前言最近一段时间，我使用golang开发了一个新的ORM库。为了让这个库更好用，我比较研究了各语言的主流ORM库，发现有一些语言的ORM库确实很好用，而有另外一些语言的库那不是一般的难用。然后我总结了他们呢的一些共性和差异点，于是形成了本文的主要内容。本文会先说明什么是SQL编写难题，以及探讨一下 code first 和 database first 的优缺点。然后依据这两个问题的结论去审视目前
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2024-10-10 18:59:42
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# Python对比最优模型：一个全面的指南
在数据科学和机器学习的领域中，选择一个最优模型对于项目的成功至关重要。本文将介绍如何使用Python对比不同的模型，以确定最优的模型。在这里，我们将结合示例代码、图表和一些实践技巧，帮助您在实际工作中做出明智的决策。
## 模型选择的重要性
模型选择是数据科学中的关键步骤。错误的模型可能导致不准确的预测，浪费时间和资源。因此，了解如何对比不同模型
原创
2024-08-07 08:21:04
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对比分析概念：两个互相联系的指标进行比较 类型：绝对数比较（相减） 、相对数比较（相除） 其中相对数比较分析也包括：结构分析、比例分析、动态对比分析1.绝对数比较a.对比的指标在量级上不能差别过大 b.折线图、柱状图*#导入数据data = pd.read_csv('C:\\Users\\zhouchunzhu\\Desktop\\py.test/样例数据02.csv',engine = 'pyt
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2023-06-16 16:56:02
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Python 多种算法模型对比1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。2 算法模型对比简介
原创
2023-02-21 09:05:22
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每一种算法在准确性和效率方面都有其优点和局限性。虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的于流
原创
2024-05-15 11:52:19
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Django框架:Django走的大而全的方向，开发效率高。它的MTV框架，自带的ORM,admin后台管理,自带的sqlite数据库和开发测试用的服务器，给开发者提高了超高的开发效率。 重量级web框架，功能齐全，提供一站式解决的思路，能让开发者不用在选择上花费大量时间。自带ORM和模板引擎，支持jinja等非官方模板引擎。自带ORM使Django和关系型数据库耦合度高，如果要使用非关系型数据库
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2023-12-14 01:13:43
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前言初学web安全的时候，找漏洞都是用北极熊扫描器扫出来的网站title来有目的性的‘刷’漏洞，后来随着网络主机的交替，ip的改变，北极熊扫出来的title也越来越不准确了。大约在一月初开始打算扫全网的80端口，其中半个月时间调用了差不多7、8台服务器去扫描，扫了接近一半的中国ip段。但是发现结果不是特别满意，后来又在GitHub上找到了一个项目：https://github.com/nanshi
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2024-06-27 15:52:42
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# Python多种分类模型对比的科普文章
分类是机器学习中的一个重要任务，涉及将样本分配到不同类别。 Python 提供了多种分类模型，适合不同的数据集和应用场景。本文将介绍几种常见的分类模型，并通过代码示例对它们进行比较。
## 常见的分类模型
在机器学习中，各种分类模型各有其优劣。我们将讨论以下几种模型：
1. 逻辑回归（Logistic Regression）
2. K-近邻（K-
原创
2024-09-27 03:57:20
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算法优劣优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用
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2023-08-06 10:30:47
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文 | 吹牛 Z本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。注：想直接下载代码和数据的同学可以空降文末看这篇文章前源数据长这样：学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样：是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直
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2023-12-21 20:21:33
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663234588
CLIP
模型训练的目标就是最大化对角线上的分数，并最小化对角线外的分数 。
因为 CLIP 在两个 encoder 后只进行了简单的内积作为模态的交互，对于复杂点的任务就不那么 work 了，一个顺其自然的发展就是去增强不同模态的交互/融合，也就是可以用一个神经网络来替换内积。
https://zhuanla
设计模式(GOF): 每一个设计模式系统地命名、解释和评价了面向对象系统中一个重要的和重复出现的设计设计模式四个基本要素:模式名称、问题、解决方法、效果设计模式前戏: 对象/类 封装、继承、多态 接口:一个特殊的类，声明了若干方法，要求继承该接口的类必须实现这些方法 作用:限制继承接口的类的方法的名称及调用方式；隐藏了类的内部实现 接口就是一种抽象的基类(父类),限制继承它的类必须实现接口中定义
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2023-08-27 22:58:22
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1. EM算法原理总结
我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这就是EM算法可以派上用场的地方了。E步（期望步）M步（极大步）不断迭代直到收敛EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方
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2024-07-15 14:21:44
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上一节提到了Django是基于MVC架构的Web框架，MVC架构追求的是“模型”和“视图”的解耦合。所谓“模型”说得更直白一些就是数据（的表示），所以通常也被称作“数据模型”。在实际的项目中，数据模型通常通过数据库实现持久化操作，而关系型数据库在过去和当下都是持久化的首选方案，下面我们通过完成一个投票项
今天来为大家介绍 Django 框架的模型部分，模型是真实数据的简单明确的描述，它包含了储存的数据所必要的字段和行为，Django 遵循 DRY Principle 。它的目标是你只需要定义数据模型，然后其它的杂七杂八代码你都不用关心，它们会自动从模型生成。Django 模型Django 中模型是真实数据的简单明确的描述，它包含了储存的数据所必要的字段和行为，在创建模型前需要先配置好数据库。Dja
文章目录写在前面的话样本实现分类结果 写在前面的话主要使用了PCA相关特征和平面拟合残差对点云进行分类。 主要是对该博主文章的复现（在此致谢，如有侵权请联系我），使得整体代码更加紧凑，方便阅读和理解。 点云特征计算主要借助于open3d，点云分类主要借助于sklearn。 得益于sklearn的优秀的接口设计，sklearn机器学习分类步骤大同小异。其主要步骤： 0预处理：将所有点云去掉地面点，
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2023-08-21 18:28:55
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上一篇学习的是基于【时序型数据】和【比例型数据】如何选择图表，这篇讨论基于【对比型数据】和【分布型数据】来选择图表：【对比型数据】：对比两组或者两组以上数据的差异；【分布型数据】：探索数据分布的集中趋势、离散程度、分布形状。一、对比型数据可视化对比型数据一般是比较几组数据的差异，这些差异通过视觉通道和标记来区分，体现在可视化中通常表现为以下几种差异形式：（1）高度差异/宽度差异：用柱状图、条形图。
Minitab控制图Xbar-R中认为数据异常的八项检验(8个异常趋势图)
执行所有的特殊原因检验：选择此项将进行下面显示的所有八项检验。
对特殊原因进行下列检验：要指定八项检验中的部分检验，请选择此项，然后选中下面所列检验中的任意几项。您可以通过更改 K 值来自定义特定检验。
K1 个点距离中心线大于 K 个标准差 3连续 K 点在中心线同一侧9连续 K 个点，全部
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2024-01-30 07:58:55
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文章目录所解决的问题？背景所采用的方法？取得的效果？所出版信息？作者信息？ 论文题目：Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model所解决的问题？ 规划planning一直都是人工智能研究领域中，人们追逐的一个比较难的研究点，基于树的规划算法，像AlphaGo这类算法已经取得了巨大的成功，然而基于树模型
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2024-07-21 23:07:08
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一、先介绍下什么是RFM模型客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费 (Recency)消费频率 (Frequency)消费金额 (Monetary)该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。 二、再介绍下什么是K-MEANS聚类方法网上有很多解释，但我认为用自己的话描述出来是最好的，可能会不太
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2024-05-18 22:51:58
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