比如数据库等，Orleans 官方维护的状态持久化提供者有以下几种： Microsoft.Orleans.Persistence.AdoNet ：封装了对SQL 数据库的支持，目前支持SQL Server...Providers、 ADO.NET Database Configuration，你会发现需要执行以下几步： Orleans Server 端添加对Microsoft.Orleans.Persistence.AdoNet...添加配置代码 为了简化配置，我做了一个简单的包装项目Orleans.AdoNet.Extensions，以简化SqlServer、MySql、Oracle和PostgreSql 的配置。...以Sql Server 为例，仅需： 通过Nuget包管理器安装Orleans.AdoNet.SqlServer包 安装后会打开一个readme.txt，复杂全部，并执行到数据库 服务端添加以下配置即可...Security=True;Pooling=False;Max Pool Size=200;MultipleActiveResultSets=True"; //use AdoNet
MySQL/MariaDB PostgreSQL Oracle 我们拿SQL Server举例，首先需要安装基础包 Install-Package Microsoft.Orleans.Persistence.AdoNet...按照以下链接，创建对应的数据库表 https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/orleans/host/configuration-guide/adonet-configuration
Microsoft.Orleans.EventSourcing" Version="8.0.0" /> <PackageReference Include="Microsoft.Orleans.Persistence.<em>AdoNet</em>" Version="8.0.0"
这是微软官方 ADO.NET Team Blog 去年就公布的消息： http://blogs.msdn.com/adonet/archive/2009/06/15/system-data-oracleclient-update.aspx
参考： https://github.com/k8gege/Ladon https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/framework/data/adonet/sql
Console.WriteLine("Inserting a new blog"); db.Add(new Blog { Url = "http://blogs.msdn.com/adonet
MSDN：Table-Valued Parameters in SQL Server 2008 (ADO.NET) URL: ms-help://MS.MSDNQTR.v90.en/wd_adonet
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。...此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型，或者如果未传递列表，它将使用模型库中的所有模型。...3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。...此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。...restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下，它设置为True。当更改为False时，元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。
文章目录 系列目录（系列更新中） 1.概述 2.统计共现矩阵 3.使用GloVe模型训练词向量 3.1.模型公式 3.2.模型怎么来的 3.3.Glove和skip-gram、CBOW模型对比 4....Sampling） 第三讲 cs224n系列之skip-pram优化 & Global Vector by Manning & 词向量评价 理解GloVe模型（+总结） 1.概述 模型目标...3.使用GloVe模型训练词向量 3.1.模型公式 先看模型，代价函数长这个样子： J = ∑ i , j N f ( X i , j ) ( v i T v j + b i + b j − l o...可以看到，GloVe模型没有使用神经网络的方法。 3.2.模型怎么来的 那么作者为什么这么构造模型呢？...融入全局的先验统计信息，可以加快模型的训练速度，又可以控制词的相对权重。
软件开发模型： 1.瀑布模型 1）软件概念阶段 用户需求 2）需求分析 软件需求 3）架构设计 架构文档 4）详细设计 模型设计 5）编码阶段 代码文档 6）测试阶段 瀑布模型的特点是在每个阶段的工作都清晰详尽...瀑布模型还有一个缺点是项目编码处在后半程，因此客户需要等待很长时间才能体验到产品，故此需要在早期就为用户提供一个体验的样本，这个样本就是产品原型。 瀑布模型非常适合使用在需求清晰且不易改变的情况。...除此之外，遇到一个需求非常清晰的客户是使用瀑布模型的一个重要前提。 2.螺旋模型 ? 螺旋模型兼顾了快速成型的迭代特征以及瀑布模型的系统化与严格监控。...螺旋模型最大的特点在于引入了其他模型不具备的风险分析，使软件在无法排除重大风险时有机会停止，以减小损失。 螺旋模型的特点是每阶段只完成特定部分的功能，循环渐进式的开发。...螺旋模型非常适合使用在客户需求经常发生变化或者客户需求不明确的情况。
#生成模型 #判别模型机器学习中的判别式模型和生成式模型目录：基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。...1.2 生成式模型这么做一般会对每一个类建立一个模型，有多少个类别，就建立多少个模型。...生成式模型： 是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，再放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。...但是，生成式模型的概率分布可以有其他应用，就是说生成式模型更一般更普适。不过判别式模型更直接，更简单。两种方法目前交叉较多。由生成式模型可以得到判别式模型，但由判别式模型得不到生成式模型。3....判别式模型和生成式模型的区别3.1 判别式模型和生成式模型的对比图图片上图左边为判别式模型而右边为生成式模型，可以很清晰地看到差别，判别式模型是在寻找一个决策边界，通过该边界来将样本划分到对应类别。
