在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?什么是特征选择，为何重要特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用特性选择
一、RNN概述为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？在普通的神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。特别是在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。此外，普通网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文本等，时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任
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2024-07-26 11:03:46
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提出批评之外，还应该提供正面的改进建议，才可以让你的批评更有说服力
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精选
2013-01-29 16:26:06
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DevOps是一种结合了软件开发和IT运维的一种文化、运动或实践，旨在缩短系统开发周期和提高软件部署的频率。它是一种自动化的、流程化的方法，能够帮助团队更快速、更高效地交付软件。在DevOps实践中，红帽（Red Hat）起到了重要的作用。
红帽公司是全球领先的开源技术公司，提供企业级的Linux操作系统和开源技术解决方案。红帽在过去几年里一直积极推动DevOps文化，不仅通过其开源软件产品支持
原创
2024-03-07 10:12:21
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DevOps 提出时间
随着互联网技术的发展和应用需求的增加，软件开发行业中出现了一种新的方法论，称为 DevOps，它旨在通过打破开发和运维之间的壁垒，促进软件开发、测试和交付的持续集成和交付。DevOps 被广泛认为是软件开发的一种革命性变革，它的提出对软件行业的发展产生了积极的影响。
在过去，软件开发和运维是两个完全不同的领域。软件开发人员负责编写代码，并将其传递给运维人员进行部署和维护
原创
2024-02-06 10:13:11
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# DCI架构简介
DCI (Data, Context, Interaction) 架构是一种在软件开发中逐渐兴起的架构模式。这种架构的核心目的是将数据的存储与其操作的上下文分离开来，从而提高代码的可读性和维护性。DCI架构由三大部分构成：数据(Data)、上下文(Context)、交互(Interaction)。在这篇文章中，我们将深入探讨DCI架构的基本概念，并通过代码示例展示其应用。
原创
2024-08-06 13:08:09
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作者：十方以往多任务学习(MTL)的研究都是针对小数量级任务做的,但是在推荐系统里需要对大数量的任务做multi-task的学习.举例来说,在推荐系统中会用MTL对用户多种行为进行建模,不同任务之间有着各种维度的相关性.所以这篇论文<Multi-Faceted Hierarchical Multi-Task Learning for a Large Number o...
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2022-07-29 23:27:38
163阅读
# 提出Python：一个文件管理工具的解决方案
在当今数据驱动的时代，我们常常需要管理大量的文件和文件夹。为了提高工作效率，本文将提出一个使用Python构建的简单文件管理工具，帮助用户快速查找、分类和删除文件。方案中包括代码示例、关系图和流程图，以确保全面的理解和应用。
## 需求分析
本工具的主要功能包括：
1. **查找文件**：根据文件名或文件类型搜索文件。
2. **分类文件*
# iOS 提出的状态管理机制
在软件开发中，状态管理是一个不可忽视的环节。特别是在 iOS 应用开发中，良好的状态管理不仅能提升开发效率，还能提高用户体验。本文旨在带你了解 iOS 中的状态管理，并通过代码示例及图表来强化理解。
## 什么是状态管理？
状态管理是指在应用程序中如何管理和更新数据状态。对于 iOS 开发者而言，了解状态管理的基本概念是至关重要的。状态可以涉及用户界面的数据、
原创
2024-10-28 04:31:38
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哈佛架构是计算机科学和电子工程领域中广泛讨论的一个架构模型，其独特之处在于它将程序指令和数据存储在不同的存储器中。这种架构可以有效地进行并行处理，因此在嵌入式系统和数字信号处理器中得到了广泛应用。了解哈佛架构的基本原理及其实现方法，对于从事相关领域的技术人员来说，具有重要意义。
### 背景描述
哈佛架构的起源可以追溯到20世纪40年代初，当时的计算机多采用冯·诺依曼架构，而哈佛架构则在此基础
文 | jxyxiangyu编 | 小轶对比学习是 2021 年几大研究热点之一了。如果说预训练模型解决了机器学习对大规模标注数据的需求问题，那么，对比学习可以说是将无监督/自监督学习推广到更一般的应用场景，为苦于标注数据不多的炼丹师们又带来了福音。一般来说，对比学习的重点在于：使同类样本的特征表示尽可能接近，而异类样本的特征表示之间的距离尽可能变大。在实际应用场景下，正样本数量通常小于负样本的数
