TVHT_ONITEMSTATEICON 在一个用户定义状态的树视图项的状态图标。 TVHT_TOLEFT 在工作区左边。 TVHT_TORIGHT 在工作区的右侧。...例子： 在CViewTree类中的树点击事件： void CViewTree::OnClickTree(NMHDR* pNMHDR, LRESULT* pResult) { CPoint pt...//实现功能 } } 或在CFileView类中的树点击事件： void CFileView::OnClickTree(NMHDR* pNMHDR, LRESULT* pResult) {...= NULL) && (TVHT_ONITEMSTATEICON & uFlag)) //根据uFlag的值的情况 { 。。。...对于下图所示的树的结构： ? 点击树节点不同的位置，uFlag会有不同的取值，随相应的参数值来使用if块。
对于S7-1500 CPU模块，可以建立的S7 路由的最大可用连接数量与接口类型和配置无关。 描述 下表中关于S7-1500 CPU模块的数据基于V1.8固件。...模块 最大连接数量 S7路由连接数量 CPU 1511-1 PN / CPU 1511F-1 PN 961) 16 CPU 1511C-1 PN 951) 16 CPU 1512C-1 PN 1281)...1517-3 PN/DP / CPU 1517F-3 PN/DP 3201) 642) CPU 1518-4 PN/DP / CPU 1518F-4 PN/DP 3841) 642) 1) 通过CPU内置的集成口和所连接的...补充知识: S7-1500 S7 单边通信 描述 S7 协议是 SIEMENS S7 系列产品之间通讯使用的标准协议，其优点是通信双方无论是在同一 MPI 总线上、同一 PROFIBUS 总线上或同一工业以太网中...S7 通信分为按组态方式可分为单边通信和双边通信，单边通信通常应用于以下情况： 通信伙伴无法组态 S7 连接 通信伙伴不允许停机 不希望在通讯伙伴侧增加通信组态和程序
2022-12-06：定义一个概念叫"变序最大和" "变序最大和"是说一个数组中，每个值都可以减小或者不变， 在必须把整体变成严格升序的情况下，得到的最大累加和 比如，1,100,7变成1,6,7时，就有变序最大和为...14 比如，5,4,9变成3,4,9时，就有变序最大和为16 比如，1,4,2变成0,1,2时，就有变序最大和为3 给定一个数组arr，其中所有的数字都是>=0的。...求arr所有子数组的变序最大和中，最大的那个并返回。 1 <= arr长度 <= 10^6， 0 <= arri <= 10^6。 来自Amazon。 答案2022-12-06： 单调栈+dp。...("测试结束"); } // 时间复杂度O(N * V)的方法 // 为了验证 fn max_sum1(arr: &mut Vec) -> i64 { let n = arr.len...(N) fn max_sum2(arr: &mut Vec) -> i64 { let n = arr.len() as i32; // 只放下标，只要有下标，arr可以拿到值
多项式事件模型改变了特征向量的表示方法： 在多元伯努利模型中，特征向量的每个分量代表词典中该index上的词语是否在文本中出现过，其取值范围为{0,1}，特征向量的长度为词典的大小。...而在多项式事件模型中，特征向量中的每个分量的值是文本中处于该分量位置的单词在词典中的索引，其取值范围是{1,2,…,|V|}，|V|是词典的大小，特征向量的长度为文本中单词的数量。...例如：在多元伯努利模型下，一篇文本的特征向量可能如下： ? 在多项式事件模型下，这篇文本的特征向量为： ?...参数的最大似然估计为： ? 应用laplace平滑，分子加1，分母加|V|，得到： ? 对于式子： ? 分子的意思是对训练集合中的所有垃圾邮件中词k出现的次数进行求和。...求解其中的参数，需要使用成本函数： ? 然后通过梯度下降方法求得参数值，在神经网络模型中，梯度下降算法有一个专有的名字叫做：反向传播算法。 神经网络算法的特点： 不知道隐藏层计算的东西的意义。