AR模型的定义 ————— AR模型平稳性判别 AR模型是常用的平稳序列的拟合模型之一，但并非所有的AR模型都是平稳的 。...第一个平稳的AR模型 这个AR模型的递推式子是x[t]=0.8*x[t-1]+e，其实e是一个误差项。...AR模型的一些性质 若AR模型满足平稳性条件，则他的均值为0，我们可以从上面的图中看出 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 AR模型的偏自相关系数有截尾性 注意第二,第三条很重要，后面可以用来做模型的识别...我在强调一遍 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 * AR模型的偏自相关系数有截尾性* MA模型 MA模型的定义 MA模型的可逆性 这个性质在推到MA模型的相关系数和自相关系数的时候比较有用...看一下可逆的定义 接下来看一下MA模型怎么转换成AR模型 最后我们看一下什么样的MA模型可以转化为AR模型 可逆MA模型的应用 对于一些MA模型，虽然其生成的式子不一样，但是其自相关图是一样的
1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。...2、创建模型 在任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅采用一个参数，即型号ID作为字符串。...尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成，但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时，有一种快速的方法可以对模型进行集成。...3、微调模型 在任何模块中调整机器学习模型的超参数就像编写tune_model一样简单。它使用带有完全可定制的预定义网格的随机网格搜索来调整作为估计量传递的模型的超参数。...对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。
一、什么是JMM模型 Java内存模型(即Java Memory Model，简称JMM)本身是一种抽象的概念，是一种规范，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段...由于JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存，主内存是共享内存区域，所有线程都可以访问...模型如下图： 如果线程想要通信的话要执行一下步骤： A线程先把本地内存的值写入主内存 B线程从主内存中去读取出A线程写的值 二、JMM模型的作用 由于Java是跨平台语言，在不同操作系统中内存都有一定的差异性...上面所说的步骤其实就是实现了线程之间的通信，但是不要以为线程之间的通信就是这么简单的，其实在Java中JMM内存模型定义了八种操作来实现同步的细节。...同时在Java内存模型中明确规定了要执行这些操作需要满足以下规则： 不允许read和load、store和write的操作单独出现。
1.JMM介绍: java memory model,java内存模型 2.JMM内存模型的组成: 主内存(共享内存): * heap堆: 存放所有对象的实例;堆不存放对象引用和基本数据类型,只存放对象实例本身...: 每个线程都有一个程序计数器,代表当前线程的字节码行号指示器,比如cpu切换时需要用程序计数器来完成 * Java Virtual Machine Stacks(虚拟机栈): java方法执行的内存模型...)都会从主内存(方法区,堆)中保存一份它所需要用到的变量的副本,当它对变量操作完毕后,就会将修改后的数据更新到主内存中(存在并发问题) * 消息传递: wait()/notify() 4.Java内存模型与硬件内存架构的关系
一、生成模型与判别模型概述 生成模型是通过联合概率分布来求条件概率分布，而判别模型是通过数据直接求出条件概率分布，换句话说也就是，生成模型学习了所有数据的特点，判别模型则只是找出分界。 ?...二、生成模型与鉴别模型详细介绍 ? ? 三、生成模型与判别模型的优缺点 概率图分为有向图（bayesian network）与无向图（markov random filed）。...在概率图上可以建立生成模型或判别模型。有向图多为生成模型，无向图多为判别模型。 生成模型（Generative Model），又叫产生式模型。...所以生成模型和判别模型的主要区别在于：添加了先验概率 即：生成模型：p(class, context)=p(class|context)*p(context) 判别模型：p(class|context)...； （5）判别模型的性能比生成模型要简单，比较容易学习。
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。...星型模型 当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。 ?...雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...雪花模型和星星模型的区别： 星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。...在雪花模型中，数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中，所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。 3）性能 第三个区别在于性能的不同。
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
不同的模型有各自的长处，具有差异性，而模型融合可以使得发挥出各个模型的优势，让这些相对较弱的模型（学习器）通过某种策略结合起来，达到比较强的模型（学习器）。...基本的融合方式有： Blending Stacking 选择融合模型的模型有两点要求： 准确性 要求该模型的性能不能太差 差异性 选择模型一般是多个，要求这多个模型之间有差异，有差异才能通过融合模型发挥他们的优势...： 一般第二层采用LR模型，也叫做meta-model 元模型。...因为我们有3个基模型，所以输入的大小是n3，n表示样本大小，3表示基模型数量，一个样本被一个基模型预测一次，并且有一个预测值，这样输入就是n3。 输出就是样本的标签值。...基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等 我们在模型融合的时候，肯定会比较各个模型的使用场景等特点，所以需要知道各个模型的特性、优点、缺点等，但似乎现在网上并没有这方面的资料，这个地方不太好写，也似乎没有一个业内比较常用的模型组合
SEIR模型案例 原理说明 https://zhuanlan.zhihu.com/p/142117573 %N是群体总样本数 E=0;
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