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
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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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
昨天，我们给大家分享了集成模型stacing算法相关内容的（上），今天我们再给大家分享（下）的部分： 本次总体内容，分享大纲如下： Part1. stacking的原理及框架结构 Part2. stacking在实际工作中的使用分享 Part3. 实操演示搭建stacking框架 Part4. Stacking效果展示 好了，废话不多说，今天我们来手撕Stacking算法。 Part3. 实操演示
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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【翻译自 ： Stacking Ensemble Machine Learning With Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】  
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2024-06-12 14:54:44
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目录1 介绍1.1 为什么要用stackless1.1.1 现实世界就是并发的1.1.2 并发可能是（仅仅可能是）下一个重要的编程范式1.2 安装Stackless2 Stackless起步2.
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2024-05-27 18:21:38
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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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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
Bagging、Boosting、Stacking是常见集成学习的形式，它们都是通过对多个学习器进行有机组合，达到比单个学习器性能更好的目标。
前言：本篇博文主要介绍交叉验证（cross validation）和模型选择，首先介绍相关的基础概念和原理，然后通过Python代码实现交叉验证和模型评估以及选择。特别强调，其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记。1.分类器的评价评价分类器性能的指标一般是分类的准确率，其定义是：对于给定的测试数据集（X_test），分类器正确分类的样本数与总样本数之比。这里特别强调一下，
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2024-04-24 08:28:44
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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
“特征提取决定模型上限，模型的选择就是不断接近这个上限。”在特征已经提取好的情况下，也选择好了机器学习模型算法，如何进一步提高模型的表现呢？Stacking方法就是一个可以帮助模型进一步提高的算法。1、（大白话）概念类似于深度学习NNs，Stacking一般有两层机器学习模型，第一层机器学习模型群可以被看成NNs中的神经元，对原始的（处理好的）数据集进行训练，输出新的特征，给下一层的机器学习模型使
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2024-06-28 20:20:15
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx集成学习 Ensemble learning 中文名叫做集成学习，它并不是一个单独的...
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2021-10-25 10:44:39
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一般提升模型效果从两个大的方面入手数据层面：数据增强、特征工程等模型层面：调参，模型融合模型融合：通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度进行融合。模型融合是后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式：加权融合（投票、平均）硬投票软投票boosting
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2023-08-09 16:37:25
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# Python中使用Stacking融合CNN和LSTM的实现
在深度学习领域，Stacking是一种强大的集成学习方法，可以将多个模型的预测结果结合起来，以提升整体模型的性能。在处理时序数据和图像数据时，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）经常被组合使用，以便更好地提取时空特征。本文将介绍如何使用Python将CNN和LSTM进行Stacking，实现一个融合模型的示例。
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