双击其中一个.或者New一个graph.这里直接双击其中一个图. 右键,找到layer contents. 可以看到,一个scatter配一个polynomial fit line.把剩下的B,C,D对应的点和拟合曲线添加进去. 注意,这里的plot type可以改,是点的改成scatter. 效果是这样的,双击线条可以改颜色. 可以分别改散点的图标和颜色,左侧选中曲线还可以改曲线颜色. ---------- 顺便说一下怎么设置断点.origin2016可以设置多个断点,之前8.0不知道行不行,

思路: 明显的dp,虽然我想到了二进制模拟,想到了转移,但还是先看了题解,原来真是这样,,,,不是第三题吗? 用f[i]表示,对于前i个罪犯最少需要分几组. 对于每个状态用二进制表示,第i位上1,0表示该集合中是否包含i罪犯. 转移时,枚举中间节点,把f[i]看成所有f[j]+f[i^j]的最小值.(即两个最小的互补子集的和) 咳咳,有人问我为什么是^抑或,因为U=A^B,U^A=B,U^B=A.(U是全集,A,B是子集) #include<iostream> #include<queu

没有找到这场div3被改成div2的理由. A:签到. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long #define inf 1000000010 char getc(){char c=getchar();while ((c<'A'||c>'Z')&&(c<'a'||c>'z')&&(c<'0'||c>'9')) c=getchar();re

前段时间公司需要对服务器进行压力测试,包括登录前的页面和登录后的页面,主要目的是测试负载均衡的实现效果.不知道是不是因为Jmeter不如loadRunner火爆还是什么,网上关于Jmeter的资料有很多但是大多千篇一律,要么简单弄个页面测试一下,要么全篇都是介绍很多和Jmeter无关的第三方工具,看起来很专业高深,但是作为测试小白来说,看到这样的东西确实头疼.我只是想好好了解一下Jmeter的使用啊,能不能完整的介绍一下啊?我不需要了解那么多其他的第三方工具啊?能不能截个图说的清楚一点啊?这个步

深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合.过拟合与正则化 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法"中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差. 偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念,尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合

最近在写一个开源的论坛系统,在发布代码时选择了github和coding这两个平台,我手懒,不想敲两次git push了,所以说突然有了一个很奇怪的需求:用一条git push同时push到两个远端代码库.当然说写个sh脚本当然肯定能解决,但是我对那个不太熟悉,所以说搜索了一下相关资料,找到一篇问答讨论了这个问题 以下是解决方法,转载自终端下如何配置 git 使其可以同时 push 到两个远程仓库? 我用过两种方法,最早的时候是设定多个 remote,然后写一个 alias,比如: $ git

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

Origin使用教程 Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件,是公认的简单易学.操作灵活.功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析.函数拟合的需要,是公认的快速.灵活.易学的工程制图软件. 资源名称[点击即可免费下载] 资源大小   Origin 6.0软件在分析化学数据处理中的应用.PDF 438.12 KB   Origin 7.0.pdf 3.10 MB   Origin 8.0中文教程.pdf 19.97 MB   Origin

/* (程序头部注释开始) * 程序的版权和版本声明部分 * Copyright (c) 2016, 广州科技贸易职业学院信息工程系学生 * All rights reserved. * 文件名称: 蓝桥杯赛题 * 作    者:   彭俊豪 * 完成日期:   2016   年 04月 01日 * 版 本 号:      001 * 对任务及求解方法的描述部分 * 输入描述: 无 * 问题描述: 你一定听说过这个故事.国王对发明国际象棋的大臣很佩服,问他要什么报酬,大臣说:请在第1个棋盘格放1

前面介绍的几种异常,其实都存在这样那样的逻辑问题,属于程序员的编码手误.还有一大类系统错误,表面上看不出什么问题,但是程序仍然运行不下去,兹举二例说明.第一个例子且看下列的测试代码: // 测试内存溢出错误:程序需要的内存超过了最大的堆内存配置 private static void testUnlimitedString() { String str = "Hello world"; String result = getUnlimitedString(str); // 获取无限大小

当有一个List列表是无序的,List中的数据有parentid进行关联,通过java排序成两种排序类型: 所用的测试列表最顶级无parentid,若为特殊值,修改下判断方法即可. 第一种排序:按照树结构进行排序 排序前:122,13,121,1,131,12,132...无序的[TestSort [id=122, name=三级b, parentid=12], TestSort [id=13, name=二级b, parentid=1], TestSort [id=121, name=三级a,

from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): x_points = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5] y_points = [0,1,4,9,16,25] #实际函数关系式为:y=x^2 xnew = np.linspace(min(x_points),max(x_points),100) #新制作100个x值.(等差.list[]形式存储) tck =

本文参考自<剑指offer>一书,代码采用Java语言. 更多:<剑指Offer>Java实现合集   题目 输入两个链表,找出它们的第一个公共结点. 思路 蛮力法:遍历第一个链表的结点,每到一个结点,就在第二个链表上遍历每个结点,判断是否相等.时间复杂度为O(m*n),效率低: 使用栈:由于公共结点出现在尾部,所以用两个栈分别放入两个链表中的结点,从尾结点开始出栈比较.时间复杂度O(m+n),空间复杂度O(m+n). 利用长度关系:计算两个链表的长度之差,长链表先走相差的步数,之

当模型在训练数据集上更准确时,在测试数据集上的准确率既可能上升又可能下降.这是为什么呢? 训练误差和泛化误差 在解释上面提到的现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error):前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望. 假设训练数据集和测试数据集里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的.基于该独立同分布假设,给定任意一个机器学习模型及其参数和超参数,它的训练误差的期望

第一种方法: 在.xml文件中将这两个List分别放入不同的布局管理器中,比如说 <RelativeLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" > <LinearLayout android:id="@+id/citylist_layout" android:layout_width="match_par

用Hive一句话搞定的,可是有时必需要用mapreduce 方法介绍 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是很常见且很耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作.相同常见且耗时,因为Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法.然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 如果要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join

最近在写一个上位机,为了与下位机软件串口进行通信以及一些数据的形象显示,做到曲线图这一块的时候出现了一些问题,我用的是VS2019(个人不能吐槽VS2019新版本,因为平时也很少用VS,下载的时候就直接下载VS2019,用着还好吧,就是出问题得自己去试,在网上找解决办法貌似很难找) 废话不多说了,开始讲啦 因为我用WPF写的,它的WPF控件里面不像WFC中直接有chart控件,可以直接拿来用,如下图所示为WPF的控件 然后我使用DynamicDataDisplay控件来做折线图的设计 (1)下载

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损

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1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.FashionMNIST2065数据集 涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST