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C# 中的委托和事件机制在实际开发中的最佳应用场景是什么？

在实际开发中，C# 中的委托和事件机制的最佳应用场景包括： 解耦和模块化：委托和事件机制可以将代码逻辑解耦，使模块之间的依赖关系降低。...异步编程：委托和事件机制可用于处理异步操作。通过使用委托和事件，可以在异步操作完成后通知其他部分进行处理，而不需要阻塞主线程。...GUI 编程：在图形用户界面 (GUI) 开发中，使用委托和事件机制可以实现事件驱动的编程模型。例如，当用户点击按钮时，可以使用事件来处理按钮点击的逻辑。...多线程编程：委托和事件机制可以方便地处理多线程编程中的同步和通信。例如，可以使用事件来通知其他线程有关某个操作已经完成。...总的来说，委托和事件机制适用于任何需要解耦、异步、事件驱动或多线程编程的场景。

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    iPhone SDK 3.0 MAPKit使用入门（1） 创建一个MKMapView实例

    你可以使用这个类在你的程序中显示地图和操作地图 当你初始化一个map view（MKMapView的实例）的时候，你需要指定一个region（MKCoordinateRegion类型）给这个地图。...一个大的span的值，将可以展现更多的内容和更小的放大级别，反之则展现更细节的内容和更大的放大级别。...你可以通过设置map view的scrollEnabled 和 zoomEnabled属性来设置是否允许滚动地图和放大缩小地图。...我们先来看一个例子： 创建一个utility application应用程序，在MainViewController.h中引入MapKit/MapKit.h头文件，定义一个MKMapView实体变量 #...{ MKMapView *mapView; } - (IBAction)showInfo; @end 在MainViewController.m中， #import "MainViewController.h

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    iOS地图----MapKit框架

    1.MapKit框架使用前提 ①导入框架 ②导入主头文件 #import MapKit/MapKit.h> ③MapKit框架使用须知 MapKit框架中所有数据类型的前缀都是MK MapKit有一个比较重要的...，地图放大显示 注意:在iOS8中, 如果想要追踪用户的位置, 必须自己主动请求隐私权限 在CLLocation框架中CLLocationManager请求授权 利用MapKit获取用户的位置, 可以追踪...self; 代理方法： ①地图的区域改变完成时调用 - 在此方法中可以得到用户的当前位置的mapView的中心点和经纬度跨度 - (void)mapView:(MKMapView *)mapView regionDidChangeAnimated...，和经纬度跨度 ①通过MKMapView的下列方法，可以设置地图显示的位置和区域 // 设置地图的中心点位置 @property (nonatomic) CLLocationCoordinate2D centerCoordinate...大头针模型对象：用来封装大头针的数据，比如大头针的位置、标题、子标题等数据 ②大头针模型 遵守协议的任何模型对象 为了改写协议中属性--变量的值，重写这些变量 这里的属性，只是为了定义get和set方法

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    iOS_系统自带地图圆形区域选择范围

    ) 4.实现长按聚焦, 搜索聚焦(地理编码), (不跟踪用户定位) 5.聚集操作:删除原理的大头针,在新经纬度添加大头针,并将地图移动到新的经纬度(反地理编码获得位置信息) 6.大头针定制:     ...(1)只赋值了原来的image,      (2)然后在上面铺了一层shadowView,     (3)shadowView上有个按钮,添加了拖拽手势,实shadowView的放大缩小     (4)...并根据按钮的center和shaowView的center计算出两个间的距离     (5)画虚线shapeLayer, label显示半径大小 7.点击右下角按钮, 返回用户定位, 并时刻跟踪 代码实现...CoreLocation/CoreLocation.h> #import MapKit/MapKit.h> #import "WWAnnotationView.h" #import <Masonry/...kCLDistanceFilterNone 回调任何移动 self.locationManager.distanceFilter = kCLDistanceFilterNone; // 最佳精准度

