Java学习之do-while-if语句实操

//filename dwif.java //题目要求：求100以内的素数，并输出 /*由题目可知最小素

elasticsearch学习四:elasticsearch集群

ES集群概念 elasticsearch集群就是由一个或多个节点组织在一起,它们共同持有整个的数据,并一起提供索引和搜索功能,一个elasticsearch集群由一个唯一的名字标识,默认为:"elasticsearch" 分片 ES索引可能存储超过1T的数据,但是一个节点可能只有500G的空间

前端全栈学习第一章

WEB 简史1、WEB 的诞生Internet: 因特网ARPAnet: 阿帕网WWW(World Wide Web): 万维网2、W3CW3C(World Wide Web Consortium): 万维网联盟Tim Berners-Lee 1994/10 在麻省理工学院创建主要工作：发展

《Spark机器学习进阶实战》——3.4.4　模型性能评估

3.4.4　模型性能评估接下来评估上一节得到的模型的性能。二分类常用ROC曲线和P-R曲线。我们选取了类0和类1的SVM分类器。如图3-8所示是ROC曲线，表示了在不同阈值下，TRP与FPR的对应关系。图3-8　应用数据的ROC曲线如图3-9所示的P-R曲线，表示模型随着阈值的改

《Spark机器学习进阶实战》——3.5　其他分类模型

3.5　其他分类模型除了上述介绍和实现的分类模型，还有一些分类模型在上述模型的基础上进行了一些改进，以提升分类效果，下面简要介绍会在后续的章节中用到的一些分类模型，这里只简要介绍模型的原理，具体的使用方法会在实际的应用中详细说明。3.5.1　随机森林随机森林（Random For

《Spark机器学习进阶实战》——2.3.3　分层抽样

2.3.3　分层抽样分层抽样先将数据分为若干层，然后再从每一层内随机抽样组成一个样本。MLlib提供了对数据的抽样操作，分层抽样常用的函数是sampleByKey和sampleByKeyExact，这两个函数是在key-value对的RDD上操作，用key来进行分层。其中，sam

WEB学习进阶之路-之性能优化三

本章主要介绍CSS的优化1.禁止使用@import主要原因是以下这几点：1). @import混合js文件时，在IE中引发资源文件的下载顺序被打乱，即 使排列在@import后面的js文件先于@import下载，并且打乱甚至破坏@import自身的并行下载2). link混合@i

Python学习笔记(二):tuple属性及方法浅析

元组是存放任意元素集合,不能修改其内容. 简单创建元组 In [1]: T = () #创建一个空的元组 In [2]: TOut[2]: () In [3]: T = tuple() #创建一个空的元组 In [4]: TOut[4]: () In [8]: T = (1,) #创建包含一个对象的元组，不能写成T

CSS学习第四天-颜色样式

CSS中颜色可以由：   1. 英文单词 eg:red/green/blue    2. # + 0-F的十六进制的六位数表示 eg：#0000FF即为蓝色    3. 通过rgb(XX,XX,XX)表示    4.通过rgba（XX,XX,XX,透明度），透明度为0-1之间的数字

强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

 时序差分TD简介 　　　　时序差分法和蒙特卡罗法类似，都是不基于模型的强化学习问题求解方法。所以在上一篇定义的不基于模型的强化学习控制问题和预测问题的定义，在这里仍然适用。 　　　　预测问题：即给定强化学习的5个要素：状态集SS, 动作集AA, 即时奖励RR，衰减因子γγ,  给定策略ππ，

数据挖掘学习笔记之人工神经网络（二）

这也叫做多层感知器，重要的是怎么样学习多层感知器，这个问题有两个方面： 1、  要学习网络结构； 2、  要学习连接权值 对于一个给定的网络有一个相当简单的算法来决定权值，这个算法叫做反向传播算法。反向传播算法所学习的多层网络能够表示种类繁多的非线性曲面。

KDD 2022 | 编程指南：生命科学中的图神经网络

3）基于双图（bi-graph）的蛋白质-配体对亲和力预测；4）利用知识图谱进行医学预测。所有代码都基于深度学习库DGL-lifesci和DGL-KE。 图机器学习在生命科学的应用 图结构数据在生命科学中十分常见。例如在蛋白质相互作用图中，结点表示蛋白质，边表示蛋白

分享NLP 预训练模型的最新进展

近年来，大量的研究工作表明，大规模语料库上的预训练模型可以学习到通用的语言表征，这有助于下游的 NLP 任务，可以避免从头开始训练一个新的模型。随着算力的发展，各种深度学习模型（例如，Transformer）层出不穷。随着网络训练技巧的发展，PTM 的架构也逐渐从浅层向深层发展：「第一代

《数字化转型之路》 —2.2.3　数据驱动的业务应用

务运营指标等。基于数据并结合业务需要，进行各级数据统计、解读和深度分析，给出专项课题研究，问题分析（问题深度分析，查漏补缺），以及周期性的报告——月报、日报或某新业务现状分析。数据挖掘工程师：负责利用深度学习、机器学习等知识，运用神经网络等算法进行潜在用户精准推荐、用户留存预测以

【导航】嵌入式 Linux 学习专栏目录 【快速跳转】

本文是 矜辰所致 的 嵌入式 Linux 学习专栏的内容导航，结合自己的学习过程的总结记录。 1 目录 前言一、Linux 入门篇章二、环境篇2.1 硬件篇2.2 软件篇 三、裸机篇四、内核篇五、驱动篇六、应用篇

Ribbon负载均衡的深度分析和使用

前言： 本篇文章主要介绍Ribbon负载均衡的使用，策略及原理，希望能加深自己的印象以及帮助各位大佬🤞🤞 如果文章有什么需要改进的地方还请大佬多多指正✨✨ 小威在这里先感谢各位大佬了🎊🎊 🚗Ribbon负载均衡使用 接着上一篇文章的来，运用负载均衡的注解 @LoadBalanced进行管理

【亮点】迈向深度用云，加速金融创新

《探索 TinyVue/TinyEngine 项目：深度体验与分享》OpenTiny

在当今技术飞速发展的时代，各种前端框架和引擎层出不穷。而在众多的选择中，TinyVue/TinyEngine 项目给我带来了独特而深刻的使用感受和体验。 一、初遇 TinyVue/TinyEngine 当我第一次接触到 TinyVue/TinyEngine 项目时，就被其简洁

光纤电缆：优点与缺点深度解析

在现代通信技术中，光纤电缆扮演着至关重要的角色。这种通过光信号传输数据的媒介，因其独特的物理特性，在高速数据传输领域中占据了不可替代的地位。本文将详细探讨光纤电缆的优点与缺点，以期为读者提供一个全面的技术视角。 光纤电缆的优点 高速传输：光纤电缆能够提供极高的数据传输速率，

深度解析：DDoS攻击与先进防御策略

DDoS 介绍 DDoS（分布式拒绝服务）攻击是一种恶意网络活动，旨在通过同时向目标系统发送大量请求或流量，使其无法正常运行或提供服务。攻击者通常利用网络上的多个计算机和设备，形成一个"僵尸网络"或"僵尸军团"，并协调这些设备以集中地向目标发动攻击。 DDoS 攻击理论 目标系统（Target