张士玉小黑屋

文章目录一.前言1.1本文原理1.2本文目的二.实验过程2.1支持向量机算法SVM2.2Listitem使用scikit-learn机器学习包的支持向量机算法，使用全部特征对鸢尾花进行分类；2.3使用scikit-learn机器学习包的支持向量机算法，设置SVM对象的参数，包括kernel、gamma和C，分别选择一个特征、两个特征、三个特征，写代码对鸢尾花进行分类；2.3.1使用一个特征对鸢尾花进行分类2.3.2使用两个特征对鸢尾花进行分类2.3.3使用三个特征对鸢尾花进行分类2.3.4可视化三个特征分类结果2.4使用scikit-learn机器学习包的支持向量机算法，选择特征0和特征2对鸢尾花分类并画图，gamma参数分别设置为1、10、100，运行程序并

一、无监督学习介绍 机器学习算法分类(不同角度)：贪婪vs.懒惰参数化vs.非参数化有监督vs.无监督vs.半监督 ......什么是无监督学习？（unsupervisedlearning）解释1有监督：涉及人力(humanlabel)的介入无监督：不牵扯人力(是否要通过人来给一些label分辨属于哪些类别)解释2给定一系列数据:x1,x2,...,xN有监督：期望的输出同样给出y1,y2,...,yN无监督：没有期望输出解释3有监督：学习的知识关注条件分布P(Y|X)X=样例（用其特征来表示）,Y=类别无监督：学习的知识关注联合分布P(X)，X：X1,X2,…,Xn半监督学习

Keras深度学习实战（11）——可视化神经网络中间层输出0.前言1.可视化神经网络中间层输出2.利用Keras可视化神经网络中间层输出2.1数据加载2.2可视化第一个卷积层的输出2.3可视化最后一个卷积层的输出小结系列链接0.前言在使用《卷积神经网络进行性别分类》的应用中，我们构建了一个卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)模型，该模型可以以95％的准确率对图像中人物的性别进行分类。但是，有关CNN模型学习到的内容，对于我们来说仍然是一个黑匣子。在本节中，我们将学习如何提取模型中各种卷积核学习到的内容特征。此外，我们将对比CNN中开始几个卷积层中的卷积核学习到的内容与最后几个卷积层中的卷积核学习

前言出于对网站的一些突然的兴趣，我开始了解网页是如何被设计出来的。作者水平有限，如有问题，欢迎指出。文章目录前言一.对网页设计的基本了解1.网站2.网页编辑工具1）语言2）软件二.第一个网页1.实操——用记事本写个朴素的网页2.代码讲解3.更丰富一点总结一.对网页设计的基本了解1.网站1）一个网站由若干个网页构成，这些网页是用超级链接有逻辑地联系起来的。2）网站由网址来识别和存取。3）网页需要上传到网络空间中，才能供浏览者访问网站中的内容。即，一个网站需要有域名（网址）、网页、网络空间三部分。2.网页编辑工具1）语言我们可以使用HTML来编写网页，HTML文件就是增加了标记的普通文本文件。可以简单的使用记事本来编写一

原神私服搭建三:(启动器下载和设置代理)承接：原神私服搭建二一：GrassClipper下载地址：https://github.com/Grasscutters/GrassClipper/releases/下载解压缩即可如果文件夹解压后没有ext文件夹，新建ext文件夹并下载文件放入ext二：插件支持安装（以下任选其一）安装webview2，链接：https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/webview2/#download在解压缩后的文件中找到GrassClipper.exe，右键创建快捷方式，点击快捷方式右键-属性，添加--mode=chromeor--mode=browser，b

Keras深度学习实战（9）——卷积神经网络的局限性0.前言1.卷积神经网络的局限性2.情景1——训练数据集图像尺寸较大3.情景2——训练数据集图像尺寸较小4.情景3——在训练尺寸较大的图像时使用更大池化小结系列链接0.前言在《卷积神经网络详解与实现》中，我们已经看到了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的强大性能。虽然卷积神经网络的局部连接、权值共享和层次化表达等特性保证了网络模型可以有效的从大量样本中学习到数据的相应特征、避免了复杂的特征提取过程，但与其它模型一样，卷积神经网络同样也具有一定的局限性，本节将通过一系列实战来介绍卷积神经网络的一些局限性。1.卷积神经网络的局限性为了了解卷积神经网络的局限性，我们继

关键词：docker云原生容器前言云原生架构离不开微服务，容器，k8s等技术的支撑，当下很火的容器Docker到底是什么，它又能为开发者带来哪些便利呢？目录前言一、Docker是什么？二、虚拟机(VirtualMachine)三、容器(Container)四、容器VS虚拟机五、Docker能帮开发者做什么？5.1更高效的利用系统资源5.2更快的启动时间5.3更轻松迁移5.4一致的运行环境5.5持续交付和部署六、Docker的缺点？七、写在最后一、Docker是什么？口号：一次创建或配置，可以在任意地方正常运行Docker是一个开源软件，也是一个开放平台，它用于开发应用、交付应用、运行应用。Docker允许用户将基础设施中的应用单独分割出来

❤️Author：老九☕️个人博客：老九的CSDN博客?个人名言：不可控之事乐观面对?系列专栏：Spring系列文章目录为什么需要事务Spring声明事务Transactional参数说明propagationisolationtimeout事务回滚失效解决方案@Transactional工作原理Spring事务的传播机制为什么需要事务传播机制？传播机制的类型嵌套事务和加入事务的区别为什么需要事务事务是将一组操作封装成一个执行单元，要么全部成功，要么全部失败。如果没有事务，转账操作就会出现异常，因此需要保证原子性。Spring声明事务只需要在方法上添加@Transactional注解就可以实现，无需手动开启和提交事务，如果中途发生异常就

??欢迎来到???魔术之家！！?该文章收录专栏✨--2022微信小程序京东商城实战--✨专栏内容✨--京东商城uni-app项目搭建--✨✨--京东商城uni-app配置tabBar&窗口样式--✨✨--京东商城uni-app开发之分包配置--✨✨--京东商城uni-app开发之轮播图--✨✨--京东商城uni-app之分类导航区域--✨✨--京东商城uni-app首页楼层商品--✨✨--京东商城uni-app商品分类页面（上）--✨✨--京东商城uni-app商品分类页面（下）--✨✨--京东商城uni-app之自定义搜索组件（上）--✨✨--京东商城uni-app之自定义搜

现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：过于复杂的SQL很难调试、编写、阅读、修改。SQL有方言特征，大量使用SQL后，会导致程序很难移植。架构方面要求业务逻辑在应用中实现，而不能依赖于数据库，否则耦合性过高。有些计算SQL不擅长，包括复杂的集合计算、有序计算、关联计算、多步骤计算，经常也需要移到数据库外实现。实现流程控制时，因为更难移植、耦合性更高、影响数据安全，不方便使用存储过程。此外，还有涉及多数据库和非数据库的场景，也无法使用SQL完成计算任务，只能在外部完成。这样，就要在应用程序中实现SQL后计算任务。SQL返回的数据一般都是结构化数据，那么好的SQL后计算技术也要有方便的结构化数据对象，能够进一步