三层架构，我们一般说的三层架构通常指的是：1、表现层(UI)：就是展现给用户的界面，无论是网站前台还是应用程序界面；2、业务逻辑层(BLL)：针对具体问题的逻辑操作；3、数据访问层(DAL)：对数据进行操作。其他的层级基本都是在这三层之上的补充。UI(User Interface)表示层：就是我们看到的网站前台、应用程序界面。BLL(Business Logic Layer)业务逻辑层：主要是针对
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2024-07-13 07:18:25
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今天来给大家分享一些这几天所学的基础知识IDLE集成开发和学习环境，是Python的集成开发环境（python shell）外壳 当计算机安装python后，win+R打开运行窗口，输入idle可直接打开python编辑器供大家练习小命令与一些基本常识首先是print（打印，输出）大部分计算机语言都是使用这个命令来显示出内容的 python中print显示的格式为print（" "） 例如：输入
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2024-05-17 00:48:24
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Python 编程进阶
1.不使用中间变量，交换两个变量 a 和 b 的值2.Lambda 函数是什么，举例说明的它的应用场景3.说说 Python 中的浅拷贝和深拷贝4.Python 是如何实现内存管理的？5.说一下你对 Python 中迭代器和生成器的理解6.正则表达式的 match 方法和 search 方法有什么区别？7.Python 中为什么没有函数重载？8.对于 Py
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2024-05-31 06:50:23
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这是一篇关于`PLC`编程的文章，特别是关于西门子的博图软件。我并不是专业的`PLC`编程人员，也不懂电路，所以如果你希望从这里学习`PLC`编程技术，可能会有些
原创
2024-02-27 09:47:10
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SparkStreaming中的reduceByWindow窗口操作: 统计当前10S长度窗口中的数,每隔5S接收的数据格式是:楼下的也是用的以下数据112package spark.streaming.sparkStreaming.havaState
import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.Spar
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2024-01-12 06:39:28
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《Head First 设计模式》读书备忘笔记，整合了一些网上资料，记录了所有常见的算法模式实现的示例。适合有一定Java基础和设计模式的读者，若无基础建议先看《Head First 设计模式》，是一本很好的入门资料。设计原则：找出应用中可能需要变化之处，把它们独立出来，不要和那些不需要变化的代码混在一起。设计原则：针对接口编程，而不是针对实现编程。设计原则：多用组合，少用继承。设计原则：为了交互
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2024-01-10 23:09:10
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LAD线性判别分析鸢尾花预测文章目录LAD线性判别分析鸢尾花预测数学原理代码实现数学原理代码实现#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @File : LDA.py# @Author: Gowi# @Date : 2021/3/25# @Desc :import pandas as pdimport numpy as np# 计算协方差矩阵def Sigma(Iris, u): s = np.zeros
原创
2021-05-20 07:20:50
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一文详解LDA主题模型 - 达观数据 - SegmentFault 思否 https://segmentfault.com/a/1190000012215533 第二步：将LAD结果的属性值二（多）值化、线性化，投入计算模型 DNN
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2018-05-02 20:15:00
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Linux Azure Diagnostic (LAD) 扩展现在已经发布了 3.0 版本，但在 Azure 中国区，目前可用的最新版本还是 2.3。虽然 Azure 门户提供了简单的操作版本为 Linux 虚拟机启用诊断扩展，但是也有用户咨询如何用 PowerShell 等工具进行设置。LAD 2.3 不支持使用使用 Set-AzureRmVMDiagnosticsExtension 命
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2017-10-13 16:41:00
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H3C Cloud Lad安装过程中的兼容性问题
原创
2019-03-06 20:48:04
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1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题（One-hot 编码）把“耐克”编码为[0,1,0]，其中“1”代表了“耐克”的中 间位置，而且是唯一标识。同理我们可以把“中国”标识为[1,0]，把“蓝色”标识为[0,1]。 然后把所有的数据编码拼接起来，[“耐克”,“中国”,“蓝色”]的最终编码
原创
2021-07-23 09:28:27
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V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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推理的基本概念3.1.1 推理的定义3.1.2 推理方式及其分类 1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理） 3.默认推理（缺省推理）：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。 1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。 2.不确定性推理：推理
1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
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2017-10-19 15:24:16
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1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
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2020-10-11 20:25:00
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一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者
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2022-08-01 13:49:59
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LSTM网络结构 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
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2023-09-23 13:11:12
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