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选择性忽略的心理_选择性忽略是什么意思

Python：PyCharm选择性忽略PEP8警告 PyCharm 是个很强大的 python IDE，PEP 8 的告警提示也很好用，但是函数名不能包含大写字母等少数几个规范真心觉得不好，如何取消呢？...见下述步骤：在 Ignored errors 中添加要忽略的告警ID。注意，要区分是属于 coding 还是 naming。

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忽略https域名校验不通过

公司有一些标准的对外https服务，内部调用也需要走https的方式，但是可以用内部IP，这个时候就会遇到证书校验域名不通过的问题，需要忽略。...本文分别介绍curl，wget和okhttp中忽略域名校验的方法 curl 错误内容 curl: (51) Unable to communicate securely with peer: requested...忽略方式一种是添加临时域名解析缓存的方式，保证对外域名可以直接解析到内网IP--resolve subdomain.example.com:443:10.0.0.100；另外一种是直接关闭域名校验...no-check-certificate OkHttp 错误内容 javax.net.ssl.SSLPeerUnverifiedException: Hostname 10.0.0.100 not verified 忽略方式

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PyCharm：选择性忽略 PEP8 警告

在 Ignored errors 中添加要忽略的告警ID。注意，要区分是属于 coding 还是 naming。...lowercase N813 camelcase imported as lowercase N814 camelcase imported as constant 如上图，添加 N802、N803、N806 的忽略

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致命车祸进展：Uber无人车检测到了行人，但选择了忽略

与其他的自动驾驶系统相似，Uber的系统会忽略“误报”或其他不会成为问题的东西，比如路上漂浮的塑料袋等。对这一消息，Uber官方也做出了回应。

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IC后端选择tech file容易忽略的一件事

需要在init之后，通过smic提供的脚本对track进行重新创建。而tsmc的22nm，foundry则提供了一个utility。...最好不要直接用台积电提供的tech lef，而是要通过脚本，结合你的单元库的高度，也就是track数目来生成你所需要的tech lef。

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通过属性选择器获取表单对象

通过一个简单的联系表单，通过表单对象属性选择器获取表单对象。 <!

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通过实例理解如何选择正确的概率分布

从这n个对象中随机选择的n个对象的集合，不进行替换。例子问:让我们稍微改变一下之前的问题。...如果我们现在不更换样品，公司接受这批货的概率是多少我们知道机器的总数N是10台，随机选择要测试的机器数N是5台。设N1为无缺陷，N2为缺陷，即N1 =6, N2= 10- N1 =4。...所有不合格机的选择方法为6C5, 0个不合格机的选择方法为4C0。泊松分布泊松分布可以帮助我们预测特定事件在一段时间内发生的概率。泊松分布的主要特征: 在不重叠间隔中发生的变化数量是独立的。

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通过强化学习策略进行特征选择

特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征，可以提高性能。如果我们处理的是高维数据集，那么选择特征就显得尤为重要。它使模型能够更快更好地学习。...在本文中，我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。我们先讨论强化学习，尤其是马尔可夫决策过程。它是数据科学领域的一种非常新的方法，尤其适用于特征选择。...以下是我们需要为特征选择而定义的主要参数: 状态、行动、奖励、如何选择行动首先，状态是数据集中存在的特征的子集。...在特征选择问题中，动作就是是选择当前状态下尚未探索的特征，并将其添加到下一个状态。...在特征选择问题中，一个可能的奖励是通过添加新特征而提高相同模型的准确率指标。

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基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。...虽然 scikit-learn 中有许多众所周知的特征选择方法，但特征选择方法还有很多，并且远远超出了scikit-learn 提供的方法。特征选择是机器学习的关键方面之一。...特征选择选择特性是一个NP-Hard问题（所有NP问题都能在多项式时间复杂度内归遇到的问题）。给定一组特征，最优配置是这些特征的集合或子集。这种方法是离散选择。...大致的步骤如下：产生初始种群对种群中的每个成员进行评分通过竞赛选择子集进行繁殖选择要传递的遗传物质（特征）应用突变以上步骤重复多次，每一次成为一代（generation）该算法运行一定数量的代之后...在这种情况下，搜索是否找到了一个最佳选择。是否考虑增加突变或交叉概率以进一步改变选择。结果遗传与卡方特征选择的结果如下所示。还列出了使用所有特性的基准性能。