    2.2K10

    ACL2019 | 中文到底需不需要分词

    为此，我们在英->中翻译的解码端使用了BPE方法，在seq2seq+att中得到了41.44，在seq2seq+att+bow中得到了44.35的得分，显著超过“词”级别模型，但依旧比“字”级别模型较低...可以看到，在两个方向上都是“字”优于“词”，而且OOV也有显著优势。 分析 在本节中，我们将从数据稀疏、OOV和过拟合三个方面去分析“字”优于“词”的原因。...数据稀疏 由于空间限制，我们不可能把所有出现的字/词都纳入词典，常见的方法是设置一个“频率界限”，低于这个界限的都设置为一个特殊的UNK标记。...因此我们使用另一种方法：对不同的词频率界限，我们在数据集（包括验证机和测试集）中除去那些包含OOV词的句子。如下图所示： ?...我们在BQ上进行实验，发现对于“词”模型，dropout为0.5时效果最佳，而对“字”模型而言，dropout为0.3时效果最佳。 这说明过拟合在“词”模型上更容易发生。

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    XGBoost超参数调优指南

    3、eta - learning_rate 在每一轮中，所有现有的树都会对给定的输入返回一个预测。...4、subsample和colsample_bytree 子抽样subsample它将更多的随机性引入到训练中，从而有助于对抗过拟合。...调整这两个参数可以控制偏差和方差之间的权衡。使用较小的值降低了树之间的相关性，增加了集合中的多样性，有助于提高泛化和减少过拟合。 但是它们可能会引入更多的噪声，增加模型的偏差。...而使用较大的值会增加树之间的相关性，降低多样性并可能导致过拟合。 5、max_depth 最大深度max_depth控制决策树在训练过程中可能达到的最大层次数。...让我们看看它到底是什么，下面是一个两层决策树: 为了证明通过拆分叶节点向树中添加更多层是合理的，XGBoost应该计算出该操作能够显著降低损失函数。 但“显著是多少呢?”

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    7 种回归方法！请务必掌握！

    最小二乘法是一种拟合回归线的常用算法。它通过最小化每个数据点与预测直线的垂直误差的平方和来计算得到最佳拟合直线。因为计算的是误差平方和，所有，误差正负值之间没有相互抵消。...反向消除从模型所有的自变量开始，然后每一步中移除最小显著变量。 这种建模技术的目的是通过使用最少的自变量在得到最大的预测能力。它也是处理高维数据集的方法之一。...重点： 除非不假定正态性，岭回归与最小二乘回归的所有假设是一样的。 岭回归缩小了系数的值，但没有达到零，这表明它没有特征选择特征。 这是一个正则化方法，使用了 L2 正则化。...通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或小心地选择他们），检查模型可能的偏差。 交叉验证是评价预测模型的最佳方法。你可以将数据集分成两组（训练集和验证集）。...在本文中，我讨论了 7 种类型的回归方法和与每种回归的关键知识点。作为这个行业中的新手，我建议您学习这些技术，并在实际应用中实现这些模型。

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    你应该掌握的 7 种回归模型！

    最小二乘法是一种拟合回归线的常用算法。它通过最小化每个数据点与预测直线的垂直误差的平方和来计算得到最佳拟合直线。因为计算的是误差平方和，所有，误差正负值之间没有相互抵消。 ? ?...反向消除从模型所有的自变量开始，然后每一步中移除最小显著变量。 这种建模技术的目的是通过使用最少的自变量在得到最大的预测能力。它也是处理高维数据集的方法之一。...重点： 除非不假定正态性，岭回归与最小二乘回归的所有假设是一样的。 岭回归缩小了系数的值，但没有达到零，这表明它没有特征选择特征。 这是一个正则化方法，使用了 L2 正则化。...通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或小心地选择他们），检查模型可能的偏差。 交叉验证是评价预测模型的最佳方法。你可以将数据集分成两组（训练集和验证集）。...在本文中，我讨论了 7 种类型的回归方法和与每种回归的关键知识点。作为这个行业中的新手，我建议您学习这些技术，并在实际应用中实现这些模型。

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    Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例