m 和 c 则是这个模型的参数。这些参数的不同值将在坐标平面上给出不同的直线（见下图）。 ? 参数值不同的三个线性模型。 因此，参数为模型定义了一个蓝图。...只有将参数选定为特定值时，才会给出一个描述给定现象的模型实例。 最大似然估计的直观解释 最大似然估计是一种确定模型参数值的方法。...这些参数的不同值会对应不同的曲线（就像上面的直线一样）。我们想知道「哪条曲线最可能产生我们观察到的数据点」？（见下图）。用最大似然估计法，我们会找到与数据拟合得最好的 μ、σ 的值。 ?...值得注意的是，我们可以将其推广到任意数量的参数和任何分布。 另一方面，L(μ, σ; data) 的意思是「我们在观察到一组数据 data 之后，参数 μ、σ 取特定的值的似然度。」...在很多推理情景中，似然和先验被选择，从而得到的分布是共轭的，因为它使数学变的更简单。数据科学中的一个实例是隐狄利克雷分配（LDA），它是一个无监督学习算法，可以发现若干个文本文档（语料库）中的主题。
例如，如果属于其中一个类的数据在数量上比属于另一个类的数据少得多，那么传统的精度将在较小的类中占很小的百分比。如果只有5%的示例属于较小的类，而模型将属于其他类的所有输出分类，精度仍然在95%左右。...15、描述不同的正则化方法，如L1和L2正则化 有3种重要的正则化方法如下- L2正则化-(Ridge回归)-在L2正则化中，我们将所有权重的平方和，乘以一个值lambda，加到损失函数。...这是一个统计术语;它解释了一对随机变量之间的系统关系，其中一个变量的变化与另一个变量的相应变化互为倒数。 23、点估计和置信区间的区别是什么? 点估计给我们一个特定的值作为总体参数的估计。...在信息检索和文本挖掘中，它经常被用作加权因子。 TF-IDF值与单词在文档中出现的次数成比例增加，但会被单词在语料库中的出现频率所抵消，这有助于调整某些单词在一般情况下出现的频率更高的事实。...在数据分析中，通常计算相关或协方差矩阵的特征向量。特征向量是特定线性变换通过翻转、压缩或拉伸作用的方向。 特征值可以被认为是在特征向量方向上的变换强度或压缩发生的因子。
只有登上山顶，才能看到那边的风光。 全文字数：2771字 阅读时间：7分钟 前言 似然函数以及最大似然函数在机器学习中是一个比较重要的知识点。...但是在统计学中，二者有截然不同的用法，那在统计学中： 概率描述的是：指定参数后，预测即将发生事件的可能性； 似然描述的是：在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计； 从上面的描述可以看出似然和概率正好的两个相反的过程...一种方便区别是概率还是似然的方法是，根据定义，"谁谁谁的概率"中谁谁谁只能是概率空间中的事件，换句话说，我们只能说，事件（发生）的概率是多少多少（因为事件具有概率结构从而刻画随机性，所以才能谈概率）；而..."谁谁谁的似然"中的谁谁谁只能是参数，比如说，参数等于 时的似然是多少。...例2：有一个箱子，装有形状相同的黑色球和白色球100个，其中一种颜色90个，另一种颜色球10个，现在从箱子中任取一球，结果所取得的球是黑色球，箱中黑色球是90个可能性是多少？
假设你在一张纸上画了两根轴（即 X 和 Y），我可以将一个分布想成是落在这两根轴之间的一条线。其中 X 表示你有兴趣获取概率的不同值。Y 表示观察 X 轴上的值时所得到的概率。即 y=p(x)。...在连续空间中，你可以将其看作是一个取值范围（比如 0.95事件的定义并不局限于在 X 轴上取值。但是我们后面只会考虑这种情况。...均匀分布只有一个参数：均匀概率；即给定事件发生的概率。 ? 均匀分布和我们的真实分布对比： ? 先不讨论这个结果，我们再用另一种分布来建模真实分布。...所以成功 k 次的概率即为联合概率 ? 。到此还未结束。在 n 次尝试中，k 次成功会有不同的排列方式。在数量为 n 的空间中 k 个元素的不同排列数量为 ?...鉴于牙齿数的取值最大为 10，那么看见 k 颗牙齿的概率是多少（这里看见一颗牙齿即为一次成功尝试）？ 从抛硬币的角度看，这就类似于： 假设我抛 10 次硬币，观察到 k 次正面向上的概率是多少？
