如果无人机自身支持RTMP推流，可以直接采用
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2022-07-23 00:29:09
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LiveQing云端直播点播流媒体软件： 提供设备接入； RTMP推流服务、RTMP分发、HLS分发、HTTP-FLV分
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2022-07-08 11:07:29
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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 Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tre
HTML基础一、HTML基础语法1. 什么HTMLHTML（Hypertext Markup Language） - 超文本标记语言标记语言 - 在不同的文本中加不同的标记让文本的意义和功能不同, 例如：markdown、htmlHTML大小不敏感： html ==Html == HTML == hTMl (小写和大写功能一样)2. 标签 - 就是标记，标签是HTML的基本结构，不同的标签功能不一
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2024-07-02 20:55:16
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一、要理解GBDT当然要从GB(Gradient Boosting)和DT(Decision Tree)两个角度来理解了；二、GB其实是一种理念，他并不是这一个具体的算法，意思是说沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数，并以一定权重组合起来，形成最终决策的强分类器；注意，这里的梯度下降法是在函数空间中通过梯度下降法寻找使得LOSS最小的一个函数，即L(y,f)对f求层，区别于传统的梯度下降法选择一
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2024-07-09 13:50:24
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随机森林（Random Forest, RF)和迭代决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）都是通过构建多个决策树来组成集成模型， 他们分别属于Bagging和Boosting两大类算法。Bagging (Bootstrap Aggregation)算法1. 用重置抽样（sample with replacement）在原有的训练数据集（training
EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码wineGBMModel = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=nEst, ...
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2021-06-15 21:28:39
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2022-04-22 17:08:42
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梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，
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2024-03-08 23:15:46
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Gradient Boosting Decision Tree （1）GBDT是一个回归树模型，不是分类树，这点需要明确 GBDT是回归树模型，回归树是用来预测值的，当然也可以做分类，而分类树如C4.5，ID3这些只能得到类别，并没有具体值（2）GBDT模型由多颗树组成，这与Boosting和Bagging的概念并不同 &nbs
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2023-09-15 14:28:33
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本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
点击率预估模型涉及的训练样本一般是上
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2024-04-19 06:35:58
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概述GA算法可以运用在求解复杂的找最优解的问题上，但它不保证一定能找到全局最优解。问题描述定性描述我们通过0-1背包问题来介绍GA算法，0-1背包问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。定量描述物体总数: N背包可容纳总重量: W第i件物体的重量：w[i]第i件物体的价格: v[i]进化论知识GA算法参考了进化论，我们有
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2024-05-09 11:18:36
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1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。2. GBDT + LR 用在哪GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送
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2024-09-05 19:28:59
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1.引言在异构图中，不同类型的关系能够反映顶点不同的特性 因此，学习特定于关系的（关系感知的，relation-aware）顶点表示是至关重要的 现有方法主要分为三类：GNN: GCN, GraphSAGE, GAT→用于同构图设计专门的GNN来学习异构图的顶点表示：HAN, HetGNN, HetSANN, HGT→仅关注顶点表示，没有研究关系的语义建模关系属性：R-GCN, RSHN, RHI
5G性能指标，大家耳熟能详。其中，各家比拼的性能关键便是5G峰值速率。根据ITU-R M.[IMT-2020.TECH PERF REQ]的介绍，峰值数据速率是在理想条件下可达到的最大数据速率，可以理解为系统最大承载能力的体现。针对eMBB场景，峰值速率的最低要求如下：下行链路峰值速率为20 Gbps；上行链路峰值速率为10 Gbps。5G理论峰值速率的粗略计算关于5G理论峰值速率的粗略计算有很多
RF与GBDT的区别 1. 相同点：都是基于树模型的集成学习方法最终的结果都是由多颗树一起决定 2. 不同点：RF的基学习器可以是分类树也可以是回归树，GBDT只由回归树组成RF可以并行生成，GBDT只能串行RF的结果为多数表决或者平均值，GBDT则是多颗树累加之和RF对异常值不太敏感（数据的数据、特征的随机），GBDT对异常值敏感RF减少的是方差、GBDT减少的是偏差RF不需要进行数据预处理
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2024-05-01 20:09:06
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NP阶段我们主要针对IP这一层，其实这个和我们将来学习的语音是有联系的。文章较长，如有需要文档可以留言，文档我会私发给各位，编写不易，如对您有用，希望能关注，谢谢啦。其实我们在NP里面主要研究的就是电路交换和包交换。电路交换给你分多少就是多少你一个人用，包交换是所有人去挤一个带宽，这样会让有限的带宽被一些比较大的流量占住，什么BT啊迅雷啊还有优酷啊等等。那么总结下：我们的QOS就是为了保证在有限的
# 科普文章：解析Java异常信息：java.lang.IllegalArgumentException
## 引言
在Java开发中，我们常常会遇到各种各样的异常。其中，`java.lang.IllegalArgumentException`是一种常见的异常类型。本文将详细介绍IllegalArgumentException的含义、原因和解决方法，并通过代码示例来帮助读者更好地理解和应对这个
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2023-08-23 08:11:18
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目录第1章 LTE承载类型1.1 LTE承载类型1.2 无线承载1.3 EPS承载1.4 默认承载与专用承载1.5 EPS承载类型与业务数据类型的映射第2章 LTE承载的Qos与业务数据类型2.1 LTE 承载的Qos架构2.2 Qos参数之QCI2.3 Qos参数之ARP2.4 Qos参数之GBR与Non-GBR2.5Qos参数之AMBR2.6 Qos签约第3章 LTE专用承载建立流程3.1 专用承载概述3.2 专用承载的建立过程3.3.
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2021-07-26 11:02:20
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pixelpunks像素朋克，用代码生成像素头像，发挥创意，让头像飞起来创意我听说，在区块链上，一张24*24的像素头像可以卖到 9050 万美元，真是匪夷所思了详情请见： https://www.36kr.com/p/1339722275117312 https://zhuanlan.zhihu.com/p/350919003?utm_oi=1309951489352495104 https://www.larvalabs.com/cryptopunks 其中
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2022-04-15 09:53:15
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