    另一种简化模型的方法是通过正则化向模型中添加偏差。正则化是什么，为什么我们需要它？正则化技术在机器学习模型的开发中起着至关重要的作用。尤其是复杂模型，如神经网络，容易过拟合训练数据。...优化问题为了获得我们模型的"最佳"实现，我们可以使用优化算法来确定最大化或最小化目标函数的一组输入。通常，在机器学习中，我们希望最小化目标函数以降低模型的误差。...在执行L2正则化时，我们在损失函数中添加的正则化项是所有特征权重的平方和：L2正则化返回的解决方案是非稀疏的，因为权重不会为零（尽管某些权重可能接近于0）。...L1正则化和L2正则化哪个更好？哪种正则化方法更好是一个供学者们争论的问题。然而，作为实践者，在选择L1和L2正则化之间需要考虑一些重要因素。我将它们分为6个类别，并告诉你每个类别哪个解决方案更好。...总结在本文中，我们探讨了过拟合是什么，如何检测过拟合，损失函数是什么，正则化是什么，为什么需要正则化，L1和L2正则化的工作原理以及它们之间的区别。

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    用于时间序列预测的AutoML

    但是，如果执行所有可能对的数值运算，则此类特征工程策略存在两个重大问题：过拟合（在时间序列任务中尤其重要）和内存问题（使用了16个RAM泊坞窗）。为了减少负面影响，选择了一小部分特征并将其用于对。...超参数优化 超参数优化的步骤 在推理过程中，花很少的时间进行超参数优化，因此决定将所有可能的超参数组合缩小到最有前途的组合，即： 处理类别变量：将类别特征视为pandas类别类型，让LightGBM头痛不已...在选择了最佳的管道超参数集之后，模型开始特征选择：使用最重要的特征（“获得”重要性）的前5％，10％，20％等对模型进行重新拟合。...如果分数提高了-在最后的可选步骤中使用了一组新功能-优化超参数（RandomGrid）。 更新中 更新很简单：用完整的数据（训练数据加上新的训练数据）重新拟合最佳模型。...错误是不可避免的，但是有一些注释，如果从一开始就使用它们，这些注释有很大帮助： 记录尽可能多的有用信息：数据框中的列（训练和测试数据中的列顺序可能不同），数据类型（训练和测试数据框中的数据类型可能不同）

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    算法金 | 奇奇怪怪的正则化

    正则化通俗理解正则化在机器学习中的作用，可以用一个简单的比喻来理解想象一下，一个学生为了应对考试，只是死记硬背了所有可能的答案。...这种缩小效应减少了模型对单个特征的敏感性，提高了模型的稳定性和鲁棒性缩小权重值能够避免过大的系数导致的过拟合，使模型在处理新数据时表现更好降低模型容量正则化通过限制模型的参数大小，减少模型的自由度，降低模型的容量...网格搜索网格搜索（Grid Search）是一种系统的超参数调优方法，通过在预定义的参数范围内进行穷举搜索，找到最佳参数组合。对于正则化参数，可以定义一组候选 值，通过网格搜索找出性能最佳的 值。...在不同的数据集和问题场景下，最佳的正则化参数可能有所不同。通过不断尝试不同的参数设置，并结合交叉验证和网格搜索等方法，可以逐步优化模型性能。...：考虑数据特性、模型复杂性、计算资源和调参能力，选择适合的正则化方法正则化对模型复杂度的影响：通过参数稀疏化、参数缩小、降低模型容量等方式，控制模型复杂度，避免过拟合正则化参数设置：通过α值选择、交叉验证

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    当今最火10大统计算法，你用过几个？

    统计学习侧重模型及其可解释性，以及精度和不确定性。 二者之间的区别越来越模糊。 1. 线性回归 在统计学中，线性回归通过拟合因变量和自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量。...最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是"最佳"。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。...它假设每个类别的观察结果都从多变量高斯分布中获取，预测器变量的协方差在响应变量 Y 的所有 k 级别中都很普遍。 二次判别分析（QDA）：提供另外一种方法。...也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3. 重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。...后向逐步选择先从模型中所有 p 预测器开始，然后迭代地移除用处最小的预测器，每次移除一个。 混合法遵循前向逐步方法，但是在添加每个新变量之后，该方法可能还会移除对模型拟合无用的变量。 5.

