起因是这样的,c++程序开发后 功能号和指令,校验需要人工去看对照二进制代码,量大还费力, 于是打算利用python 去调用 c++程序去校验指令, 首先要做的就是用python 获取c++程序的...printf() 或cout 的输出; 环境linux python 3.8.x 以下代码实现,获取子程序输出 command='....，以使我们可以直接从标准输出中同时获取标准输出和标准错误的信息。...p.stdout.readline() 从 c++的标准输出里获取一行....参考文章1 python中的subprocess.Popen（）使用 参考文章 2 python 从subprocess运行的子进程中实时获取输出
XcOauth2Util 类 package com.xuecheng.framework.utils; import lombok.Data; import org.apache.commons.lang3...authorization) || authorization.indexOf("Bearer") < 0) { return null; } //从Bearer...try { //解析jwt Jwt decode = JwtHelper.decode(token); //得到 jwt中的用户信息
static void GetAllActorsOfClass ( const UObject * WorldContextObject, TSubclassO...
问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}， 要求： （...1）把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 （2）把数组中有重复的字符串，按出现次数从少到多的顺序打印出来，每个字符串只打印一次 思路 C++中，vector按先后顺序存储数据，因此可把没重复的字符串按顺序存到...vector中。...> #include using namespace std; #define len 8 // 计算某个字符串在数组中出现的次数 int countInArray(string s[],...m[count] = s[i]; } } // 把map中的字符串，按出现次数从少到多的顺序，加到vector中 map<int, string
问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}， 要求： （...1）把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 （2）把数组中有重复的字符串，按出现次数从少到多的顺序打印出来，每个字符串只打印一次 思路 把字符串作为key、出现次数作为value，存到map中；...再把第一个map中的出现次数作为key、对应的字符串作为value，存到map<int, list 算法的时间复杂度为N。...，而不是用新生成的list li = m2[cnt]; } if(cnt > 1) { // 若重复次数从n...变为n+1（这里n大于或等于1） // 要把元素从n所对应的list中移出，放到n+1所对应的list中 list oldList = m2
// #include using namespace std; int main() { int a[10], * b; //定义数组内部容量为10和指针b int j = 9;//初始化j
例如，我们看到天气乌云密布，电闪雷鸣并阵阵狂风，在这样的天气特征(F)下，我们推断下雨的概率比不下雨的概率大，也就是p(下雨)>p(不下雨)，所以认为待会儿会下雨，这个从经验上看对概率进行判断。...类似数组，数组大小为(n_classes,)，默认None，类先验概率。...同时，predict_proba(X)输出测试样本在各个类标记预测概率值。 7) score(X, y, sample_weight=None) 返回测试样本映射到指定类标记上的得分或准确率。...P(Ci)，P(Ci|w)=P(w|Ci)P(Ci)/P(w)，表示w特征出现时，该样本被分为Ci类的条件概率 判断P(w[i]C[0])和P(w[i]C[1])概率大小，两个集合中概率高的为分类类标...print a 输出结果如下图所示，同时可以通过data.iloc[:,0]获取第一列的内容。
在二分类问题中，逻辑回归通过设置一个阈值（通常为0.5），将概率大于阈值的样本预测为正类别，而概率小于阈值的样本预测为负类别。...它的主要功能是读取原始数据，并根据通过测试和未通过测试的两类数据的考试成绩创建相应的数组。...获取数据集中特征1和特征2的最小值和最大值，并略微扩展范围，生成一个网格点矩阵(xx, yy)。 对网格点进行预测，即根据模型参数(theta)和网格点特征值(X_grid)计算预测概率值(Z)。...6.定义决策边界的阈值： 将决策边界的阈值设为0.5，即当预测概率值大于0.5时，将其判定为正类，否则为负类。...预测阶段利用训练好的模型参数对测试集进行预测，计算模型的准确率，通过sigmoid函数输出的预测值表示学生被录取的概率。
