1.指数1/2/3。。。。 如上图的比赛，前面是竞彩非让球的赔率：1.74-3.25-4.15，也就是说 主队胜的概率是很大的，但结果呢，主队输了。上图的结果指数 就是 指数3，为什么，看看理解:1.指数高低的概念是在某个赔率公司的前提下，不同公司开除的赔率大小排序不一样；2.赔率最低，说明概率最大，概率最大的，如果结果出现的确是 主队胜，那概率最大的结果打出，我们称之
# Java竞彩复试怎么计算金额
在竞彩投注中，竞彩复试是一种常见的投注方式。竞彩复试是指选择多个比赛结果进行投注，每个比赛可以选择多个结果，从而增加中奖的概率。计算竞彩复试中奖金额的过程需要根据选项、倍数等因素进行综合计算。
## 问题描述
假设有一场足球比赛，共有3个比赛结果可以选择：主胜、平局、客胜。投注者选择了主胜、平局、客胜三种结果进行投注，且设置了倍数为2。当比赛结果为主胜、平局
原创
2024-03-16 04:10:59
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模型速度对比分析
Qwen3-30B-A3B-AWQ采用30B参数量+AWQ量化（4bit），而Qwen3-14B-FP8为14B参数+FP8（8bit）精度。理论速度差异主要取决于以下因素：
参数量级：30B模型计算复杂度更高，但AWQ量化可大幅降低显存占用
量化影响：FP8保持较高计算精度，适合硬件加速；AWQ牺牲部分精度换取更高压缩率
硬件适配：NVIDIA H100等新硬件对FP8有原生
一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True
2、criterion='mse'
3、max_depth=None
4、max_features='auto'
5、max_leaf_nodes=None
6、min_impurity_decrease=0.0
7、min_impurity_split=None
8、min_samples_leaf=1
9、min_
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2023-09-23 14:59:37
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在线拍卖系统（竞拍系统）源码开发中常见的拍卖模式有升价拍（英式拍卖）、降价拍（荷兰拍）、密封拍（暗拍）、多件拍（淘宝荷兰拍）。 升价拍（英式拍）：最常见的一种拍卖方式，参拍者按照加价幅度轮番加价，加价幅度可设固
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2023-10-16 11:55:17
245阅读
在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，所以叫做随机森林。随机森林中的决策树之间是没有关联的，当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类看看这个样本应该属于哪一类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果（每棵树的权重要考虑进来）。随机森林的建立基本就是两个步骤：随机采样与完全分裂。（1）随机采样首先是两个随机采样的过程，random
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2024-02-06 18:50:59
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# 用Java做彩字
在计算机编程领域中，彩字是一种让文字看起来更加生动和美观的技术。通过在文字或字体上添加颜色、特效等，可以让文本内容更具视觉冲击力。在Java编程语言中，我们也可以很方便地实现彩字效果。本文将介绍如何用Java实现彩字效果，并提供一些代码示例。
## 什么是彩字？
彩字是指在文本或字体上添加颜色、特效等效果，使其看起来更加生动和美观。彩字通常用于网页设计、广告制作、游戏开
原创
2024-04-06 04:49:37
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简 介： 本文对于拿到的一款用于室外现场的手持发光棒进行拆解分析。看到其中的基本结构与组成。令人想不到的是其中存在这一无线接受环节，也就是这款发光棒可以在现场有组织者进行统一控制。现场的效果应该是非常有趣的。关键词： 手持放光棒，无线控制
01 手持发光棒1.外形和功能 在清华110周年校庆中，同学们在联欢晚会上使用了一种手持的荧光棒。启动之后会发出多种颜色测荧光。今天得到一支样
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2024-01-03 20:54:29
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随机森林随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。重要参数1.控制基评估器的参数 控制基评估器的参数
参数含义criterion不纯度的衡量指标，有基尼系数和信息熵两种选择max_depth树的最大深度，超过最大深度的树枝都会被剪掉min_samples_leaf一个节点在分枝
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2024-04-30 19:46:29
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目录1、集成算法概述2、Sklearn中RandomForestClassifier重要参数详解3、Sklearn中RandomForestRegressor重要参数详解4、附录5、总结1、集成算法概述：集成算法的目标是多个评估器建模的结果，汇总后得到一个综合结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成成为的模型叫集成评估器，单个模型叫基评估器。通常说有三种集成算法：装袋法(Bag
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2023-08-12 10:35:48