    1.2K100

    当今最火10大统计算法，你用过几个？

    统计学习侧重模型及其可解释性，以及精度和不确定性。 二者之间的区别越来越模糊。 1. 线性回归 在统计学中，线性回归通过拟合因变量和自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量。...最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是"最佳"。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。...它假设每个类别的观察结果都从多变量高斯分布中获取，预测器变量的协方差在响应变量 Y 的所有 k 级别中都很普遍。 二次判别分析（QDA）：提供另外一种方法。...也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。 3. 重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。...后向逐步选择先从模型中所有 p 预测器开始，然后迭代地移除用处最小的预测器，每次移除一个。 混合法遵循前向逐步方法，但是在添加每个新变量之后，该方法可能还会移除对模型拟合无用的变量。 5.

    6.2K00

    机器学习回归模型的最全总结！

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。...6.回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 线性回归的假设是什么？...它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。

    1.8K20

    R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化

    p=9913 ---- 概述和定义 在本课程中，我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法，除了通常的  普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。...详细方法 子集选择 最佳子集选择 在这里，我们为p个  预测变量的每种可能组合拟合单独的OLS回归  ，然后查看结果模型拟合。这种方法的问题在于，  最佳模型  隐藏在2 ^ p种  可能性之内。...（1）拟合所有包含k个预测变量的模型  ，其中  k  是模型的最大长度。（2）使用交叉验证的预测误差选择一个模型。下面将讨论更具体的预测误差方法，例如AIC和BIC。...降维方法 到目前为止，我们所讨论的方法已经通过使用原始变量的子集或将其系数缩小到零来控制了方差。现在，我们探索一类模型， 这些模型可以  转换预测变量，然后使用转换后的变量拟合最小二乘模型。...解释高维结果 我们必须始终谨慎对待报告获得的模型结果的方式，尤其是在高维设置中。在这种情况下，多重共线性问题非常严重，因为模型中的任何变量都可以写为模型中所有其他变量的线性组合。

    3.3K00

    独家 | 为你介绍7种流行的线性回归收缩与选择方法（附代码）

    在本文中，我们将介绍七种流行的子集选择和线性回归收缩方法。在介绍了证明需要这些方法的主题之后，我们将逐一研究每种方法，包括数学属性和Python应用程序。 为什么收缩或子集，这是什么意思？...在此设置中，模型在最接近所有数据点的X-Y空间中拟合这样的线：接近度测量为所有数据点的垂直距离的平方和 - 请参见下面的左图。...可以证明，尽管PLS根据需要缩小了Z中的低方差分量，但它有时会使高方差分量膨胀，这可能导致在某些情况下更高的预测误差。这似乎是我们的前列腺数据的情况：PLS在所有讨论的方法中表现最差。...然而，找到最佳的偏差 - 方差权衡可以优化模型的性能。 允许实现此目的的两大类方法是子集和收缩。前者选择变量的子集，而后者将模型的系数缩小为零。...本文讨论了几种子集和收缩方法： 最佳子集回归迭代所有可能的特征组合以选择最佳特征组合; 岭回归惩罚平方系数值（L2惩罚），强制它们很小; LASSO惩罚系数的绝对值（L1惩罚），这可以迫使它们中的一些精确为零

    1.6K32

    【Kaggle冠军分享】图像识别和分类竞赛，数据增强及优化算法

    技术细节及思路解析 你们从以前的研究或比赛中借鉴了什么方法吗？ 借鉴了 Faster R-CNN，它在以前参赛中表现很好，我们也有使用和修改它的经验。 使用了什么监督学习方法？...我们在早期注意到，夜视图像真的很容易识别——只需检查绿色通道的平均值是否比红色和蓝色通道两者相加的均值更亮就行了，加权系数为 0.75，在所有情况下都适用。...观察典型正常图像和夜视图像的颜色强度直方图，可以清楚地发现差异，因为常规图像的颜色分布通常彼此相近，这可以从下图中看出。虚线表示近似这些分布的最佳拟合高斯。 我们想要增加更多的夜视图像。...这是针对每个颜色通道分别完成的，并假设是高斯的（实际情况并不是高斯的），并且相应地修改了平均值和标准偏差——基本上就是缩小红色和蓝色通道，从图中可以看出。...由于数据中海洋里光照条件变化多端，真实图像中的颜色不太稳定，所以这种方法结果看上去还是很好的。 ? 比赛中，关于数据方面，你们最重要的看法是什么？

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