就是类似于常见的结构中，在internal register 和 memory之间加Cache一样。设计的目标是，就FIFO本身而言，必须保证其current_state是 能被正确识别的， 所以为了增加FIFO工作的稳定度和流畅性，不会让两个速度差别太大的domain直接连在FIFO两端，而是通过内部的一个“FIFO Cache”。当然从使
如何建立自己的代理IP池,减少爬虫被封的几率 在爬虫过程中，难免会遇到各种各样的反爬虫，运气不好，还会被对方网站给封了自己的IP，就访问不了对方的网站，爬虫也就凉凉。 代理参数-proxies 首先我们先来介绍下什么是代理参数 代理，顾名思义，就是代理你原来的IP地址去对接网络 的IP地址 使
目前文明与征服S2测试服已经出来了，很多朋友对于这个是比较关注的，尤其是其中技能方面，技能搭配对于英雄的提升是很大的，下面就给大家来介绍下一些技能的介绍，方便大家快速熟悉，进入新赛季以后可以快速搭配合适的技能。 S2的英雄等级、建筑、联盟清零等都会清零，其它的基本没有变化，下面
1、胡萝卜 胡萝卜是一种质脆味美、营养丰富的家常蔬菜,一旦感冒或腹泻，体内维生素A的水平会进一步下降。所以，想要预防感冒可以给宝宝吃一些胡萝卜。 2、大蒜 大蒜素抗感染和细菌。国外科研人员的研究结果显示，吃大蒜可让感冒出现几率下降2/3。时常吃大蒜的人患结肠癌和胃癌的几率
一维简谐波 \[ y = Acos(kr-wt) \]复直平面波-波函数 德布罗意-物质波 薛定谔方程推导 波函数求偏导 由于能量\(E\)为动能和势能之和，以及动量公式： 代入得： 波函数物理意义 波恩-概率诠释 波恩认为，波函数\(Ψ\)并非是电子波，而是描述电子在空间分布的几率波，没有物理实
作者：鲁班七号链接：https://www.zhihu.com/question/26435474/answer/115096370来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 最小作用量原理在物理学中是作为公理而存在的，也就是说：“依据人类理性的不证自明的基本事实，经过人类长期反复实践的考验，不
为什么股票申购，股票无法中签？ 现在很多股民在股市申购新股，几年下来中签不到新股，这种情况是很正常的，主要的原因是申购新股需要股票市值，深市需要10000元股票市值，沪市也是需要10000元股票市值，这些股票的市值是申购新股的最低要求，也就是说我们要想在股市申购新股，每天都要保值这么多的
1、对数线性回归：输出标记在指数尺度上变化，将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标 理解：复合函数的问题 2、对数几率回归 考虑二分类任务，理想的“单位阶跃函数”不连续不可导，需要找替代。常用的是对数几率函数 （logistic function）：（是一种“Sigmoid函数”）
笔记的前一部分主要是对机器学习预备知识的概括，包括机器学习的定义/术语、学习器性能的评估/度量以及比较，本篇之后将主要对具体的学习算法进行理解总结，本篇则主要是第3章的内容--线性模型。 3、线性模型 谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修3课本中那个
概述 又是一个大学毕业季，刚好最近几年参与过很多面试，把其中遇到的一些具有“代表性”的面试场景总结出来和小伙伴聊聊，助力小伙伴跳过一些面试大坑(强烈希望)。 对于面试，有很多小伙伴认为只是聊技术、聊能力，其实不仅如此，下面是摘自百度百科对面试的定义： 面试是通过书面、面谈或线
线性回归的拓展 对数线性回归 把线性回归模型简写为： ，当我们希望线性模型的预测值逼近真实标记y，这样就是线性模型。那可否令模型的预测值毕竟y的衍生物呢？ 作者的这一描述实在太妙了！y的衍生物，通俗易懂！ 假设y的衍生物是 y的对数即lny，那么就可以得到对数线性回归模型： ， 也就是让模型 去
