09 2021 档案
摘要：当数据的规律不能很好的用直线拟合，我们使用局部加权回归来处理各种其他拟合方式。 参数学习与非参数学习 参数学习：参数是固定的，只需要通过学习确定即可 非参数学习：参数不确定，需要保持改变，通常参数数目与数据规模线性相关。（对大规模数据不太友好） 对某个训练集提出假设的方式： 线性回归：使θ适应为成本
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摘要：构建一个最基础的监督学习模型 监督学习的过程是将由输入特征X和目标变量Y组成的训练集输入，利用机器学习输出一个假设模型，使其能够用于处理新的输入，并得出符合训练集中的规律的目标变量。 特征X的数目为n，在线性回归中，我们得到一个类似y=θ0+θ1X1+θ2X2的线性模型，则为了统一，设参数向量θ=[
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摘要：机器学习的五种主要类型 监督学习（Supervised Learning）：data with labels，例如：回归问题（Regression），分类问题（Classification），逻辑斯谛回归（Logistic Regression），支持向量机（SVM） 机器学习策略/学习理论（Mac
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摘要：内容会不断更新。 配置过程是下载清华大学打包好的镜像，用虚拟机运行Ubuntu，再开启共享文件夹进行使用。 问题1：bitXOR 用~和&实现异或。思路是输入为0011和0101，输出为0110即可。（真值表的二进制化） 先使用一至两次~和&组合出0100和0010，但由于没有|也没有+，转而通过先
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摘要：二进制小数：小数点右边的部分表示2的负幂。 形如0.111111111111…1(2)的数表示的是刚好小于1的数，我们将用简单的1.0-ε来表示。很多十进制的小数不能准确的用二进制小数来表示。 IEEE浮点格式：用 V=(-1)^s*M*2^E 的形式来表示一个数。 符号位：s决定是正数还是负数。对
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摘要：无符号加法：正常二进制加法逐位计算，若溢出则减去上限值（恰好溢出将会变成0），检测溢出：和是否小于加数 无符号数求反（和为零的数）：用MAX+1减去该数，这样相加时就会恰好溢出而返回0。 补码加法（有符号数使用）：正常二进制加法逐位计算，如果进位到符号位即发生溢出，正溢出为负，负溢出为正，均减去溢出
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摘要：最小可寻址的内存单位：字节（byte），包含8个二进制位（bit）。机器级程序将内存视为一个巨大的字节数组，内存的每个字节都有一个唯一数字标识，称为地址（address），所有地址的集合称为虚拟地址空间，展现给机器级程序。这实现了硬件到软件的第一步封装：程序无需关注虚拟内存的实现细节，而只需要通过访
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摘要：开始慢慢听一点CSAPP的网课，目前还没有摸清楚书的主线和架构 ，甚至还没有把网课和课本很好的对应起来，所以暂时不打算做系统性的笔记，只记录一点有启发的点。 国内不少教程学习原码、反码与补码时，通常从无符号数讲起 ，先讲原码由二进制导出，随后讲到有符号数，将最高位定义为符号位，显然表示的总信息量不变
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摘要：终于从数模比赛里抽身出来了，重新开始更新我的博客。看的人多少不重要，至少应该保持学习的习惯，写给自己看也是好的。 数模比赛里使用了python的matplotlib库来绘制马赛克图，用以描述新旧变量之间的相关性。通常在描述一组变量的相关系数时也时常会遇到这种形式的图。 一张形似这样的马赛克图能够利用
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摘要：在进行正则表达式匹配时，直接使用正则表达式引擎和通过python中的字符串输入正则表达式引擎，需要输入不同的字符串，其主要的区别在于转义符的使用，而其中又分三种情况： 转义符需要被python解析，以此输入部分python中的特殊字符 转义符需要被正则表达式引擎解析，以此输入部分正则表达式语句中的特
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摘要：分享记录一下这两天做出来的一个小小项目，内容最开始发布于我的知乎。 为什么这么多回答，一个来实证的都没有呢？ 分析来分析去，其实大家都有自己的考量，对公平的定义不一样，对优势和优势程度的理解不一样，那一个赛制是否有问题无论如何都是讨论不出来的。 我也思考过很久，刷了不少回答，总得不出个所以然。一方面
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摘要：随机数产生队伍实力0.5-0.85，定为全局列表，元素为（队名，实力）组，按实力排序，按输入的常规赛排名命名 输入的常规赛排名和队名直接存进全局列表里 写bo5函数，输入为两支队伍 bo5开打前确定状态： x=(x+rand(-0.1,0.1))*rand(0.8,1.2) 每个小局之后会有幅度较小
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摘要：在编写解码小工具的过程中，我发现自动识别密文模式时，正则表达式匹配的方式比计算长度等方式效果更显著，因此搜集了一些资料，发现零散在github的各个角落，并且十分不完整。收集到一起写一篇随笔，总结一下Base家族编码的正则表达式匹配。 1、Base64 将编码分割为每六个二进制位一组进行编码，一个字
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摘要：存储过程： 执行存储过程：CALL 过程名(@参数列表); 创建存储过程： DELIMITER // CREATE PROCEDURE 过程名( 参数属性（IN/OUT/INOUT） 参数名 数据类型， ) BEGIN SELECT 子句;等 IN和INOUT类型的变量可以在语句中被直接使用 OUT
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摘要：数据表存放位置：SHOW variables LIKE '%datadir%'; 创建表（使用MySQL语句） CREATE TABLE test( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, Name char(50) NOT NULL , City char(20) NULL
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摘要：基本介绍：数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按
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