还有建立在功利基础上的关系，如生意关系，政治联盟，传统的婚姻很大程度上也是功利关系。还有一种基于人本身之优秀的人际关系，这是一种相互欣赏、互相尊重，相互亲善的友好关系。...亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱，他认为基于愉悦或功利的相互关系中，有一个取舍条件，这种关系是一种有来有往（quid pro quo）的关系，是一种交易关系，这种交易关系背后不断思考公平的问题...我当然认同这个观点，就如同在我之前写过一篇《我所理解的爱情》中，把爱分成四个层级，低级自恋，中级交易，高级规则，顶级就是如果爱就去爱。...但在实际的生活中很难达到这个理想状态，所以我今天想说一点我的其他思考，就是人生，包括爱情和职业等问题在内，都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题，说点别的事情。...遗憾，是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾，凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了，就这样走下去，至于是晴空万里还是阴云密布，都接受好了。因为，这是自己的选择。
大家好，上一篇文章里，《这30个CSS选择器，你必须熟记（上）》，我们一起学习了常用的10个CSS选择器，这篇文章我们将继续学习CSS选择器，由于文章篇幅有限，再介绍10个常用常用的CSS选择器。...11、X[href="foo"]：精准属性值选择器 上一小节，我们学习了 X[title] 这样的简单属性选择器，如果你想对属性的值进行精准匹配如何做呢，不用担心，CSS为我们提供了精准的属性选择器，比如我们想把特定网址的链接变成绿色...: 10px; } 浏览器兼容性： IE7+ Firefox Chrome Safari Opera 14、X[href$=".jpg"]：匹配属性值结尾的选择器 有匹配属性值开头的选择器，自然由匹配属性值结尾的选择器...但是有一种解决方案，我们可以使用自定义属性，我们可以在图片的链接标签中添加data-filetype属性，如下所示： 选择器就能快速的选择。
大家好，上一篇文章里，《这30个CSS选择器，你必须熟记（上）》，我们一起学习了常用的10个CSS选择器，这篇文章我们将继续学习CSS选择器，由于文章篇幅有限，再介绍10个常用的CSS选择器。...11、X[href="foo"]：精准属性值选择器 上一小节，我们学习了 X[title] 这样的简单属性选择器，如果你想对属性的值进行精准匹配如何做呢，不用担心，CSS为我们提供了精准的属性选择器，比如我们想把特定网址的链接变成绿色...: 10px; } 浏览器兼容性： IE7+ Firefox Chrome Safari Opera 14、X[href$=".jpg"]：匹配属性值结尾的选择器 有匹配属性值开头的选择器，自然由匹配属性值结尾的选择器...但是有一种解决方案，我们可以使用自定义属性，我们可以在图片的链接标签中添加data-filetype属性，如下所示： 选择器，用的频率也比较高，想必大家都清楚，正式的叫法应该是用户操作交互伪类：user action pseudo class，比如想给用户鼠标悬停的元素加上样式，你就可以使用此选择器： 小提示：在旧版的
MRP运行时会展开物料的BOM的，当物料有多个BOM时，系统是如何选择的呢？本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。 我们看一下系统是如何配置的？...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择： ? ?...这两个配置决定了MRP运行时，选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中，物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中，由于生产版本是强制的，所以这个选项取消，都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小，也参考生产版本中的设置。 ? ?