假设你在一张纸上画了两根轴（即 X 和 Y），我可以将一个分布想成是落在这两根轴之间的一条线。其中 X 表示你有兴趣获取概率的不同值。Y 表示观察 X 轴上的值时所得到的概率。即 y=p(x)。...在连续空间中，你可以将其看作是一个取值范围（比如 0.95事件的定义并不局限于在 x="" 轴上取值。但是我们后面只会考虑这种情况。...均匀分布只有一个参数：均匀概率；即给定事件发生的概率。 ? 均匀分布和我们的真实分布对比： ? 先不讨论这个结果，我们再用另一种分布来建模真实分布。...所以成功 k 次的概率即为联合概率 ? 。到此还未结束。在 n 次尝试中，k 次成功会有不同的排列方式。在数量为 n 的空间中 k 个元素的不同排列数量为 ?...鉴于牙齿数的取值最大为 10，那么看见 k 颗牙齿的概率是多少（这里看见一颗牙齿即为一次成功尝试）？ 从抛硬币的角度看，这就类似于： 假设我抛 10 次硬币，观察到 k 次正面向上的概率是多少？
还有font模块，主要是对文本一些设置，还有mouse关于鼠标的一些操作，比如获得鼠标指针的坐标，还有在交互过程中的事件处理操作。...，可以通过迭代不断从列表中获得事件，根据事件的类型分别进行处理 默认是无参数的，但是也可以传入参数，比如传入某一种事件类型，返回值就是属于这一类型的事件列表，也可以传入一个列表，列表中是需要返回的多个事件类型...，返回值也会相应的返回发生了的事件 生成一个特定的时间 pygame.event.Event(type,dict) pygame.event.Event(type,**attribute)这两种方法都返回指定类型和属性的时间...(surface,xbool,ybool),第一个参数控制的是需要翻转的对象，而后面两个参数则是控制是在水平方向翻转还是在垂直方向进行翻转，返回的是翻转后的surface对象 pygame.transform.smoothscale...font为实力，text参数只能是单行文本，antilalias则是bool类型的值，用来控制文本的边是否是锯齿状的还是圆滑型的。后面分别是文本颜色和文本的背景颜色
在 Nginx 中，模块相关的配置都是在一对大花括号中的，比如 http{} 、server{} 这些，事件模块也是类似的。...而这些模型现在基本都可以看成是事件机制的处理形式，只是内部略有不同。所以在命名上使用了 events ，但实际上管理的是 IO 连接。...当一个 IO 阻塞后，让其它的 IO 继续处理，然后这个 IO 处理完成后触发事件回调回来继续处理。很像我们在日常开发中的回调函数之类的处理流程。...另一个考虑因素是，同时连接的实际数量不能超过当前打开文件的最大数量限制，也就是说，它不应该超过 worker_rlimit_nofile 设置的数量。...ulimit 数量一般我们在服务器上会放到最大，因此主要就是内存。
其中一个常见应用称为事件提取，即处理收集蕴藏在文本中的一个阶段内发生的事件，自动识别发生了什么和什么时候发生。...以下是处理请求的代码: ? ? 最后一个函数，返回特定查询的结果列表，大约包含2000篇文章。我们的目的是抽取这些文章总的事件。...算法中 epsilon 参数决定两个样本间的最大距离，以此决定是否临近，这意味着如果 eps 设置太大形成的簇就比较少，如果设置太小大多数点都无法被临近聚类，于是被分到默认簇 (-1)里，产生的簇也不多...通过试验找到恰当的值，能保持句子间的相似度，同时不把相近的句子分到不同组去。 总的来说，由于我们期望同一组中包含非常相似的句子，也就是得到一个较高的分类数。因此选取 0.08 ~ 0.12之间。...参见 Scikit Learn 中关于 eps 和其他参数的说明。 现在看一下每个类中包含的数量: ? -1 类表示未明确聚类的句子，其他是已被分类的句子。