原创
2023-04-21 13:09:25
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卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，是自动驾驶汽车、人脸识别系统等计算机视觉应用的基础，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代。它们专门处理具有网格状拓扑结构的数据。例如，时间序列数据和图像数据可以看作是一个二维像素网格。历史卷积神经网络最初是由福岛核电站在1980年引入的，当时名为Neocognitron。它的灵感来自于Hubel和Weisel提出的神经系统的层次模型。但由于其复杂的无监督学习算
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2023-12-04 14:52:23
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正则表达式正则表达式：(?<=src=\").*?(?=\") \"表示转义，即双引号"
其中(?<=)为反向预搜索，表示要匹配的字符串前面必须是scr="
(?=)为正向预搜索，表示要匹配的字符串后面必须是"
.*?表示要匹配的部分
比如：
正式表达式：(?<=src=\").*?(?=\")
待测试的文本：<img src="/UploadFiles/image/20
该论文中，旷视提出了用于深度特征学习的 Circle Loss，从相似性对优化角度正式统一了两种基本学习范式（分类学习和样本对学习）下的损失函数。通过进一步泛化，Circle Loss 获得了更灵活的优化途径及更明确的收敛目标，从而提高所学特征的鉴别能力；它使用同一个公式，在两种基本学习范式，三项特征学习任务（人脸识别，行人再识别，细粒度图像检索），十个数据集上取得了极具竞争力的表现。本文是旷视
原创
2021-03-28 17:46:58
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摘要：近年来，对抗性攻击的研究成为一个热点。虽然目前的基于转移的对抗性攻击研究在提高对不可见黑箱模型的transferability取得了很好的成果，但仍有很长的路要走。受元学习思想的启发，本文提出了一种新的体系结构——元梯度对抗性攻击(Meta Gradient Adversarial Attack, MGAA)，该体系结构是一种可插即用的攻击方法，可以与任何现有的基于梯度的攻击方法集成，以提高
VXLAN（Virtual Extensible LAN）是一种虚拟化技术，用于在数据中心网络中创建大规模的虚拟网络。它最初由华为公司提出，并于2011年提交给IETF（Internet Engineering Task Force）进行标准化。VXLAN的提出时间可追溯到2011年，当时华为发布了一份名为《Virtual eXtensible Local Area Network之开源实现》的技
原创
2024-02-20 09:55:05
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# Python 提供的复数
在数学中，复数是由实部和虚部组成的数。其中虚部是以 $i$ 或 $j$ 表示的。而在 Python 中，我们也可以使用复数来进行数学运算。Python 提供了一种内置的复数类型，可以很方便地进行复数运算。
## 什么是复数
复数是由实部和虚部组成的数，通常表示为 $a + bi$ 的形式。其中，$a$ 是实部，$b$ 是虚部，$i$ 是虚数单位，满足 $i^2
原创
2024-03-07 06:05:14
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名词解释TCSEC（Trusted Computer System Evaluation Criteria）1985年美国国防部制定的世界上第一个《可信计算机系统评价准则》，第一次提出可信计算机和可信计算基的概念。 TPM（Trusted Platform Module）可信平台模块，本身是一种SOC芯片，是可信计算平台的信任根，具有密钥管理、加解密、数字签名、数据安全存储等功能。 TCM（Tru
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2024-05-14 13:03:13
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如今机器学习发展如此迅猛，各类算法层出不群，特别是深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域更是战果累累，可以说这波浪潮带动了很多人进入深度学习领域，也成就了其一番事业。而强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科，其内容涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学等多学科知识，难度之大，门槛之高，导致其发展速度特别缓慢。 1. 1954年-2013年
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2024-02-22 14:24:47
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一个产品或者一个产品概念idea是怎么想到的呢？很多情况下它其实来自生活中的一些不爽、不满意、想吐槽，凡是用户抱怨的事情就是用户的强烈刚需场不行自己还要闷着头做。
