装箱问题（ＢＰＰ）：给定一个由刀个实数组成的数列Ｌ＝｛Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗ。｝， 这里称Ｗ，∈（０，１】为物件ｆ的尺寸，问题是将每一个物件分配给一个箱使得在每一 个箱中的物件尺寸总和不超过１，且使所使用的箱的数量最小。至二十世纪７０年代以来，对于该问题人们给出了许多启发式算法。
原创
2022-02-11 10:48:39
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装箱问题（ＢＰＰ）：给定一个由刀个实数组成的数列Ｌ＝｛Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗ。｝， 这里称Ｗ，∈（０，１】为物件ｆ的尺寸，问题是将每一个物件分配给一个箱使得在每一 个箱中的物件尺寸总和不超过１，且使所使用的箱的数量最小。至二十世纪７０年代以来，对于该问题人们给出了许多启发式算法。其中最为 人知的有
原创
2021-10-08 14:36:15
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# Java Best Fit 算法概述
在计算机科学中，内存管理是操作系统的重要任务之一。有效的内存分配有助于提高系统性能。Java中的“Best Fit”算法是一种广泛使用的动态内存分配策略，它能够帮助程序在进行内存分配时，选择最合适的空闲内存块。在本文中，我们将详细探讨Best Fit算法的工作原理，并通过代码示例加深理解。
## Best Fit算法简介
Best Fit算法的主要思
原创
2024-10-19 05:39:51
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目录写在前面问题描述Java实现`ArrayOf`类`Disk`类`Main` 类实验结果 写在前面欢迎讨论~问题描述题目：下次适应(Next Fit)存储分配算法 要求：设计存储资源数据结构arrayof(m_size,m_addr)，编写两个函数：(1) malloc(int size), 申请一个长度为size的空闲存储区，返回区域起始地址，不能满足时返回0；(2) mfree(int s
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2023-08-14 21:36:05
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在使用PCA和NFC中有三个函数fit，fit_transform，transform区分不清各自的功能。通过测试，勉强了解各自的不同，在这里做一些笔记。1.fit_transform是fit和transform的混合，相当于先调用fit再调用transform。2.transform函数必须在fit函数之后调用否则会报错, (transform变换的是fit后的数据)tranform
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2024-06-04 22:52:18
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虽然网上都说slim效率很高，无奈找不到支持python的方法，继续用pyfit 1 Column Fixture
特点：行表格展现形式，一条测试用例对应一行数据Wiki
!define COMMAND_PATTERN {python "%m" %p}
!define TEST_RUNNER {C:\Python27\PyFIT-0.8a2\fit\FitServer.py}
!path E:\
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2023-11-17 20:07:02
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## 实现"fit python"的流程
下面是实现"fit python"的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 实现"fit python"的流程
section 准备工作
定义需求 :done, 2022-10-01, 1d
学习Python基础知识
原创
2023-08-27 10:44:30
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# Python Fit: 用于数据拟合的强大工具
在数据分析和机器学习领域，数据拟合是一个常见的任务。数据拟合是通过一个数学模型来逼近已知数据点的过程，以便于预测未知数据点或者对数据进行进一步的分析。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具来支持数据拟合，其中一种常见的工具就是`python fit`。
## `python fit`是什么？
`python fit`是一
原创
2023-09-02 05:42:59
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# Python中的fit方法详解
在使用Python进行机器学习任务时，经常会使用到fit方法。fit方法是训练模型的关键步骤，它通过将训练数据输入到模型中，使得模型能够学习到数据的特征和模式。本文将详细介绍fit方法的使用和原理，并通过代码示例加深理解。
## 1. fit方法的作用
fit方法是机器学习中常用的方法之一，它的主要作用是训练模型。在训练模型之前，我们需要准备好训练数据集，
原创
2023-07-17 07:41:32
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The goodness of fit of a statistical model describes how well it fits a set of observations. Measures of goodness of fit typically summarize the discrepances expe...
原创
2023-11-07 13:48:48
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前言：文章内容参考了以下书籍：【机器学习实战】、【深入浅出Python机器学习】，主要是对KNN算法的实现进行总结归纳；使用编程语言：python3；目录一、kNN代码实现1、classify0函数实现KNN算法（对应程序清单2-1）2、file2matrix函数转换文本记录（对应程序清单2-2）3、autoNorm函数归一化特征值（对应程序清单2-3）4、datingClassTest函数（对应
TFLite系列的前几篇文章中，我们介绍了TFLite和创建模型的过程。在这篇文章中，我们将更深入地研究模型优化。我们将探索TensorFlow模型优化工具包(TF MOT)支持的不同模型优化技术。最后对优化后的模型进行了详细的性能比较。1. TensorFlow模型优化工具包TensorFlow Model Optimization Toolkit是一套用于优化ML模型的工具，用于部署和执行。在
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2024-04-20 18:35:00
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导入pyfits模块：import pyfits （1）打开fits文件： hdulist = pyfits.open( '/home/huang/test.fits' )（2）查看fits里面存了什么： 一个fits文件至少包含一个主头文件，可以有也可以没有扩展头。主头存任意维数组（不能存字符），扩展头存表格（table，表格形式任意，可存字符、数字等，例如存星表）
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2023-07-11 16:24:35
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文章目录第0部分：多项式拟合数学基础举例第一部分：多项式拟合第二部分最小二乘法拟合（参考python科学计算）使用幂律谱使用e指数三种方法总结第三部分：使用窗口平滑化处理(scipy.signal.convolve) 第0部分：多项式拟合数学基础参考文献 多项式拟合采用的是最小二乘拟合 这里最重要的就是平方误差条件和公式(4)。 公式4表明， 1） 我们在计算系数a的时候可以直接通过矩阵来计算。
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2023-07-11 16:29:27
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前言是的，除了水报错文，我也来写点其他的。本文主要介绍Keras中以下三个函数的用法：fit()fit_generator()train_on_batch()当然，与上述三个函数相似的evaluate、predict、test_on_batch、predict_on_batch、evaluate_generator和predict_generator等就不详细说了，举一反三嘛。环境本文的代码是在以
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2024-06-27 05:07:33
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PyTorch在前面使用纯手工做了线性回归，线性回归的问题其实就是求解损失函数最小的情况下的w值。在PyTorch里面很多的函数都进行了封装，我们直接用就可以。损失函数手写损失函数def loss(y, y_pred):
"""损失函数"""
# (真实值 - 预测值)^2 的平均值
return ((y_pred - y)**2).mean()PyTorch封装的损失函数损失函数就是
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2023-12-10 02:34:48
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部分转载写在前面fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit
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2023-11-07 12:15:42
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Table of Contents 1. fit-gnuplot 1 fit-gnuplot syntax >> fit [xrange][yrange] function 'datafile' using modifier via paprameterfile example: input: ho
原创
2021-07-28 13:48:02
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二、Python中数据的简单提取先简单说数据单元的格式，FITS文件的数据是以多维数组的形式存在的，常见的是二维数组，比较简单的例子就是可以记录一系列点的坐标值信息，这样数据形式就是N*2的二维数组。Python要处理FITS文件，要提前安装几个扩展包，针对FITS文件读取的是astropy扩展包，Python扩展包下载这个网站有很多非官方Python扩展包，大家可以去哪里下载需要的东西。在Pyt
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2023-07-11 16:20:58
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def build_model():
...
m = Model(...)
....
return m
model = build_model()
...
model.fit(...) fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=N
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2024-04-03 16:25:35
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