从logit变换到logistic模型 logit变换 几率 logistic模型 前面我们知道对数函数和对数函数的一些基本性质，也许你会问，为什么要引入对数函数？而且还是一个基本初等函数？这就要从logit变换说起。 logit变换 我们在研究某一结果（y）与一系列因素 (
一、基本形式 给定d个属性的描述x = {x1;x2;…xd}，其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，如下： 一般的向量形式： 二、线性回归 线性回归试图学得： 如何确定w和b，关键在于如何衡量f（x）和 y之间的差别。均方误差是回归任务中最常用的
一、武将生平 袁术（？—199年），字公路，汝南郡汝阳县（今河南商水县）人。东汉末年军阀，司空袁逢嫡次子，太仆袁基、冀州牧袁绍异母弟。 举孝廉出身，拜为河南尹、虎贲中郎将。董卓进京后，拜为后将军，畏祸出奔南阳郡。初平元年（190年），联合袁绍、曹操等关东诸侯，联兵讨伐董卓。此后，对抗于袁绍和曹操，兵
今天无意间看到了这条消息 然后就去试了一下 过程就如上图一样，最后还真白嫖到了一个月会员，不知道几率大不大，但像我这样的非洲人都白嫖到了，几率应该挺大的
兜售此文版权qaq： 有意者私信，视情况交接。（可接近免费） 不过我写的这么差也没人要吧qaq p a r t . −
同一进程下的多个线程可以共享哪一种资源（） A. stack B. data section C. register set D. thread ID 你的回答: D 下面哪种防护措施对XML注入没有防护作用 A. 使得dom4j等xml库对xml进行编辑 B. 对外部输入进行白名单校验 C. 在拼接xml字符串前，对外部输入进行转码处理 D. 将不
总结 逻辑回归 (对数几率回归)，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法 Sigmoid函数： 将线性回归方程z变换为g(z)，并且将g(z)的值压缩到(0,1)之间，当g(z)接近0时样本的标签为类别0，当g(z)接近1时样本的标签为类别1，
定义 以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简
一、定义 类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。 二、问题：从线性分类器角度讨论，用y = wTx+b对新样本x进行分类，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例，否则为反例。y表达的是正例的可能性，几率y/1-y反映了正例可能性与反例可
职业属性控制表 class 职业ID 已有范本 此表数据不可删除 pvpdam 1#1#1 [pvp的物理 技能 治疗倍率] 1.1就是伤害为1.1倍 pvedam 1#1#1 [pve的物理 技能 治疗倍率] msbv 1#1 [pvp免伤倍率#pve免伤倍率 写0.8只收到80%伤害] maxdodge 职业的最大躲避 比如写40
准确： 提高攻击命中率，很重要的一个属性。 敏捷： 减少受到的物理伤害。 幸运： 增加攻击上限的几率，达到一定数值可稳定发挥上限，适用于高上限武器。 诅咒： 增加攻击下限的几率，达到一定数值可稳定发挥下限，适用于高下限武器。 武器神圣： 增加对死系怪物的伤害，网上另一种说法是忽略防御魔御。
作业完成人：学号:20161401132,张娅学号:20161401018,付云云 1、按照你的第一感觉回答，你觉得不换选择能有更高的几率获得汽车，还是换选择能有更高的几率获得汽车？或几率没有发生变化？ 答：我的第一感觉认为几率没有发生变化 2、请自己认真分析一下“不换选择能有更高的几率获得汽车，还是换
作业完成人： 学号:20161201069,陈泽昊 学号:20161201055,李梦彪 1、按照你的第一感觉回答，你觉得不换选择能有更高的几率获得汽车，还是换选择能有更高的几率获得汽车？或几率没有发生变化？ 改变选择选中车的几率会发生变化。 2、请自己认真分析一下“不换选择能有更高的几率获得汽车，还是
