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特征工程的目标是提取出能够代表炼化过程的关键特征。 算法选择：根据炼厂的优化目标，选择适合的机器学习算法。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等。对于石油炼化中的特定问题，可能需要选择更加复杂的算法，如深度学习算法。 模型构建与训练：根据选定的机器学习算
、随机森林等 分析各模型的优缺点，并选择合适的模型进行进一步研究 油井阻塞预测模型的构建与训练 详细说明油井阻塞预测模型的构建过程 介绍训练集和测试集的划分方法 描述模型的训练过程和参数调优策略 油井阻塞预测结果分析 分析模型在测试集上的性能指标，如准确率、召回率和F1分数
\centering \begin{minipage}[c]{0.3\textwidth} %minipage使之保持同一行，0.2占这行的0.2 \centering \includegraphics[width=1\textwidth]{1.jpg} %0.5指图片宽度
NSObject<协议1，协议2>*变量； id<协议1，协议2> 变量； @optional关键字之后声明的方法可选实现 @required关键字之后声明的方法必选实现 3、测试Demo 1)、FirstProtocol
</selector>12345 然后在对应的控件上，添加属性 android:background="@drawable/button_shape"1 即可！ 开关 需要添加图片的话，首先在相应分辨率的文件夹下放置图片。 （关于不同文件夹下的不同分辨率，具体了解戳这里！）
由于这些组件采用的颜色，都是支付宝蓝，有时候我们不想要这样的颜色，想要用其他的配色，这当然是可以实现的，我们需要引用一些库和更改一些配置文件来实现 在视频中，老师讲解的是 3.几 版本中的实现方法，这种方法需要去暴露 React 中的配置文件，这种操作是不可返回的，一旦暴露就不可回收。我觉得这不是一个好方法~
利用化合物的结构与活性数据，基于RDKit和Python3的机器学习活性预测模型小示例。 代码示例： #导入必须的包#!/usr/bin/env python3from rdkit.Chem import Descriptorsfrom rdkit.Chem import
也都让自己颇有些心得，以前的快乐是打几把游戏现在的快乐是学会一个新知识，写一篇博客，享受写的这一个过程，所以今天又突然想写一篇感想类的文章，也是对自己的学习路上的一个小总结，因为本人也是正处于“IT工程师伟大发展之路”的初级阶段，所以平时还是要用大量的时间来学习积累。我一直认为不
对称加密算法是指加密和解密使用同一个密钥的加密算法，常见的对称加密算法有DES、AES、SM4等。对称加密算法的优点是加密和解密速度快，缺点是密钥的管理和分配比较困难。 非对称加密算法是指加密和解密使用不同密钥的加密算法，常见的非对称加密算法有RSA、ECC等。非对称加密算法的优点是密钥的管理和分配比较方便，缺点是加密和解密速度慢。
这是老板的产品，这是老板的公司，没错。 这是我的产品，这是我的公司，也要有这个责任心，你说老板没有多给你钱，我一直用nba球星的例子来说话，底薪球员就不用努力表现么？你努力的目的是什么，是下一份合同！你表现得够好，下一份大合同，现在的老板可能会给，他不给，其他的老板也会给。 当你责任心足够的时候，
但是与不同的字组合，则形成了不同的单词组合，来代表不同的含义，如打饭、打架、打车、打卡等，这种方式是在实现已经定义好了的意思，不管谁打饭、谁打架都代表一样的意思，类似于编译器首先将同名称的代码定义好了，编程中的具体实现是重载； 动态测试，相同的词语而不同对象执行不同的行为，听到“
第3 章 ： 线程的同步与死锁 14 同步问题引出 Thread描述每一个线程对象 Runnable描述多个线程操作的资源 多个线程访问同一资源的时候，如果处理不当会产生数据错误 3个线程卖票程序，会出现多张同号的票 class MyThread implements
md(3) setup.py 3. 生成安装包文件4. 上传安装包文件5. 安装 0. 前言 发布自己的python模块安装包，首先得把自己的模块做成 .whl 格式的文件，然后再找个地儿存放它，接下来就是在 pip 命令中使用 -i 参数指定这个地儿（下载源）。Just so
个寒假的成果。 本文的题目是从Excel开始，学习Excel的快捷键，就开干把，你可能见到目录和图片的编号不对，我不想改了，就是这么见到。 第一章的系列开始了。 文章目录 1. Excel技巧操作和函数 1.1 Excel的快捷键</
一个开发服务器，它基于 原生 ES 模块 提供了 丰富的内建功能，如速度快到惊人的 模块热更新（HMR）。 一套构建指令，它使用 Rollup 打包你的代码，并且它是预配置的，可输出用于生产环境的高度优化过的静态资源。 Vite 意在提供开箱即用的配置，同时它的 插件 API 和 JavaScript
K-近邻算法的缺点 在前几篇文章中，我们介绍了K-近邻算法。K-近邻算法的最大缺点是无法给出数据的内在含义。 决策树 而今天要学习的决策树算法的一大优势就在于其数据形式非常容易理解。决策树是处理分类问题中最经常使用的数据挖掘算法。 决策树解决问题的一般流程如下： (1) 收集数据：可以使用任何方法。
redis-4.0.0/confvim redis-6379.conf就可以更改服务器的配置了 这个类似继承的意思。加速配置的一个东西。服务器的配置比较独立一些，但配置并不是这么少，还有一些其他的。
务器进行一些列的自动化管理，比如进行软件安装、配置文件更新、文件分发等操作。这些功能的实现实际上是通过Ansible的诸多模块实现的，通过与模块之间的交互通信，实现这些功能。今天我们首先准备一下Ansible的实验环境，然后在此试验环境内进行Ansible由浅入深的学习。 通过轻量化的容器充当虚拟机
今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。相信大家在跑爬虫的过程中，也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面，多大的数据量，当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。关于爬虫数据在mongodb里的版本我写了一个可以热更新配置的版本，即添加了新的爬虫配置以后，不用重启程序，即可获取刚刚添加的爬虫的状态数据
数真实拟合的结果的话，我们需要把 变量代入函数，会得到一个函数本身拟合的结果，是这样的：这里的 就是我们函数得到的结果了。一般来说，二者是会存在一定的误差的，所以误差我们一般可以写成他们的差的绝对值或平方的形式，使用绝对值或平方的目的是消去正负号的影响，比如写成平方的形式就是这样
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