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基于遗传算法的特征选择：通过自然选择过程确定最优特征集

在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。虽然 scikit-learn 中有许多众所周知的特征选择方法，但特征选择方法还有很多，并且远远超出了scikit-learn 提供的方法。...特征选择选择特性是一个NP-Hard问题（所有NP问题都能在多项式时间复杂度内归遇到的问题）。给定一组特征，最优配置是这些特征的集合或子集。这种方法是离散选择。...大致的步骤如下：产生初始种群对种群中的每个成员进行评分通过竞赛选择子集进行繁殖选择要传递的遗传物质（特征）应用突变以上步骤重复多次，每一次成为一代（generation）该算法运行一定数量的代之后...在这种情况下，搜索是否找到了一个最佳选择。是否考虑增加突变或交叉概率以进一步改变选择。结果遗传与卡方特征选择的结果如下所示。还列出了使用所有特性的基准性能。...虽然不像 sklearn 中现成的方法那么传统，但遗传算法提供了一种独特而实用的特征选择方法。这些算法优化的方式与大多数其他特征选择方法有很大不同。该过程基于纯自然选择方法。

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DAX进阶-死磕Calculate之2：改变筛选上下文之选择性忽略

小勤：大海，上次将Calculate改变筛选上下文，忽略（删）现有筛选器的作用时，都是整个表或整个字段都不起作用了，如果我只是希望忽略某个字段中的一部分内容呢？...比如下面这个，我想看看某个产品在我选择的产品中的销量占比（如数据透视的父行汇总百分比）：大海：你这不都实现了吗？呵呵。...小勤：这是通过数据透视表的功能实现的，但不能总靠透视表啊，有时候按需要出一些图表怎么办？所以最好还是能学会自己计算啊。...小勤：对了，关于忽略（删）上下文，如果要忽略一个表里很多的列的上下文，而不要忽略的反而更少一些，那能不能选择哪些是不要忽略的？...大海：那就是AllExcept，比如整个表里，除了[产品]这个字段外，其他的上下文都忽略掉：小勤：这样还人性化一点儿，不然的话得写一大堆。大海：反正看实际情况选择用吧。小勤：好的。

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Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)

数据清洗中，我们经常需要从原始数据中通行列索引规则选择需要用于后续处理分析的数据，这便是本次的主要内容。 ?...数据清洗(通过索引选择数据) 1.索引设置我们在使用pandas读取文件数据时，可以设定初始的索引。这里我用之前爬取过的拉勾网产品经理岗位数据进行演示如下： ?...在这里插入图片描述 2.索引选择 2.1. iloc 整数标签 ? df数据 2.1.1. 行索引 ? 行索引 2.1.2. 列索引 ? 列索引 2.1.3. 混合索引 ?...函数式索引 2.3. []操作符方法 df[val]主要是选取某列或某些列序列，当然我们也可以通过切片形式选取行（这里是整数索引切片形式） 2.3.1.行索引 ? 行索引 2.3.2.列索引 ?...混合索引与函数式索引 2.3.4.布尔索引布尔索引可以理解为条件判断，根据条件判断选择满足的数据，是我们在数据清洗中最常见的手段之一。

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通过基因组选择预测杂交水稻的表现(数据挖掘)

小编自语：基因组选择，预测杂种优势，在水稻可以用，在玉米，高粱中也可以用，在动物选择配套系时也可以用，根据加性效应和非加性效应进行预测，前景广阔。...杂交优势利用的难点杂交种, 利用杂种优势, 产量提高20%以上, 但是如何选择合适的亲本进行杂交是一个难点....如果自交系比较多, 那么所有可能的杂交种很多, 进行所有可能的杂交不现实, 因此有很多折中的方法, 比如类群划分, 群间杂交…基因组选择的出现, 可以利用建模的方式模拟预测所有可能的杂交种的表现, 然后进行选择...利用基因组选择预测杂交种表现利用基因组选择预测杂交种表现很有前景, 因为可以根据亲本信息(基因型和表型)预测所有可能的杂交种的表现, 这样在没有杂交之前就能够预测杂交种的表现, 然后根据结果进行杂交试验...综合选择指数 ? 1, 将育种值标准化 2, 根据权重进行加权(考虑各个性状的权重) 3, 计算综合育种值权重如下: ? 13.