在硬投票中，每个算法的预测都被认为是选择具有最高票数的类的集合。例如，如果三个算法将特定葡萄酒的颜色预测为“白色”、“白色”和“红色”，则集成将预测“白色”。...，预测类别已显示在单元格输出中。...对于第一种算法的第一组数据的预测（即DataFrame中的第一行有17%的概率属于0类，2%的概率属于1类，81%的概率属于2类（三类相加是100%）。...从理论上讲，这应该是软投票的全部内容，因为这已经创建了 3 组输出中的每组输出的平均值（均值）并且看起来是正确的。...下面就是使用numpy 的 argmax 函数获取概率最大的类别作为预测的结果（即对于每一行，软投票是否预测类别 0、1 或 2）。
整体公式可以直接表示为： 本文复现过程中，将Skip-gram结构视为多标签预测问题，word2vec的源码中应该是将每个输出拆开（参考【2】得出的结论，并未真正看过源码），组成多个单分类问题。...从过程上来说，这两种方式更新参数的顺序会有差别，有些类似于批梯度下降与随机梯度下降的区别，从工程上来说，word2vec源码中是简化了问题，处理更简单。...softmax的loss计算 如果用softmax来取代上面式子中的f函数，那么ouput的计算方式可具体为： 其中 表示预测为第i个词的概率， 表示第i个词的输出权重向量，N表示词表大小。...在后续计算过程中，不仅需要知道词的huffman编码，还需要知道该词经过了哪些结点，为了方便根据编码得知结点，我们将树形结构压缩为数组型结构（并不是必要的，也可以通过原始huffman树，获取该编码经过的结点...： 其中 表示索引为i的输出词的预测概率， 表示所有正例词跟采样得到的负例词索引集合， 是上面两种结构的投影层结果。
这个关键字在需要预测的文档中出现的概率 1.3 拉普拉斯平滑系数 假如现在有一新的篇文章，它的主题包括‘影院’‘云计算’等关键字，我计算它属于娱乐类文章的概率。...，如果在已经分类好的文章中娱乐类文章种没有出现过云计算这个关键字，那么P(云计算|娱乐类)=0，导致P(影院,云计算|娱乐类)=0，结果就是一篇包括‘影院’‘云计算’等关键字的文章属于娱乐类的概率为0，...只要它里面包含了任何一个和娱乐类相关的词，都有可能是娱乐类。 因此引入拉普拉斯平滑系数来避免出现0概率的情况。...使用 vect.get_feature_names() 命令来获取word1和word2中出现的所有单词。...newsgroups.target 从数据中提取最后10行用于结果验证，news_predict_data 存放最后十个的文章数据，用作最后预测函数的输入值，news_predict_target
比如，Xnew数组中有一个或多个数据实例，这个数组可以传递给predict()函数，用来预测每个实例的类别。...2、概率预测 另一种分类模型是预测数据实例属于每个类别的概率，如果有2个类别（0，1），则预测输出值为0的概率和1概率。...比如，Xnew数组中有一个或多个数据实例，这个数组可以传递给predict_proba()函数，用来预测每个实例的类别。...下面的例子，通过训练好的模型对Xnew数组中的每个实例进行概率预测。...： 概率预测的输出可以理解为：输出每个类别的概率，有多少个类别就有多少个概率值。
比如，Xnew数组中有一个或多个数据实例，这个数组可以传递给predict()函数，用来预测每个实例的类别。...2、概率预测 另一种分类模型是预测数据实例属于每个类别的概率，如果有2个类别（0，1），则预测输出值为0的概率和1概率。...比如，Xnew数组中有一个或多个数据实例，这个数组可以传递给predict_proba()函数，用来预测每个实例的类别。...下面的例子，通过训练好的模型对Xnew数组中的每个实例进行概率预测。...：输出每个类别的概率，有多少个类别就有多少个概率值。
然而，有时我们需要对事物分类（classify）而不是去预测一个具体的数值，例如给定一张含有数字（0-9 十个数字中的一个）的图片，我们需要将其分类为 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 十类；或者...集合 [0,1,2，…，9]、[流行，摇滚，说唱，等等] 中的每一个元素都可以表示一个类；或者给一张照片判断该张图片是猫还是狗集合[0,1]、[猫，狗]。 一句话说概括，逻辑回归就是多分类问题。...输出Y的修改 我们在执行预测的时候是没法打包票说，预测的是什么东西的，我们一般会输出个概率数组，来表示我们要预测的东西属于某一类的概率 如上图，我们给出每一个类别的得分情况（大部分情况得分是概率...我们对y进行一下讲解，tf.matmul(x, W) + b是应用y = x * W + b模型，前面我们说过我们每次预测是很难100%确定我们预测的东西是什么，所以我们会输出一个概率数组，每一项标识是某一分类的概率...那怎么才能得到这个概率数组呢？这里我们使用softmax函数，那什么是softmax函数呢？