通俗的说就是 —— 最像估计法（最可能估计法），即概率最大的事件，最可能发生。 最大似然估计常用于利用已知的样本结果，反推最有可能导致这一结果产生的参数值，往往模型结果已经确定，用于反推模型中的参数。...参数就是老猎人。 推导 在最大似然估计的语境中，由于总体分布参数未知，因此用 θ 表示总体的一个或多个未知参数。...P(xn|θ) 由于在抽样后会得到总体的一个观测，因此相应的概率在具体的样本集中都是已知的，上面这个函数则可以看作在不同的参数 θ 的取值下，取得当前这个样本集的概率，也即可能性 likelihood，...问：如何体现出我们的估计或者模型在力求最好地拟合抽取的样本？ 答：求似然函数的最大值。 问：哪一套参数才是我们要找的最好的参数？...输出层的神经元数量和语料库中的单词数量一样。
显然，我获得的额外信息并不会改变硬币本身的结果，但会使我和别人对结果赋予不同的概率值。 在贝叶斯派看来，对一个事件发生的信心等同于概率。这似乎是人们长期以来和现实世界打交道的方式。...再比如，假设一个盒子里放了很多球，其中红球占85%，绿球占15%。有人从盒子中拿出一个球，这个人有色弱，假设他分辨颜色的准确率是80%。如果这个人说这是一个绿球，那么这个球是绿色的概率是多少呢？...这是因为，如果每个特征不是相互独立的，在计算条件概率时，就必须把这些特征的所有排列组合都考虑一遍。这样不仅计算量大，还会产生指数级的参数数量，实际执行起来难度很大。...下面我们以文本分类为例，看看朴素贝叶斯算法的具体运作过程。 首先，确定不同特征条件下各类别的出现概率。...因此，有时会为每个词的出现次数设定一个很小的初始值，以防止那些不存在的样本对总体概率造成影响。 针对文本处理，尽管不同单词之间存在联系，每种语言也有它特定的语法规则，但朴素贝叶斯选择忽略这些关联性。
get 和 post方式的区别 get是在url后面 post放在虚拟载体里面 get 有大小限制(只能提交少量参数) post 比 get 安全 应用不同，请求数据和提交数据 7.call 和 apply...的第二个参数必须是一个数组，而call允许传递一个参数列表。...34.Cookie在客户机上是如何存储的 Cookies就是服务器暂存放在你的电脑里的文本文件，好让服务器用来辨认你的计算机。...当下次你再访问同一个网站，Web服务器会先看看有没有它上次留下的Cookies资料，有的话，就会依据Cookie里的内容来判断使用者，送出特定的网页内容给你。...35.如何获取javascript三个数中的最大值和最小值？
有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 在 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...：如何使数组中的值保持在一定区间内 在很多数据处理和算法中（比如强化学习中的 PPO），我们需要使得所有的值保持在一个上下限区间内。...Numpy 内置的 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组中的值进行限制。给定一个区间范围，区间范围外的值将被截断到区间的边界上。...例如，如果指定的区间是 [-1,1]，小于-1 的值将变为-1，而大于 1 的值将变为 1。 ? Clip 示例：限制数组中的最小值为 2，最大值为 6。
