RMI远程方法调用实例RMI(Remote Method Invocation)远程方法调用是一种计算机之间利用远程对象互相调用实现双方通讯的一种通讯机制。使用这种机制，某一台计算机上的对象可以调用另外一台计算机上的对象来获取远程数据。RMI是Enterprise JavaBeans的支柱，是建立分布式Java应用程序的方便途径。在过去，TCP/IP套接字通讯是远程通讯的主要手段，但此开发方式没有
阅读本文需要较长的时间，本文介绍了微服务的概念、笔者心中的前端微服务，以及基于mess-cli脚手架，如何快速生成一个前端微服务架构项目 什么是微服务？相信了解过spring cloud的同学都知道，什么是微服务。我的理解是：微服务就是为了解决单体架构的应用产生的臃肿问题而存在的。 单体应用为何存在臃肿问题。项目体量过大，代码臃肿，修改一个小地方，或者改动只有三四行代码，打包却要半个小时以上。容错
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2024-03-19 11:02:54
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RMS(Record Management System)是MIDP中一个非常重要的子系统，因为它是J2ME应用程序进行持久性存储的唯一途径。当然你的系统如果支持JSR75的话，那么你可以使用FileConnection来对文件进行操作，那超出了本文的讨论范围。持久性存储在我们编写应用程序的时候经常要用到，比如纪录游戏的排行榜、记录用户输入的用户名和密码等。本文将主要从RMS的基本概念和使用指南方
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2024-09-14 08:28:16
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方差、标准差和均方根误差的区别总结 一、方差 方差(variance)：是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
1.相对平移误差Relative Translational Error(RTE)RRE是另外一种计算误差的方式，相比于上面计算的旋转误差，应该是等价的。RRE是在Euler角三个分量的绝对误差之和。2.相对旋转误差Relative Rotational Error (RRE)3.均方根误差Root-mean-square error(RMSE) 观测值与真值偏差的
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2024-07-05 10:46:18
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python学习笔记https://github.com/lilang-jianxin/python-BasicProgramming
https://github.com/lilang-jianxin/Python-CoreProgrammingpython使用的版本及开发工具python2和python3语法差别不大，设计思想差不多的。但是官方大概在2020年的时候会停止对python2
1 MAEMean Absolute Error ，平均绝对误差是绝对误差的平均值for x, y in data_iter:
y=model(x)
d = np.abs(y - y_pred)
mae += d.tolist()
#mae=sigma(|pred(x)-y|)/m
MAE = np.array(mae).mean() MAE/RMSE需要
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2023-11-20 21:18:57
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常用度量–MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差) MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。定义 1）RMSE，全称是Root Mean Square Error，即均方根误差，它表示预测值和观测值之间差异（称为残差）的样本标准差。均方根误差为了说明样本的离散程度。做非线性拟合时,RMSE越小越好。 标准差与均方根误差的区别：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根
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2023-11-10 22:57:20
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徐州三原自动化称重事业部严格把控0.2级高精度皮带秤的各项指标称重单元：我们采用单点式称重结构，力学性能上能有效防止皮带跑偏和侧向力的影响。 单体采用专用钢板折弯件作为秤体结构，使其具有很高的抗弯量。称重单元线性精度优于0.02%。称重传感器：称重传感器使用前全部经过带重载荷、宽范围的温度试验，测试过程通常达72h以上，称重传感器在整个温度范围内的零点、灵敏系数、蠕变、滞后等均列入补
``` def mean_squared_error(y_true, y_pred): if not K.is_tensor(y_pred): y_pred = K.constant(y_pred) y_true = K.cast(y_true, y_pred.dtype) return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1) def mean_abs
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2019-10-21 17:54:00
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# 如何实现“mae python”
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现“mae python”。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你逐步了解整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程图
使用下面的流程图，我们可以清楚地了解实现“mae python”的步骤。
```mermaid
journey
title "实现“mae python”的流程"
原创
2023-11-23 10:23:09
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本章介绍一个新的叫做CART（分类回归树）的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归，因此非常值得学习。树回归 优点：可以对复杂和非线性的数据建模 缺点：结果不易理解 使用数据类型：数值型和标称型数据本章将构建两种树：第一种是9.4节的回归树，第二种是9.5节的模型树。下面给出两种树构建算法中的一些公用代码：#createTree()
找到最佳的带切分特征：
如果该节点不能再分，将
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2024-07-12 01:07:54
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1.常见误差计算方法：SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to errorMSE(均方差、方差)：Mean squared errorRMSE(均方根、标准差)：Root mean squared errorR-square(确定系数)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freed
MAE (Mean Absolute Error)和RMSE (Root Mean Square Error) 是用来评估模型预测结果与真实值之间的误差的常用指标。在R语言中，我们可以使用不同的包来计算这些指标，例如`Metrics`包和`caret`包。在本文中，我们将使用`caret`包来解决一个具体的问题，并计算MAE和RMSE。
问题描述：
假设我们有一个数据集，包含了一些学生的成绩数据
原创
2024-01-28 04:23:06
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1、回归模型1.1 MSE（均方误差）MSE是Mean Square Error的缩写，其计算公式如下：从计算公式可以看出，MSE越小（理论最小值为0），说明拟合得越好。一些机器学习模型的损失函数也是这样计算的，因为它易于求导，进而便于使用梯度下降法进行参数优化。1.2 RMSE（均方根误差）RMSE是Root Mean Square Error的缩写，其计算公式如下：由于MSE的结果总是非负的，
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2024-10-18 13:58:35
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# Python中的偏差和MAE
## 引言
在机器学习领域中，我们经常需要评估模型的性能。其中一个常用的指标是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它可以帮助我们了解模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具，可用于计算偏差和MAE。本文将介绍如何使用Python计算偏差和MAE，并提供相应的代码示
原创
2023-12-09 11:43:38
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## 如何使用Python实现MAE计算
### 1. 流程概述
在这个教程中，我将教你如何使用Python计算Mean Absolute Error（MAE），即平均绝对误差。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 导入必要的库 |
| 2. | 准备数据 |
| 3. | 计算MAE |
### 2. 具体步骤
原创
2024-04-20 07:08:44
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# Python求MAE的实现
## 简介
在机器学习和统计学中，MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）是衡量模型预测结果与真实值之间差异的一种常用指标。本文将教会你如何使用Python来求解MAE。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(计算预测结果)
B --> C(计算绝对误差)
C --
原创
2024-01-15 11:01:03
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# 如何实现 Python MAE 计算
## 1. 总览
首先，让我们了解一下如何在 Python 中计算 MAE（Mean Absolute Error）。MAE 是一种用于衡量预测值与实际值之间差异的指标，通常用于评估模型的性能。
下面是实现 Python MAE 计算的步骤：
```mermaid
journey
title 教会小白如何实现 Python MAE 计算
原创
2024-04-26 06:05:58
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# R语言中的MAE（平均绝对误差）详解
在数据科学和机器学习领域，评估预测模型的性能是至关重要的一步。常用的评估指标之一是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。MAE衡量了模型预测值与实际观测值之间的偏差，是其绝对值的平均。这使得MAE成为一个非常直观且易于解释的误差度量。接下来，我们将探讨如何在R语言中计算MAE，以及如何可视化这个过程。
## MAE的定义
M