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如何用JS实现网页上通过鼠标移动批量选择元素？

简单说就是类似电脑桌面，通过鼠标选择多个图标的那种效果。...鼠标移动，将选择框的大小（height、width）设置为鼠标移动的距离（起始点和终点的差）鼠标抬起，停止选择框大小跟随鼠标移动，计算与选择框发生重叠的元素。...角重叠可以通过对选择框和元素进行相互检测，来判断元素是否选中，如图，判断一个点是否在方形内的算法如下：图例 //简单的判断 if ( X > X1 && X Y1 && Y < Y2 ) { return true; } 通过以上算法循环判断选择框的四个坐标点是否在元素内，然后再判断元素的四个角是否在选择框内，只要存在一个True，...2.相交重叠相交重叠不存在角重叠的情况，需要通过坐标范围进行判断。

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KNN中如何通过实验验证K值的选择是否有效

要通过实验验证K值的选择是否有效，我们可以采用以下步骤，并参考文章中的相关数字和信息：准备数据集：选择一个合适的数据集，例如Iris数据集，它包含150个样本，分为三类，每类50个样本。...选择K值范围：根据参考文章中的建议，我们可以从较小的K值开始尝试，如K=3，然后逐渐增加K值，例如K=5, 7, 9, 11等。...选择一个合适的K值范围可以帮助我们更全面地评估不同K值对模型性能的影响。进行交叉验证：使用交叉验证方法来评估不同K值下的模型性能。...选择最优K值：根据性能曲线，选择性能最佳（如准确率最高）的K值作为最优K值。如果有多个K值具有相似的性能，则可以根据其他因素（如计算复杂度、稳定性等）进行选择。...这将帮助我们了解模型在实际应用中的表现，并验证我们选择的K值是否有效。通过以上步骤，我们可以系统地验证K值的选择是否有效，并找到适合特定数据集和任务的最优K值。

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通过局部与全局上下文设定答案选择新标准

在实用的问答系统中，经常使用一种称为答案选择的技术。给定一个问题（例如，“塞雷娜·威廉姆斯何时出生？”），系统首先执行基于关键词的普通文档搜索，然后从检索到的文档中选择一个句子作为答案。...如今，大多数答案选择系统都是基于问题和候选答案集训练的神经网络：给定一个问题，它们必须学会从候选句子中选择正确答案。在运行时，它们独立考虑每个候选句子，并估计其成为正确答案的概率。...在这种情况下，准确的答案选择需要更全局的上下文感知。在即将于春季发表的两篇论文中，研究人员探讨了如何在答案选择系统中添加上下文，同时不产生过高的计算成本。...该文描述了一种利用局部和全局上下文显著提高答案选择精度的技术。...通过将这种全局上下文方法与早期论文中的局部上下文方法相结合，研究人员在两项基准数据集上，相对于最先进的答案选择系统，分别实现了6%和11%的精度提升。

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通过超声波来远程控制大脑区域的选择行为

其他研究已经使用超声波通过增加某些酶和蛋白质的表达来改善痴呆症状，甚至“重启”昏迷病人的大脑。研究人员希望使用该技术来控制特定行为。...通过将超声脉冲指向大脑的特定部位，那里的神经元细胞膜会振荡，激活并影响神经元控制的行为。这项研究支持了之前关于控制猴子行为的研究。...在不使用药物的情况下无创地影响选择行为的能力可以提供诊断和治疗选择障碍的新方法。 ? 选择任务和刺激上图为选择任务和刺激。 (A)任务。受试者确定了中心目标。一个目标出现在左视野或右视野。...通过一个充满琼脂凝胶的耦合锥施加超声。沿横向和轴向颜色提供在自由场中测得的合成压力健康动物会倾向于看最先出现的目标，但受影响的动物会倾向于看与中风发生在同一边的目标。...通过使用合适的超声波频率并瞄准前庭视野神经元(FEF)，研究小组成功地控制了他们的视线。 ? 超声波刺激对选择行为的影响上图为超声波刺激对选择行为的影响。 (A)单一会话示例。

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通过 API 生成精美卡片：多种模板随心选择 | 开源日报 No.303

//github.com/ygh3279799773/streamer-card Stars: 127 License: NOASSERTION streamer-card 是一个流光卡片 API，通过该...支持生成多种模板的精美卡片使用 Node + Express + Puppeteer 技术栈提供丰富的参数配置和接口说明，包括模板选择、颜色配置、图标、标题、日期、正文等支持 Markdown 语法和实时预览...可通过 API 接口直接生成二进制图片响应 tokio-rs/tokiohttps://github.com/tokio-rs/tokio Stars: 25.6k License: MIT tokio...该仓库通过组织书籍到不同主题中，使用户能够轻松浏览感兴趣的领域。此外，用户可以贡献自己有价值的书籍，并且所有书籍都可免费获取。...支持通过 Spotify Connect 远程控制。支持直接从终端流式传输歌曲。大多数歌曲支持歌词显示。支持跨平台媒体控制。

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