CNN可以识别出当前任务中具有预言性的n元语法（且如果使用特征哈希可以使用无约束的n元语法词汇，同时保持词嵌入矩阵的约束）；CNN卷积结构还允许有相似成分的n元语法分享预测行为，即使在预测过程中遇见未登录的特定...由于句子中相邻的单词关联性总是很高的，因此可以使用一维卷积，即文本卷积与图像卷积的不同之处在于只在文本序列的一个方向（垂直）做卷积，卷积核的宽度固定为词向量的维度d。高度是超参数，可以设置。...在卷积层其实是保留了特征的位置信息的，但是通过取唯一的最大值，现在在Pooling层只知道这个最大值是多少，但是其出现位置信息并没有保留；另外一个明显的缺点是：有时候有些强特征会出现多次，出现次数越多说明这个特征越强...实验参数分析 TextCNN模型中，超参数主要有词向量，Region Size的大小，Feature Map的数量，激活函数的选择，Pooling的方法，正则化的影响。...每个词都计算其依存树上的k个祖先，k不同即filter不同。即每个窗口围绕句法树中的一个结点，池化过程在不同的结点上进行。 [Mingbo Ma, etc.
我们期望有类似 “DayEvent＿name” 这样的标识，以便在文本后面引用该属性。我们稍后会回到这个话题。 我们引入了一个新的逻辑类型：日期。在本节中我们不需要处理时区问题。...然而，在本教程中，我们将实现完全支持时区的事件，这在实践中是可用的。 我们有一个生动的例子：飞机票。飞机经常跨越时区边界，你的机票上的起飞和降落时间会在不同的时区。...，在某一天或某一周的某一天； 可以每年重复； 重复事件可以无限期进行，或持续到某个特定日期，或重复特定次数；“ 在本节中，我们将只讨论全天事件。...对于多选一属性，我们在 “示例值” 列中显示所有可能值的完整列表。...对于从不重复的事件我们该怎么办？在逻辑层面，一个属性要么被设置为特定值，要么不设置：这是最小建模的基本原则。所以如果这个属性没有设置，那么这个事件就不会重复。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QSpinBox...在实际使用中该控件主要用于整数或浮点数的计数显示，与普通的LineEdit组件不同，该组件可以在前后增加特殊符号并提供了上下幅度的调整按钮，灵活性更强。...使用场景： 数值输入： 适用于需要用户输入整数值的场景，如设置参数、调整数量等。 调整参数： 在需要进行微小调整的地方，提供直观的增减按钮。...void setSingleStep(int step) 设置单步步进值。 int prefix() const 获取前缀（显示在值之前的文本）。...int suffix() const 获取后缀（显示在值之后的文本）。 void setSuffix(const QString &suffix) 设置后缀。
在本文中，Sai Vishnu Kanisetty将机器学习中的Logistic Regression(逻辑回归)运用到销售系统中，用Python实现，目的是寻找系统中具有高转化率的客户，从而提高工作效率...从数字来看，成本与收入比是1：5，这样做会产生很大的利润。意识到以前的市场营销活动（〜11.5％）中同类产品的转化率，管理者明白，这种瞄准每一个客户的做法会造成很大的损失。...对训练集进行Logistic回归，并使用事件发生的预测概率、以0.01的间隔来计算每个概率值的成本，收入，利润和投资回报（ROI）。 ? ?...有趣的是，事件发生概率减少了，投资回报率却增加了，这意味着尽管我们减少了顾客数量，但是与增加顾客数量相比，我们得到了很好的结果，这也可以在下面的图表中看到 关于事件发生的不同预测概率的收入，成本和专业图表...该图显示，随着“事件发生概率”的增加，成本，收入等指标不断下降，ROI也在增加。 根据“预算限制”，“高投资回报率”等需要，可以选择一个特定的概率作为截止点。 不同成本的投资收益和利润图 ?
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