1、在低版本2.4以下，需要手动触发BGREWRITEAOF 进行重写操作 2、其他版本出现异常的时候，先看看服务器内存是否够用 剩余可用 > 2G，如果不够，建议加内存，我就是增加内存后就好了 内存不够，没法触发BGREWRITEAOF（AOF文件重写操作），或者是内存不够，触发了 BGREWRITEAOF 执
对于三极管饱和状态的理解 https://zhidao.baidu.com/question/172715750.html 问题来源 对于三极管饱和状态的理解 三极管如工作在饱和状态也就是开的状态，那么就是双结正偏 这是书上的解释 我自己的理解是这样的： 饱和状态和从放大状态转变过来的，极电结和发射结正偏是结果，而
观察这个小柿子有什么特点： \[y_i=\sum\limits_{j=l_i}^{r_i} [w_j\ge W]\times\sum\limits_{j=l_i}^{r_i}[w_j\ge W]v_j \]我们要求的是 \(\vert s-y \vert\) 的最小值，\(s\) 恒定，而 \(y\) 可以发现是与 \(W\) 负相关的。\(W\) 增大时，\(y_i\) 减小，故 \(y\) 减小；\(W\) 减小时，\(y_i\)
手机视频声音太小怎么办，首先在手机上安装应用程序“王者剪辑app”，打开软件并进入一键剪辑中的“声音强弱”功能， 批量导入或导入一个需要调整声音强弱的视频， 接着选择调整声音的类型，然后点击界面右上角的对勾按钮， 接着就可以一键批量调整视频声音强弱。 我们总结一下具体操作步
1 不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 如下 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。这里的log是
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入
无人机执照考试、无人机考证考试题库（1000题，解析+答案） 持续更新中 061无人机飞行员操纵飞机时 A．拉杆飞机转入下降 B．推油门飞机转入下降 C．推杆飞机转入下降 解析：在操纵无人机时，拉杆无人机抬头，无人机上升；向前推杆无人机低头，无人机下降；推油门无人机动力增加，飞行速度加快，空速增加
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=
batch的选择，决定的是梯度下降的方向。 对小的数据集，可以采用Full Batch Size,这样可以更加准确地找出最佳的梯度方向。但是不同的权重的梯度值差距巨大，因此选择全局学习率困难。可以使用Rprop单独更新各权值 对大的数据集，全部载入数据，会被内存大小限制，Rprop会因为采样差异
•lasso回归 ♠lasso回归使用L1正则化，即使得lasso的某些系数刚好为零 ♠lasso也有alpha，与岭回归相同，alpha代表了约束力的大小，但在lasso中增大alpha的同时，要增大最大迭代次数max_iter（默认为1000） alpha不能设置的过小，否则会消除正则化的效果。 ♠lasso回归与岭回归 一般选择使用岭回
1、电气设备温度测量的意义 设备结构、材料性能受温度影响较大。 电气设备表面温度分布可以反映内部运行状态 设备绝缘、导体等缺陷往往会先期以温度场异常方式体现 2、引起电气设备发热的原因 回路电阻损耗增大引起发热 介质损耗增大引起发热 铁损增大引起发热 电压分
https://www.zhihu.com/question/64134994 1、增加batch size会使得梯度更准确，但也会导致variance变小，可能会使模型陷入局部最优； 2、因此增大batch size通常要增大learning rate，比如batch size增大m倍，lr增大m倍或者sqrt(m)倍，但并不固定； 3、learning rate的增加通常不能直接增加太
List ArrayList LinkedListArraylist 可增长的数组长度 查询快 get（） set（） 常数级插入和现有所有项的删除代价昂贵 除非在表的末端 ArrayList 是线性表（数组）get() 直接读取第几个下标，复杂度 O(1)add(E) 添加元素，直接在后面添加，复杂度O（1）add(index, E) 添加元素，在第几个元素后面插入，后面
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 表达式 说明 示例 O(1) 最低时间复杂度，也就是耗时
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之
