利用matplotlib库中面向对象API绘制 散点图：使用 matplotlib 库中的面向对象 API 绘制散点图需要先创建一个 Figure 对象和一个 Axes 对象，然后使用 scatter 方法来绘制散点图。下面是一个简单的示例代码：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as
python是一个面向对象的语言。python中，一切皆对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类的概念Object Oriented Programming, 简称OOP，是一种程序设计思想。那到底什么是面向对象呢？面向对象面向对象有三大特征：封装，继承，多态。 关于OOP：OO：面向对象OOA：面向对象的分析OOD:面向对象的设计OOI:面向对象的实现OOP:面向对象的编程OOA >
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2023-11-10 09:40:25
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背景知识USB是一种数据通信方式，也是一种数据总线，而且是最复杂的总线之一。 硬件上，它是用插头连接。一边是公头（plug），一边是母头（receptacle）。例如，PC上的插座就是母头，USB设备使用公头与PC连接。 目前USB硬件接口分三种，普通PC上使用的叫Type；原来诺基亚功能机时代的接口为Mini USB；目前Android手机使用的Micro USB/TYPE-C。HostUSB是
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2023-08-23 20:42:44
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面向对象编程是一种程序设计范型，同时也是程序开发方法。程序中包含各种独立而又能互相调用的对象，每个对象都能接受、处理数据并将数据传递给其它对象面向对象：思想：以模块化思想解决工程问题 （接触到任意一个任务，首先就应该想到的是任务这个世界的构成，是由模型构成的） 由面向过程转向面向对象常用名词：OO：面向对象 ooa;分析 ood：设计 oop：编程 ooi：实现 ooa–>ood–>o
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2023-06-25 15:18:48
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相关的说明材料很少, 简单的翻译了下面的一段方
翻译
2023-05-04 16:13:05
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传输层协议使用带外数据(out-of-band,OOB)来发送一些重要的数据,如果通信一方有重要的数据需要通知对方时,协议能够将这些数据快速地发送到对方.为了发送这些数据,协议
原创
2022-05-20 10:52:27
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1. 引入从RandomForest的鼻祖Breiman的comments（参考1）中，可以看到他说过：对于RandomForest的validation，没有必要像其他模型一样做cross-validation了，可以直接用RandomForest在内部就提供了out-of-bag (oob) error estimate，用这种方法就可以看出RF的训练效果了。那我们该怎么理解out-of-ba
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2024-04-06 11:31:49
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# Android OOB配对实现流程
## 1. 简介
在Android开发中，OOB（Out-of-Band）配对是一种通过无线通信外部手段实现设备配对的方式。它可以通过NFC、蓝牙或者Wi-Fi Direct等技术来传输安全密钥或者其他认证信息，从而实现设备之间的安全配对。本文将介绍使用蓝牙进行OOB配对的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
为了更好地理解OOB配
原创
2023-08-21 03:50:18
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## OOB R语言：理解和应用
R语言是一种用于统计计算和数据可视化的编程语言，它因其强大的数据处理能力和丰富的图形展示功能，广泛应用于各个行业。本文将围绕OOB（Out-Of-Bag）方法在R语言中的应用进行探讨，结合示例代码和图表，帮助大家更好地理解这一概念。
### OOB概述
在机器学习中，OOB是一种常用的集成学习评估方法，特别是在随机森林模型中。简单来说，OOB评估不需要额外的
神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差-神经网络的输出，-正确解标签，k-数据的维数。Python代码：def mean_squared_error(y,t):
return 0.5*np.sum((y-t)**2)交叉熵误差 这里，表示，该式只计算对应正确标签的输出y的自然对数。Python代码：def cross_ent
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2024-03-06 12:37:26
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这是书中第五章的内容，使用计算图来解决简单的问题。（1）计算图的反向传播：沿着与正方向相反的方向，乘上局部导数书中的举例：链式法则是关于复合函数的导数的性质，定义如下。 如果某个函数由复合函数表示，则该复合函数的导数可以用构成复 合函数的各个函数的导数的乘积表示。使用计算图表达这个过程：（2）计算时，通常会出现加减乘除的节点，其中加法节点的反向传播如下：可以看出反向传播时加法节点的导数为1，也就是
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2024-06-10 11:00:20
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python 解决 eval 函数 计算 关于浮点数误差问题项目一首先 eval本身转化的是二进制的数据，转化过程中再转换回来肯定带有小数位，那直接使用eval对表达式进行计算，但是由于eval是将表达式中的数值使用浮点型进行计算，会由于精度的问题产生误差。例如eval(‘8.51*13.5’)=114.88499999999999，四舍五入保留两位小数之后，结果为：114.88，会产生0.01的
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2023-09-28 20:28:08
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## Android OOB配对模式
在Android开发中，常常需要进行设备之间的配对操作。传统上，我们可以通过输入PIN码或者进行可见性扫描来配对设备。然而，在某些场景下，这些传统的配对方式可能会有一些问题，比如需要用户交互、存在安全风险等。为了解决这些问题，Android引入了OOB（Out-of-Band）配对模式，通过无线或者有线的方式在设备之间传递配对信息，从而实现自动配对的目的。
原创
2023-08-12 07:25:14
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provide a faster interrupt mechanism for SDIO host controllers that don't support
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2023-05-04 16:18:55
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# Android OOB 配对（Out-Of-Band Pairing）的概述与实现
在现代智能设备交互中，配对过程的安全性与方便性显得尤为重要。尤其是在蓝牙通信中，OOB（Out-Of-Band）配对协议作为一种有效的配对方式，正逐步被广泛应用。本文将对 Android 中的 OOB 配对进行介绍，并提供一个简要的实现示例，以及在实现过程中遇到的一些注意事项。
## 一、OOB配对的概述
原创
2024-08-08 13:41:18
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对于Nand Flash，每一个页，对应一个空闲区域(OOB)，这个区域是基于Nand Flash的硬件特性，数据在读写的时候容易出错，为了保证数据的正
原创
2022-09-19 13:46:01
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数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测
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2024-08-03 11:10:00
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目录正则化线性回归数据可视化正则化线性回归代价函数正则化线性回归梯度拟合线性回归偏差与方差学习曲线多项式回归 使用验证集选出λ计算测试集错误参考文章正则化线性回归 在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在下半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并
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2023-11-03 12:16:47
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1.目的是什么当我们找到一个算法去计算某些东西的时候,我们通常要对这个算法进行一定的分析,比如时间复杂度,空间复杂度(前者更加重要),来进行比较,判断一个算法的优劣性.对于一个训练的模型来说,同样需要某种模型来进行分析,例如代价函数等等,通过比较拟合程度,正确精度等信息来判断出这个模型的好坏,从而选择更好的模型2.对于模型的评价(1)测试集,训练集对于一个数据集合来说,我们最长做的一件事就是把集合
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2024-06-30 09:42:35
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1.erf误差函数介绍 erf 是误差函数，它是高斯概率密度函数的积分。 性质：2.erf误差函数在matlab中实现 erf函数在matlab里面可以直接作为内置函数使用。erf(0)与下面式子等价：syms s f
f=exp(-s^2);
err=double(2/sqrt(pi)*int(f,0,0))3.erf误差函数在python中实现 语法：math.erf(var) 使用：impo
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2023-07-03 21:12:04
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