代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

直接上代码,简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgb

# -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgboost的plot

之前从redis中取出一些数据,utf8 16进制编码,想转成字符,没有找到现成的转化工具,先用这个表直接查找对照吧. UTF8编码表大全Code code# Code (coded in UTF-8)D2BB 4E00 E4 B8 80 一B6A1 4E01 E4 B8 81 丁C6DF 4E03 E4 B8 83 七CDF2 4E07 E4 B8 87 万D5C9 4E08 E4 B8 88 丈C8FD 4E09 E4 B8 89 三C9CF 4E0A E4 B8 8A 上CFC2 4E0B

干货之前:补充一下可选链(optional chain) class A { var p: B? } class B { var p: C? } class C { func cm() -> String { print("cm") return "abc" } } let insa = A() let insb = B() let insc = C() insa.p = insb //insa.p = nil insb.p = insc let r = in

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患

马三最近在一直负责Unity中的物理引擎这一块,众所周知,Unity内置了NVIDIA公司PhysX物理引擎.然而,马三一直觉得只会使用引擎而不去了解原理的程序猿不是一位老司机.所以对一些常用的物理学公式我们还是要了解一下的.下面就是Unity开发中常用的一些物理学公式. 一.直线运动 1.匀变速直线运动 1.平均速度V＝s/t(定义式) 2.有用推论Vt^2-Vo^2＝2as 3.中间时刻速度Vt/2＝V平＝(Vt+Vo)/2 4.末速度Vt＝Vo+at 5.中间位置速度Vs/2＝[(Vo^2

直接上代码 1,js(2个文件,网上找的)  不要觉的长,直接复制下来就OK //UnicodeAnsi.js文件 //把Unicode转成Ansi和把Ansi转换成Unicode function UnicodeChr() { return '00A4,00A7,00A8,00B0,00B1,00B7,00D7,00E0,00E1,00E8,00E9,00EA,00EC,00ED,00F2,00F3,00F7,00F9,00FA,00FC,0101,0113,011B,012B,014D,01

直接在 CSS 中引用 FONTAWESOME 图标(附码表) 因此我们如果不想用 Fontawesome 提供的类,只想在 css 里面引用图标的话,可以这样子,请自行脑补: .icon:before { content: '\f006'; font-family: FontAwesome; } 同时附上图标类对应的字符编码表: NAME CODE NAME CODE .fa-glass \f000 .fa-github-alt \f113 .fa-music \f001 .fa-folder

1:grep//显示行 # grep 'main' /home/myhome/a.c//将a.c含有main的行显示出来 # grep -v 'main' /home/myhome/a.c //显示除了main那行的所有行 # grep -n 'the' a.c//显示a.c含有the的行 # grep -vn 'the' a.c//显示没有the的行 # grep -in 'the' a.c//不考虑大小写 # grep -n t[ae]st a.c//[]只算一个字符,搜到含有test和ta

1. delegate example1 class Program { public delegate int MyDelegate(int i); int MyFunc(int i) { return i; } public void Foo() { MyDelegate f = MyFunc; Console.WriteLine(f()); Console.ReadKey(); } } example 2 // declare the delegate type public delega

一.为什么要写这篇文章 某年某月某时某种原因,我在慕课网上看到了一个大神实现了关于小球的抛物线运动的代码,心中很是欣喜,故而写这篇文章来向这位大神致敬,同时也为了弥补自己在运动效果和动画效果制作方面的不足 二.几种简单的直线运动 这一部分主要讲解的是简单的运动效果的实现原理,其实所有的canvas动画效果的实现在核心思想是一致的:都是先定义个初始的状态,然后定义一个定时器,定时器内执行一个方法,记得在这个方法中要对当前的画面清除,然后在这个方法中重新绘制需要变化的效果,由于人眼存在残影,所以短时

首先将速度相减,变成A在动而B不动,若速度为0则显然永远不会相交. 枚举A的每个点以及B的每条线段,计算这三个点共线的时刻. 将时刻排序,对于每个区间进行三分,用半平面交计算相交面积. 注意特判相交面积为0但是存在交点的情况. 时间复杂度$O(n^4\log^2n)$. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; const int N=200; const doub

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值

  这学期学习了数据库系统原理,做了实验,mark一记. 目录(没有一键目录不开心...) 1．T—SQL的简单查询.连接查询 (1)用SQL语句建库.建表并插入记录. (2)修改表结构,包括修改属性列的数据类型,增加新的属性列,删除已有的属性列. (3)使用单个元组和多元组插入. (4)简单查询操作,包括投影.选择.数据排序.模糊匹配查询等.如果结果不正确,要进行修改,直至正确为止. (5)连接查询操作,包括等值连接.自然连接.一般连接.自身连接.外连接. 2．子查询及组合 (1)在DBMS的

今天D哥给我提了个问题,"用php执行过js没"?咋一听,没戏~~毕竟常规情况下,js是依赖浏览器运行的.想在php后端采集的同时利用js运行结果并传递给php使用,没戏! 然后回头一想,要是换成nodejs呢?利用nodejs作为解析js的服务器,然后php请求nodejs运行结果,岂不是能够变相实现php调取js执行的结果? 说干就干,nodejs只是初步涉猎,要想实现想法,需要: 利用nodejs搭建一个http服务 nodejs能够接收传入参数 nodejs能够正确运行相应前端

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px

通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了.设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel. 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀是由snapshot_prefix来设定的.这个文件里面存放的就是各层的参数,即net.params,里面没有数据(net.blobs).顺带还生成了一个相应的solverstate文件,这个和caffemodel差不多,但它多了

1088: [SCOI2005]扫雷Mine Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 2275  Solved: 1328[Submit][Status][Discuss] Description 相信大家都玩过扫雷的游戏.那是在一个n*m的矩阵里面有一些雷,要你根据一些信息找出雷来.万圣节到了,“余”人国流行起了一种简单的扫雷游戏,这个游戏规则和扫雷一样,如果某个格子没有雷,那么它里面的数字表示和它8连通的格子里面雷的数目.现在棋盘是n×