模型 参数 方法 数据
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
axois获得后端数据
使用axios库发送HTTP请求来从后端获取数据。 首先需要安装并引入axios库： npm install axios --save import axios from 'axios'; export default { data() { return { backendData: null // ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
Spark读写达梦数据库报错Decimal精度为负数以及解决方案
一、Spark读取DM数据库问题描述 当达梦的表格设计使用number数据类型时，如果没有指定精确，使用默认值，如下图所示 则在读取该表格数据时，报错如下： 24/01/12 10:43:48 ERROR Node: [47db01a8b6ff47e7840cb0a777033721]:compon ......
C# 方法中的 引用参数 ref out 的使用
应用于参数声明，以按引用而不是按值传递参数： ref：在调用方法之前必须初始化参数。 该方法可以将新值赋给参数，但不需要这样做。 out：该调用方法在调用方法之前不需要初始化参数。 该方法必须向参数赋值。 ref 参数修饰符 若要使用 ref 参数，方法定义和调用方法均必须显式使用 ref 关键字 ......
git bash报错fatal: detected dubious ownership in repository at的解决方法
由于新版本的git安全机制，需要核对文件安全性，如果文件夹所以者和当前用户不一致就警告。 方法1，可以把文件的所有者更改为当前用户的 方法2，命令 git config --global --add safe.directory "你的目录或者文件" 意思就是把该目录或者文件白名单安全的 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
2024-01-13 antd的tabel组件业务问题之勾选了table中的一项，然后弹出弹窗，接着关闭弹窗，刷新table，但是table选中的一项还是显示被勾选中的状态 ==》你没有改变所选中的数据（selectedRowKeys）
如图： 问题：table显示的勾选状态的数据无法被改变。 原因：你没有改变到勾选数据，你只是在勾选时把选中的值赋值给了一个变量，然后以为自己清空了变量，以为自然而然地就取消勾选状态了，实际上就是你代码没写全！ 解决方案： 原来写法： rowSelection: { onChange: handleC ......
2024-01-13 Can't perform a React state update on an unmounted component. This is a no-op, but it indicates a memory leak in your application. ==》引用了未使用的方法导致
react+antd业务代码报错： Can't perform a React state update on an unmounted component. This is a no-op, but it indicates a memory leak in your application. T ......
养老数据监控大屏：科技赋能，让智慧养老触手可及
养老数据监控大屏作为智慧养老领域的一大创新成果，为提升养老服务水平、保障老年人生活安全发挥了重要作用。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，可视化大屏技术将在更广泛的范围内得到应用和推广，为构建更加和谐、美好的老龄化社会贡献力量。 ......
ACCESS 快速构建修改数据的窗体
有个客户表: 现在需要创建一个可以修改客户数据的窗体,我们一般的做法是: 1.选中数据表: 客户列表 2.在菜单中选择 "创建" --> "窗体". 3.调整一下格式,和添加一下按钮,就变成了这样,初始状态下,它会自动绑定字段值.此时如果用户对某个值做了修改,会直接修改数据表中的值,这不是我们想要的 ......
删除的数据恢复
1回收站恢复 1.1回收站删除 新手删除是通过del键或者鼠标右键删除,这种删除是并不是真正的删除,而是放到了回收站 1.2回收站的数据恢复 回收站的数据,你要恢复那个直接右键还原即可,删除到回收站的数据并不能称得上是删除,回收站的本质也是一个文件夹,只不过是个特殊的文件夹 2永久删除数据恢复 我们 ......
JVM内存参数设置
Spring Boot程序的JVM参数设置格式(Tomcat启动直接加在bin目录下catalina.sh文件里)： java ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐XX:MetaspaceSize=256M ‐XX:MaxMetaspaceSize=256 ......
[cpp]: 以模板作为模板参数 -- <template>
[cpp]: 以模板作为模板参数 -- <template> 一、template 说明 1、模板参数：以‘模板’作为模板的参数。 2、示例 1 // template<class T1, class T2> class W：模板参数W 2 // W<T1, T2>: W有两个参数【T1, T2】 ......
银行业数据架构的前世今生
分享大纲： 1. 银行信息系统架构 2. 数据架构的主要内容 3. 数据架构的未来 银行信息系统架构 （一）银行信息化发展历程 银行信息化发展历程包括四个阶段：20世纪70年代的信息孤岛阶段、20世纪80-90年代的互联互通阶段、20世纪90年代至2012年的信息化阶段、2012年至今的数字化阶段。 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十一章到第十五章
十一、恒定模型、损失和转换 原文：Constant Model, Loss, and Transformations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 推导出在 MSE 和 MAE 成本函数下恒定模型的最佳模型参数。 评估 MSE 和 MAE 风险之间的差异。 理解变量线性 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十六章到第二十章
十六、交叉验证和正则化 Cross Validation and Regularization 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 认识到需要验证和测试集来预览模型在未知数据上的表现 应用交叉验证来选择模型超参数 了解 L1 和 L2 正则化的概念基础 在特征工程讲座结束时（ ......
Dating Java8系列之通过行为参数化传递代码
给我馍馍/文 引言 作为技术开发人员，我们无法保证我们写出来的代码的可用时间和保质期，也许今天刚上线的一个功能，等到明天就因为需求变动不得不进行更改。 为什么会不断的变化 作为技术人员，我们当然希望需求能循序渐进地平稳过度，但往往事与愿违，对于其原因我简单总结为以下几点。 用户导向，用户和市场是风向 ......
Dating Java8系列之default默认方法
给我馍馍/文 引言 传统上，Java程序的接口是将相关方法按照约定组合到一起。实现接口的类必须为接口中定义的每个方法提供一个实现，或者从父类中继承它的实现。 不断迭代的API 默认方法的引入就是为了，以兼容的方式，解决像 Java API这样的类库，演进迭代问题。 理解演进迭代 为了理解为什么一旦A ......
Dating Java8系列之用流收集数据
给我馍馍/文 收集器简介 1.收集器介绍 Java 8中流支持两种类型的操作:中间操作(如filter或map)和终端操作(如count、findFirst、forEach和reduce)。 中间操作可以链接起来，将一个流转换为另一个流。这些操作不会消耗流，其目的是建立一个流水线。与此相反，终端操作 ......
Dating Java8系列之并行数据处理
翎野君/文 分支合并框架 分支合并框架介绍 分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。 它是ExecutorService接口的一个实现，它把子任务分配给线程池(称为ForkJoinPool)中的工作线程。把任务提交到这个池，必须 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章
一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Data 100 的总体目标 了解数据科学生命周期的阶段 数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章
六、正则表达式 原文：Regular Expressions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Python 字符串操作，pandas Series方法 解析和创建正则表达式，使用参考表 使用词汇（闭包、元字符、组等）描述正则表达式元字符 这些内容在第 6 和第 7 ......
mybatis-generator:generate生成器将另外的数据库内同名表生成
问题： 在使用mybatis-generator:generate生成器时，会生成别的数据库内同表名； 因为是相同表名。 解决： 在生成器的配置文件中的数据库连接地址内添加： <!--放置生成其他库同名表--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" val ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
绑定方法与非绑定方法md
绑定方法 绑定方法：绑定给某个目标(类或对象)的方法 动态方法 绑定给对象的方法 类的属性有两种：一种是数据属性 一种是函数属性 class Student: # 【1】数据属性 address = '上海' # 【2】函数属性 def run(self, name): print(f' {name ......