在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版？...Linux 是一个操作系统，它是控制计算机的核心程序。 它决定如何在所有竞争使用的其他程序之间分配可用资源(CPU、内存、磁盘、网络)。 尽管操作系统非常重要，但它本身并不有用。...虽然它们提供相同类型的系统，但是它们都使用不同的方法，不幸的是，这些方法甚至是不兼容的。 它们是通用计算机，如服务器、台式机和笔记本电脑的主要配置。...另一方面，基于源代码的发行版侧重于提供一个框架，在这个框架中，最终用户可以从源代码构建所有组件本身。 这些发行版还提供了一些工具，可以轻松地选择一个合理的开始组件集合，并根据需要调整每个组件的构建。...在超市的类比中，这是一个更接近散装食品商店，在那里可以得到预先衡量的食物与详细的机器可读的烹饪说明，会有一个花哨的炊具，可以读取这些说明， 并处理一系列食谱的调整，如调整为糙米而不是白米。
（当前）UNIX 密码： linuxmi 输入新的 UNIX 密码： e 重新输入新的 UNIX 密码： e 必须选择更长的密码 红色部分为手动输入。...出现 必须选择更长的密码 这个提示怎么办被？...： linuxmi 输入新的 UNIX 密码： e 重新输入新的 UNIX 密码： e passwd：已成功更新密码 方法二：...报告所有帐户的密码状态 -d, --delete 删除指定帐户的密码 -e, --expire 强制使指定帐户的密码过期...安静模式 -r, --repository REPOSITORY 在 REPOSITORY 库中改变密码 -R, --root CHROOT_DIR
本文主要解说vim中对文本的选择，vim中选择文本分为： （1）选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v （2）选择行 ———— 命令行模式下输入大写V （3）选择块 ————...进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v； c. 用上下键选择文本；（v选择多个连续的字符，V选择连续的行，Ctrl+v选择对应的块） 假设要复制粘贴文本的话，继续进行下面步骤： d....移动光标至要拷贝的位置，输入p粘贴。
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。...机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中，照度、亮度都是衡量光源强度的指标，是两个既关联又不同的物理量。...不可见光源主要用来应对一些特定的需求，如管道焊接工艺的检测，由不可见光的可穿透性，可达到检测点。 光源选择关键性能指标 1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。...第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单地说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。...当分析多颜色特征的时候，选择光源的时候，色温是一个比较重要的因素。 4、寿命特性：光源一般需要持续使用。为使图像处理保持一致的精确，视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...之后我们将介绍交叉验证方法用于模型选择。如第一章所述，关于我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...图 12：超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method）图示 图 13：k 折交叉验证步骤图示 图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示 编辑：黄继彦
因此，目前我们必须使用一些固定的超参数值——如果是用现有的机器学习库，我们可以使用现成的默认参数或根据直觉设置参数值。...超参数需要在算法运行之前就手动给定，如knn中的k，而模型参数可以由算法自动学习到。...超参数优化的目的通常是优化某个性能指标，如分类精度或ROC（Receiving Operating Characteristic）曲线下的面积,调优之后再根据模型在测试集上的性能进行选择。...的值降到最小（如2或3）也会增加小数据集上模型估计的方差，因为随机抽样变化较大 ▌3.7 通过K-fold交叉验证进行模型选择 和前面一样，这其中很关键的一点是保持独立的测试数据集。...在模型选择中，奥卡姆剃刀也是一个很有用的工具，如“一个标准误差法”（one-standard error method）: 考虑数值最优估计及其标准误差 选择模型，其性能需在步骤1中得到的值的一个标准误差以内的
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...偏差和方差的不同组合 在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线 二维高斯分布中的重复子采样 三、超参数优化和模型选择 几乎所有机器学习算法都需要机器学习研究者和从业者指定大量设置。...这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。超参数调整阶段之后，基于测试集性能选择模型似乎是一种合理的方法。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤 模型选择中 k 折交叉验证 总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...如第一章所述，关于我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。 ---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。