192阅读
一、进行分类建模前的准备在上一篇博客里我们应用了逻辑回归和LDA方法来判别|预测一个对象的分类，其中逻辑回归多应用于只有两种类型（Yes或者No）的分类，LDA可用于2种类型及2种以上类型的分类。但是不论逻辑回归还是LDA，最后在验证数据集上的预测效果都很糟糕，甚至不如随机分配的正确率来的高。那么为什么会这样呢？ 我们再来看看购买了年卡（YesPass）和没有购买年卡(NoPass)的消费者在两
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2024-03-12 13:07:28
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文章目录融合随即森和梯度提升树的入侵检测研究论文摘要论文解决的问题1.特征选择2.特征变换3.GBDT分类器 融合随即森和梯度提升树的入侵检测研究论文摘要网络入侵检测系统作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术，在保障计算机系统和网络安全领域起着非常重要的作用。针对网络入侵检测中数据不平衡的多分类问题，机器学习已被广泛用于入侵检测，比传统方法更智能、更准确。对现有的网络入侵检测多分类方法进行了改进
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2024-05-30 21:16:57
48阅读
# 实现Java竞拍结束通知参与竞拍的用户
## 1. 简介
在一个竞拍系统中，当竞拍结束时，需要通知所有参与竞拍的用户。本文将介绍如何使用Java实现这一功能。
## 2. 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant User
participant Auction
participant Noti
原创
2023-08-29 06:12:48
71阅读
# Python随机模型
随机模型是指一种模拟概率事件的数学模型。在Python编程语言中，我们可以使用各种库和函数来创建和操作随机模型。本文将介绍一些常见的Python库和函数，并提供相应的代码示例。
## 1. 随机数生成
在随机模型中，随机数的生成是一个重要的环节。Python提供了多个库和函数来生成随机数，其中最常用的是`random`库。
```python
import ran
原创
2023-11-26 10:36:52
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录目录前言一、数据预处理1.数据表关联2.特征相关性分析3.数据清洗二、随机森林训练1.随机森林总结 前言记录第一次单人参赛，用Pandas+随机森林实战某数模杯赛预赛记录，并且记录遇到的问题，训练分数提升问题。该赛题为以银行贷前业务场景为切入点，数据为提供的用户基本信息、借贷信息、财务信息等脱敏后的数据（数据中以A1-A8，
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2024-03-26 09:46:49
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随机森林（RandomForest）集成学习中的Bagging通过bootstrapping的方式进行抽取不同的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，然后再将这些小的模型进行融合进而得到一个更为稳定的大的模型G。决策树模型通过递归的方式按照某些特征进行分支得到更小的树，最后通过检测不纯度来决定是否停止切割。这个模型受资料影响较大，所以得到的模型不够稳定。如果将这两种学习模型合在一起就会构成一个既稳
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2024-04-09 10:37:42
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随机模型详细内容可以参见 Github 博客
模型分为确定性模型和随机模型。而随机模型主要分为以下三类概率模型马氏链模型回归模型(单独总结)概率模型主要用到概率的运算，概率分布期望方差等基本知识。以轧刀中的浪费为例。轧钢中的浪费问题为：已知成品材的规定长度为 以及粗轧后的钢材均方差 ，确定粗轧后的钢材长度均值为 ，使得当轧机以 最简单的思路便是把两部分的损失加起来：利用概率密度函数的性质（积
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2024-06-19 08:35:42
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在这篇博文中，我将逐步深入探讨炫彩粒子Java代码的实现，涵盖从背景定位到生态扩展的各个方面。炫彩粒子是一种动态效果，常用于增强用户界面体验。通过以下几个结构，我将介绍相关的技术细节、性能对比、以及生态系统构建等内容。
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在开始之前，让我们梳理一下背景和场景需求。
作为一种图形渲染算法，炫彩粒子在现代应用中扮演着极为重要的角色。基于Java的实现可以灵活地在桌面和Web应用中应用。依托
1、背景 有了强大的log-linear模型，连水槽都能拿来做分类特征了，当然要想办法用一下试试了。log-linear模型的输入是一系列几乎接近自然语言的特征方程，这种抽象的东西拿来做语义识别自然是再好不过了。语义识别有一个重要的步骤，叫做 ”给句子贴标签“，简而言之，就是给定一个句子，通过识别其中一些特征：比如存在人名，地名，日期，商品名称，从而判断这个句子的属性（做交易，下任务，更改设置等
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2024-01-21 05:35:22
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2024-01-26 15:16:43
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