在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boo
文章目录1. GBDT 简介2. GBDT在回归的应用2.1 基础流程1. 初始化参数2. 计算误差3. 更新估计值4 重复步骤33. GBDT在分类的应用3.1 具体案例1. 初始化参数2. 计算伪残差3. 训练拟合残差的弱学习器2. 找一个合适该弱学习器的权重5. 更新模型5. 重复上述过程4. 参考文献 1. GBDT 简介GBDT全称为Gradient Boost Decision Tr
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2024-06-29 07:40:32
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目录 文章目录目录前言1. GBDT概述2. GBDT的负梯度拟合3. GBDT回归算法1) 初始化弱学习器2) 对于迭代轮数t=1,2,...,T有：3) 得到强学习器f(x)的表达式：4. GBDT分类算法4.1 二元GBDT分类算法4.2 多元GBDT分类算法5. GBDT常用损失函数6. GBDT的正则化7. GBDT小结GBDT的主要优点有：GBDT的主要缺点是：问题一：Adaboost
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2024-04-26 22:23:12
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在Java中通常实现锁有两种方式，一种是synchronized关键字，另一种是Lock。二者其实并没有什么必然联系，但是各有各的特点，在使用中可以进行取舍的使用。首先我们先对比下两者。实现：首先最大的不同：synchronized是基于JVM层面实现的，而Lock是基于JDK层面实现的。曾经反复的找过synchronized的实现，可惜最终无果。但Lock却是基于JDK实现的，我们可以通过阅读J
# 如何实现“iostream实现代码”教程
## 整体流程
下面是实现“iostream实现代码”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 包含iostream头文件 |
| 2 | 使用命名空间std
原创
2024-07-10 04:01:40
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如何使用 NAPI 实现代码
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 NAPI（Node.js C/C++ Addons API）来实现代码。NAPI是一个用于开发 Node.js C/C++ 插件的API，它提供了一组兼容性强、稳定且易于使用的函数和宏。
整体流程
首先，让我们来看一下整个实现代码的流程。我将使用一个表格来展示每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 说明
原创
2024-01-12 17:29:53
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title: 机器学习(一) KNN date: 2021-08-12 18:31:35 categories: 机器学习 tags: - 机器学习 - 人工智能 - 算法 - KNN算法KNN算法KNN算法的基本原理KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推
感兴趣的同学自己观看，使用JDK自带public static void RSA() throws Exception { //1.生成公私钥匙 //KeyPairGenerator 类用于生成公钥和私钥对。密钥对生成器是使用 getInstance 工厂方法（返回一个给定类的实例的静态方法）构造的。 //特定算法的密钥对生成器可以...
原创
2021-07-29 14:34:07
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卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 1.训练pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，所以这里使用的网络是：torchvision.models.Resnet34(pretrained=True)然后更改其最后的全连接
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2024-07-11 14:03:41
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在ANSI C的任何一种实现中，存在两个不同的环境 第1种是翻译环境，在这个环境中源代码被转换为可执行的机器指令。第2种是执行环境，它用于实际执行代码。标准明确说明：这两种环境不必位于同一台机器上。例如，交叉编译器就是在同一台机器上运行，但它所产生的可执行代码运行于不同类型的机器上。操作系统也是这样。在翻译阶段，程序实现过程如下图：翻译阶段的两个步骤：组成一个程序的每个源文件（source
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2024-05-07 18:38:49
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大家好啊，我是大田，如果你对我分享的内容感兴趣，点击上方蓝字关注我吧～
今天给大家带来一款工具：Git，开始吧图片介绍图片
Git是先进的分布式版本控制系统，即使git代码仓库服务器崩溃了，也不影响开发，这也是与SVN不同之处。图片简单原理图片
git add后，文件的索引状态为add状态；
git commit后，文件索引状态为commit状态；
Git push 后，仓库返回上传结果，此时索引
*类的复用两种方式1、继承，2、将一个类当做另一个类的属性（叫合成或聚合）*构造函数不能被继承*super二种用法，1访问父类属性和方法。3子类构造器调用父类构造器*构造代码块{}静态代码块static{}局部代码块void a(){{}} 代码块先于函数执行，方法调用后，即执行1.静态代码块 类被加载时 被自动调用，只被调用一次。 作用：静态变量初始化2.构造代码块 实
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2023-08-27 22:36:39
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# Java代码实现代码作者
在现代软件开发中，代码的可维护性和贡献者的明确性变得越来越重要。通过适当的方法来标识和管理代码的作者，可以极大提高团队合作的效率。本文将探讨如何在Java代码中实现代码作者信息的管理，并给出示例代码。
## 为什么需要代码作者管理？
1. **责任追踪**：明确每一段代码的责任人，方便未来的维护与更改。
2. **透明性**：团队成员之间了解彼此的贡献，提高士气
一、关于Spring-Cloud-Stream Spring Cloud Stream本质上就是整合了Spring Boot和Spring Integration，实现了一套轻量级的消息驱动的微服务框架。通过使用Spring Cloud Stream，可以有效地简化开发人员对消息中间件的使用复杂度，让系统开发人员可以有更多的精力关注于核心业务逻辑的处理。 在这里我先放一张官网的图
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2024-09-24 17:42:11
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Table of Contents1 GBDT概述2 GBDT回归(提升树)2.1 算法流程2.2 python实现3 GBDT分类3.1 算法流程3.2 python实现3.3 多分类GBDT概述\(f_{k-1}(x)\
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2023-06-26 14:12:07
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提到GBDT分类相信大家应该都不会觉得陌生，本文就GBDT分类的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github：https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/ensemble/gbdt_base.py
https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/im
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2024-05-27 20:15:41
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2015年，Facebook推出了GraphQL（Graph-Query-Language）查询语言。到目前为止，IBM、Twitter、Walmart Labs、纽约时报、Coursera等很多公司已经在内部从RESTful转向GraphQL API。作为一种查询语言，GraphQL具有以下特点：（1）无需关心如何更新文档，所有的查询（query）和变更会自动形成文档（cchema）。（2）无需
Android AsyncTask实现代码原理
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2013-12-14 21:38:00
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对于使用签名的apk，经常使用的反编译之后还是能查看class文件的代码实现。对于反编译可查看个人的博客点击打开链接 使用代码混淆就能是这样的常规反编译失效。很多其它混淆机制见官网http://developer.android.com/guide/developing/tools/proguard
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2017-08-02 17:29:00
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本文章向大家介绍iOS实现代码混淆，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。从事iOS开发几年了，从未对代码加密加固，总是认为iOS APP一般是通过AppStore发布的，况且苹果的系统又很难攻破，根本就无需加密，但使用class-dump和Hopper这些工具
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2023-12-06 14:16:21
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