1、取出两个升序数组中的最小的一半的元素组成一个新的升序数组。
map(lambda x, y: x if x < y else y, a, b)
答案
2、用至少2种不同的方式删除一个list里面的重复元素
a = [1, 2, 2, 4, 34, 3, 4, 56, 65, 456, 5, 6456, 456, 54, 45, 6, 464, 564]#方法一
new_list3 =li
常见的预测模型有回归于分类两类模型 回归问题：回归预测建模是将输入变量（X）的映射函数（f）近似为连续输出变量（y）的任务。既用一条曲线拟合已知离散数据。 分类问题：分类预测建模是将输入变量（X）到离散输出变量（y）的映射函数（f）近似的任务。 输出变量通常称为标签或类别。映射函数预测给定观察的类别或类别。回归与分类：回归问题预测连续数值 当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房例子中，
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2024-05-08 14:37:19
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qinq QinQ技术〔也称Stacked VLAN 或Double VLAN〕。标准出自IEEE 802.1ad,其实现将用户私网VLAN Tag封装在公网VLAN Tag中，使报文带着两层VLAN Tag穿越运营商的骨干网络（公网）。作用 设备提供的端口QinQ特性是一种简单、灵活的二层VPN技术，它通过在运营商网络边缘设备上为用户的私网报文封装外层VLANTag，使报文携带两层VLANTag
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2024-04-21 19:49:06
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Cube StackingTime Limit: 2000MS Memory Limit: 30000KTotal Submissions: 18878 Accepted: 6559Case Time Limit: 1000MSDescription
原创
2023-09-04 14:18:17
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分层模型集成框架stacking（叠加算法）Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有一个分类器，把预测的结果(元特征)提供给第二层， 而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当做特征做拟合输出预测结果。过程如下图:标准的Stacking，也叫Blending如下图：但是，标准的Stacking会导致信息泄露，所以推荐以下Satcking算法：1. 简单堆叠3折CV分
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2024-03-26 06:28:29
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为了实现对广播域的隔离，LAN的缺点由VLAN来解决。 一、VLAN的概念 VLAN（VLAN-Virtual Local Area Network),称为虚拟局域网，是将一组位于相同物理网段上的工作站和服务器从逻辑上划分为不同的逻辑网段。 在功能和操作上与传统LAN基本相同。 二、VLAN的优点 （1）、限制了网络中的广播
&
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2024-03-02 09:47:00
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目录17.1 导言17.2 马尔可夫图及其性质17.3 连续变量的无向图模型17.3.1 图结构已知的参数估计17.3.2 估计图结构17.4 离散变量的无向图模型17.4.1 图结构已知的参数估计17.4.2 隐结点Hidden Node17.4.3 估计图结构17.4.4 受限玻尔兹曼机 17.1 导言P625 graphical lasso procedureP626 图模型的主要挑战是图结
之前我写的一篇博客《线性回归原理及实现（一）：最小二乘法》写了有关线性回归的基本原理和应用场景的内容，提到了两个实现线性模型回归的方法：最小二乘法和梯度下降，并给出了最小二乘法的推导和python实现代码；这篇博客则是承接上一篇没有写完的内容，主要写线性回归的梯度下降法的原理和代码实现。 &n
前言关于各种集成模型，已经有很多文章做了详细的原理介绍。本文不再赘述stacking的原理，直接通过一个案例，使用stacking集成模型预测回归问题。 本文通过学习一篇stacking继承学习预测分类问题，对其代码进行了调整，以解决回归问题。代码与解析导包使用KFold进行交叉验证 stacking基模型包含4种（GBDT、ET、RF、ADA） 元模型为LinearRegression 回归模型
描述：像刘汝佳书上一样需要转化成有向图，然后再统计路最长的就可以了#include <cstdio>#include <cstring>#include <cstdlib>#define N 32int n,m,sum;int num[N][12],s[N],pos[N];bool next[N][N];int cmp(const void *p1,const
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2013-04-04 17:50:00
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import tree
原创
2022-11-10 14:17:50
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# PyTorch Ensemble Stacking
Ensemble learning is a popular technique in machine learning where multiple models are combined to improve the overall performance. One such method is ensemble stacking, w
原创
2023-11-30 04:52:57
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本帖为虚拟机安装苹果MAC OS X Mountain Lion 10.8系统，想要在windows下安装，请参考： Win7下安装苹果MAC OS X Mountain Lion 双系统详细图文教程 最近看到新闻说苹果发了个Mountain Lion版，也就是ML版，发了疯了想装装看，到底苹果咋牛X，苹果俺没有，黑苹果太危险，用虚拟机试试火力吧，用的是VM
并发编程一、进程1、理论背景①操作系统背景手工操作—穿孔卡片 原理：用户独占计算机，CPU等待手工操作，资源利用和CPU利用效率极低批处理—磁带处理、批处理系统 原理：主机与输入机之间增加磁带存储设备，使得计算机可以自动将磁带读入计算机，成批完成作业 分类：脱机批处理系统、联机批处理系统多道程序系统 原理：指允许多个程序同时进入内存并交替运行 特点
# 使用Stacking回归融合三个模型的实现方法
在机器学习领域，Stacking（堆叠）回归是一种结合多种模型以提高预测性能的技术。本文将指导你如何在Python中实现一个Stacking回归模型，融合三个基础回归模型。我们将采取一个系统化的方法，逐步实现，从理解基础到最终实现。
## 实现步骤流程
在实施Stacking回归的过程中，我们涉及到以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-11 06:18:50
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利用UNet进行回归任务
分析from matplotlib import pyplot as pltimport cv2import numpy as nptest_img = cv2.imread(r"D:\workplace\python\UNet2LP\data\imgi\1.png", 0)predicted_img= np.loadtxt(r"D:\workplace\python\
原创
2022-03-25 10:43:02
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最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google发表的Attention Is All You Need，主要是针对自然语言处理领域提出的。本系列文章介绍Transformer及其在各种领域引申出的应用。自我注意(Self-attention)，有时也称为内部注意(intra-attention)，是一种将单个序列的不同位置联系起来，以计算该序列的表示的注意
Cube StackingTime Limit: 2000MSMemory Limit: 30000KTotal Submissions: 14175Accepted: 4773Case Time Limit: 1000MSDescriptionFarmer John and Betsy are playing a game with N (1 <= N <= 30,000)identical cubes labeled 1 through N. They start with N stacks, each containing a single cube. Farmer John
原创
2021-07-29 16:19:20
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UVA_103
首先我们应该对坐标内部排序，之后一个直观的想法就是扫描一遍所有盒子，如果i可以放到j内，就连一条i->j的有向边，然后求dfs树形图的最深层数即可。
另外，我们也可以对盒子按第一个坐标进行排序，然后去求最长上升子序列。
#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>
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2011-11-02 21:13:00
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题意：有编号为1~N的N个小木块，有两种操作M x y 将木块x所在的堆放到木块y所在的堆的上面C x 询问木块x下面有多少块木块代码巧妙就巧妙在GetParent函数中在进行路径压缩的同时，也计算好了该木块对应的under值这个需要好好体会 1 //#define LOCAL 2 #include...
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2014-08-24 09:30:00
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