4个定位信息，即根据输入的矩形框索引从l.output中获取该矩形框的定位信息x,y,w,h //x region_layer的输出，即l.output，包含所有batch预测得到的矩形框信息 //biases...,Cn信息， * 前四个用于定位，第五个为矩形框含有物体的置信度信息c，即矩形框中存在物体的概率为多大，而C1到Cn * 为矩形框中所包含的物体分别属于这n类物体的概率。...本函数负责获取该矩形框首个定位信息也即x值在 * l.output中索引、获取该矩形框置信度信息c在l.output中的索引、获取该矩形框分类所属概率的首个 * 概率也即...* 展成一维数组存储时，l.output可以首先分成batch个大段，每个大段存储了一张训练图片的所有输出；进一步细分， * 取其中第一大段分析，该大段中存储了第一张训练图片所有输出网格预测的矩形框信息...* 并不是一下子存储完一个矩形框所有类的概率，而是先存储所有网格所属第一类的概率，再存储所属第二类的概率， * 具体来说这一中段首先存储了l.out_w*l.out_h
这里，我们选用一种更直接的思路，回忆感知机二类分类模型，只包含了一个输出节点；现在把输出节点扩展为K个 ；权值向量w扩展为 D x K的权值矩阵W，偏置(bias) b扩展为长度为K的数组；这样一来，一个样本点经过模型处理...这个结果满足了概率分布的标准化要求：在所有类别上的输出概率都不小0，且所有类别上的输出概率和等于1。 就得到了模型预测输出结果的标准概率分布。...有了预测输出和正确答案的概率分布，就可以刻画两者之间相似度，简便地度量模型预测的损失。 损失函数-交叉熵 经过 Softmax 转换为标准概率分布的预测输出p，与正确类别标签 ?...通过引入隐藏层，使模型通过线性组合的方式，支持异或类场景下，样本的分类识别； 原始输入，先经过隐藏层处理，再传递到输出层；隐藏层中的节点，代表了从输入特征中抽取得到的更高层特征。...隐藏层到输出层参数梯度计算方法不变，以隐藏层输出的M个元素数组h，转置为列向量后,作为输入， ? 仍然采用交叉熵度量预测损失，W2, b2 反向传播梯度，正则化后，成为： ?
红色的是我们预测出的模型，蓝色的点是真实的数，可以将方程改写为： np.linalg.lstsq(x, np.log(y), rcond=-1) 按照输出结果， 我们得到模型方程：lny=x+1，...究其原因，是因为事件A发生的概率很大，事件B发生的概率很小。所以当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大。越可能发生的事件发生了，我们获取到的信息量就越小。...那么信息量应该和事件发生的概率有关。 我们可以总结一下： 信息量小，概率大的事件发生了 信息量大，概率小的事件发生了 越不可能的事件发生时，我们获取到的信息量就越大。...也可以推测出，此时的熵的范围是【0,1】 相对熵 在机器学习过程中，我们其实可以得到两种数据集的分布，一种是原始特征和真实标签的数据集，一种是原始特征和模型预测值组成的数据集，我们如何比较真实标签和我们预测值的差异呢...假设对同一个随机变量X，有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)，当X是离散变量时，我们可以通过如下相对熵计算公式来衡量二者差异： 在机器学习中，P往往用来表示样本的真实分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类
一、什么是逻辑回归及其基本原理逻辑回归是一种在统计学和机器学习中广泛使用的预测分析方法，主要用于解决二分类问题。尽管名为“回归”，它实际上是一种分类算法，目的是预测事件发生的概率。...逻辑回归模型基于线性回归，通过引入Sigmoid函数将线性模型的连续输出转换为概率值，其值域在0到1之间，表示样本属于正类的概率。...模型的输出可以解释为样本属于特定类别的概率，通常以0.5作为决策边界，将概率值大于0.5的样本划分为正类，小于0.5的划分为负类。模型参数通过最大似然估计确定，以找到使观测数据出现概率最大的参数组合。...1.1 逻辑回归的主要目标是：输入特征变量 输出预测目标 ，表示属于某一类别的概率（例如 =1表示“正类”，y=0 表示“负类”）。...2.1 Sigmoid 函数Sigmoid 函数是一个 S 型曲线，可以将任意实数映射到 0, 1：其输出 σ(z) 可解释为属于正类的概率：当 σ(z)→1，样本更可能属于正类。
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