总第98篇 本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面： 特征选择是什么 为什么要做特征选择 特征选择的基本原则 特征选择的方法及实现 特征选择是什么...为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...特征选择的基本原则 我们在进行特征选择时，主要遵循如下两个原则： 波动性 相关性 波动性是指该特征取值发生变化的情况，用方差来衡量，如果方差很小，说明该特征的取值很稳定，可以近似理解成该特征的每个值都接近...##所选择的（重要性最高的）特征被分配为等级1，被删除的特征显示其原始的位置。...，正则化的过程就可以看作是特征选择的一部分。
不同于我们普通爬虫获取xpath,scrapy获得xpath对象获取他的值语法 一.xpath对象获取值 xpath对象..extract() 二.Scrapy框架独有的xpath取值方式 利用href...NewsId=\d{1,4}")]') 利用text结合正则表达式定位 a=response.xpath('//a[re:test(text(),"\w{4}")]') xpath还有对于html元素操作的两个实用的函数
在MongoDB中，选择适当的字段创建索引是提高查询性能的关键。以下是一些指导原则： 根据查询频率选择字段：根据应用程序中经常进行的查询来选择字段创建索引。...对于频繁查询的字段，应优先考虑创建索引，以提高查询速度。 考虑字段的选择性：选择性是指字段的值的唯一性程度。选择性较高的字段更适合创建索引，因为它们可以更好地过滤数据，减少查询的数据量。...复合索引的选择：当需要同时查询多个字段时，可以考虑创建复合索引。复合索引可以提高查询性能并减少内存占用。在创建复合索引时，应根据查询的顺序和频率选择字段的顺序。...应合理设计索引以减少内存占用，并定期监控索引的大小。 选择适当的字段创建索引是优化MongoDB查询性能的重要步骤。...通过根据查询频率、选择性和数据类型等因素选择字段创建索引，并遵循索引的最佳实践，可以提高数据库的查询速度和数据访问效率。此外，定期重建索引、使用背景索引创建和监控索引性能也是保持索引效率的关键。
不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...特征选择 特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量或输出贡献(影响)最大的特征。...，如preg，mass 和pedi。...PCA的一个属性是可以在转换结果中选择维数或主成分。 在下面的例子中，我们使用PCA并选择3个主要组件。 通过查看PCA API，在scikit-learn中了解更多关于PCA类的内容。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...[len_dim_0, num_picks]:对于沿维度0的每个元素，我们从维度1中选择了相同的元素。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...，而是对于沿着维度0的每个索引，在维度1中选择一个不同的元素: 我们继续扩展为3D的张量，并展示Python代码来重新实现这个选择: import torch batch_size = 16
一、定义 插值 是指在两个已知值之间填充未知数据的过程 时间插值 是时间值的插值 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好，但是限制也很大，必须要 对比非常大 的画面，才能够实现最佳的光流效果，否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格，可以实现非常炫酷的画面。 光流能够算帧，但是实际上拍摄的时候还是 要尽可能拍最高的帧率 ，这样的话，光流能够有足够的帧来进行分析，来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉，视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧！】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理，你懂吗？】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html
在利用ObjectARX进行CAD二次开发时，如何选择块参照中嵌套的实体，并进行进行下一步操作？这个问题的难点是：如何判断用户选中的实体到底是块参照里面的非嵌套对象实体？...还是块参照中嵌套的块参照的实体？本文利用全局函数acedNEnsSelP解决了这个问题，并可实现：如果用户选择块参照中嵌套的实体，直接视为用户选择了这个嵌套的块参照，效果如图。...ads_point ptres, int pickflag, ads_matrix xformres, struct resbuf ** refstkres ); const ACHAR * str：在选择块参照中实体时的提示语...ads_name entres：选择实体的ads_name名称。 ads_point ptres：选择实体时点取的点。...ads_matrix xformres：该4×4变换矩阵可以将实体的任意ECS坐标转换为WCS坐标。如果选择的实体不是嵌套实体，该值设为单位矩阵。
Electron中数据持久化的选择 Electron是一个基于Chromium的桌面应用程序框架，它可以让开发人员在不需要熟练掌握Web开发技术的情况下，快速地开发出高质量的桌面应用程序。...在Electron中，开发人员可以使用各种各样的数据存储方式，包括文件系统、数据库等。其中，数据库是一种非常常见的数据存储方式，它可以方便地存储和管理各种数据，包括文本、图片、音频、视频等。...有朋友之前问到怎么在主线程中使用IndexedDB，直接使用是不可能的哈，毕竟那是暴露在浏览器中的，并没有相关的Node实现。...不过，其实IndexedDB在Chrome中也是使用SQLite实现的，如果需要保持同构，只需要实现一个简单的数据库中间层来隐藏底层的API或者按照IndexedDB的API来封装一下SQLite的调用即可...如果您正在使用Electron开发桌面应用程序，并且需要存储和管理大量的数据，那么使用SQLite数据库将是一个非常不错的选择。
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