输出变量的值如何随输入变量的变化而变化。回归经常用于预测价格，经济，变化等。用Python构建回归
1、process进程对象process 是一个全局变量，即 global 对象的属性。它用于描述当前Node.js 进程状态的对象，提供了一个与操作系统的简单接口。所以习惯性的称为进程对象;作为全局变量，它始终可供 Node.js 应用程序使用，无需使用 require()。 它也可以使用 require() 显式地访问：const process = require('process');pr
1、线性回归参考连接：python机器学习手写算法系列——线性回归1.1、数据收集data = np.array([[1, 2.5], [2, 3.3], [2.5, 3.8], [3, 4.5], [4, 5.7], [5, 6]])1.2、数据可视化用图打出来看看他们之间的关系，发现他们之间大致是一个线性关系，可以试着用一元线性回归去拟合（fit）他们之间的关系。1.3、数学模型一元线性回归公
当有许多可能的预测变量时，我们需要一些策略来选择用于回归模型的最佳预测变量。1 不推荐的方法 不推荐的一种常见方法是针对特定预测变量绘制预测结果和预测变量之间的关系图，如果没有明显的关系，则从模型中删除该预测变量。 &nbs
原标题：机器学习从入门到进阶④丨线性回归模型在此系列之前的文章中，已经讨论了关于统计学习的和相关内容。在本篇文章中，将进入 线性回归模型的讨论。 首先回顾一下之前统计学习中比较重要的几个关键点：#自变量和因变量在统计学习的背景下，有两种类型的数据：自变量：可以直接控制的数据。因变量：无法直接控制的数据。无法控制的数据，即因变量，需要进行预测或估计。#模型模型本质上就是一个转换引擎，主要的作用就是找
银行分控模型的建立一、Logistic回归模型：（一）Logistic回归建模步骤1. 根据分析目的设置指标变量（因变量和自变量），根据收集到的数据进行筛选2. 用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程，估计出模型中的回归系数3. 进行模型检验。模型有效性检验的函数有很多，比如正确率、混淆矩阵、ROC曲线、KS值4. 模型应用。（二）对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模代码：#
sklearn中的逻辑回归1、概述1.1 面试高危问题:Sigmoid函数的公式和性质 Sigmoid函数是一个S型的函数，当自变量z趋近正无穷时，因变量g(z)趋近于1，而当z趋近负无穷时，g(z)趋近 于0，它能够将任何实数映射到(0,1)区间，使其可用于将任意值函数转换为更适合二分类的函数。 因为这个性质，Sigmoid函数也被当作是归一化的一种方法，与我们之前学过的MinMaxSclaer
Amos实操教程 | 中介效应检验1 相关概念2 主界面及功能 3 中介效应4 中介效应检验步骤 1 相关概念Amos是什么？Amos的全名是Analysis of Moment Structures，由James L. Arbuckle所发展。Amos自从6.0版以后已经成为SPSS的家族成员。在5.0版以前可以独立运作。Amos（阿摩司）这个名字取得真有创意，因为它本是公元前8世纪的希伯来先
