导航： 【Java笔记踩坑汇总】Java基础JavaWebSSMSpringBootSpringCloud瑞吉外卖/谷粒商城/学成在线设计模式面试题汇总性能调优/架构设计源码解析 目录 一、基本介绍 二、环境准备 2.1 准备字节码文件 2.2 打开十六进制的字节码文件 2.3 分析字节码文件&#x…

文章目录 引言I 基于MybatisPlus的动态表名插件实现动态分表查询配置动态表名插件处理按年和按月分表自定义分表拦截器：按月份参数，组成动态表名自定义分表拦截器： 按年份参数，组成动态表名支持同机器的不同数据库查询II 查询案例单个查询相邻两个月查询封装（list）跨月查…

只能抽取文本。 1.导入依赖 <!--读取word,ppt,excel文件--><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-scratchpad</artifactId><version>3.8</version></dependency><dependency><group…

注&#xff1a;本文为 “左耳听风”陈皓的 unix 相关文章合辑。 皓侠已走远&#xff0c;文章有点“年头”&#xff0c;但值得一阅。 文中部分超链已沉寂。 Unix 传奇 (上篇) 2010 年 04 月 09 日 陈皓 了解过去&#xff0c;我们才能知其然&#xff0c;更知所以然。总结过去…

一、SymbolicTransformer SymbolicTransformer可以自动生成特征 我们用单纯使用Ridge Regression的效果作为base进行比较&#xff0c;对比结果如下&#xff1a; 对比发现 加入Symbolic Transformer后预测得分进一步提升 from gplearn.genetic import SymbolicTransformer fr…

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍构成要素有根树与无根树构建方法应用领域说明的问题教程加载R包数据下载导入数据数据预处理系统发育树可视化准备画图数据1. 构建基础系统发育树 `p1`2. 添加条形图 `p2`3. 添加热图…

一、目标检测大领域相关知名实验室 1. 香港中文大学多媒体实验室MMLAB 1.1 研究方向 计算机视觉、深度学习 1.2 实验室主页 Multimedia Laboratoryhttps://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/index.html 1.3 知名学者 Xiaoou Sean Tang (汤晓鸥)&#xff0c;Xiaogang Wang (王晓刚)&…

一、人工智能概念 1. 人工智能的应用方向 思考下面应用场景 考虑购物习惯，推荐相关商品? & 机器学习推荐算法 根据病人状况确定属于什么疾病? & 机器学习分类预测算法 预测2018年人民币汇率涨or不涨? …

本文描述了大模型对于传统机器学习解决问题方面的优化点 传统机器学习中包括样本构建、数据清洗、特征工程、模型训练、结果评估、结果反馈调参等各个阶段&#xff0c;LLM在各阶段可以实现辅助优化&#xff0c;如下图所示 1. 样本生成 使用llm构造样本&#xff1a;思路为用自然…

Abstract Code bloat 是遗传规划 (Genetic Programming&#xff0c;GP) 中的一种现象&#xff0c;其特征是在进化过程中个体规模增大而适应度没有相应的提高。膨胀负向影响 GP 的表现&#xff0c;因为大个体评估更耗时&#xff0c;更难解释。在本文中&#xff0c;我们基于语义…

文章目录 一、基本概念1、测量模型2、结构模型3、结构方程模型图中的符号与意义4、参数估计 二、模型适配度统计量1、模型适配度检验指标2、整体模型适配度指标&#xff08;1&#xff09;绝对适配度指标&#xff08;2&#xff09;增值适配指标&#xff08;3&#xff09;简约适配…

问题引入 旅行家问题&#xff08;Travelling salesman problem,TSP&#xff09;是这样一个问题&#xff1a;给定一系列城市以及每两个城市之间的距离&#xff0c;要求从某一点出发经过其余每一个点之后任回到该点&#xff0c;在保证每个点只能经过一次的情况下&#xff0c;求产…

STRUCTURE分析三款软件比较 三篇高引用文章 2005-STRUCTURE【1】 把选k值写的很清楚 2020/5/16 引用13119 这篇文章发表的时候二代测序还没兴起&#xff0c;ssr等的标记数量有限&#xff0c;计算机的性能也有限&#xff0c;是一个即有windows版又有linux版的软件 因为其开发…

什么是最小生成树&#xff1f; 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree),简称MST. 最小生成树要求图是连通图。连通图指图中任意两个顶点都有路径相通&#xff0c;通常指无向图。理论上如果图是有向、多重边的&#xff0c;也能求最小生成树&#xff0c;只是不太常见。 普利姆…

第4章 分类&#xff1a;基本概念、决策树与模型评估 分类&#xff08;classification&#xff09;&#xff1a;分类任务就是通过学习得到一个目标函数&#xff08;target function&#xff09;f&#xff0c;把每个属性集x映射到一个余弦定义的类标号y。目标函数也称为分类模型&…

1.Transformer models 首先介绍了 - what is NLP？ Classifying whole sentences: Getting the sentiment of a review, detecting if an email is spam, determining if a sentence is grammatically correct or whether two sentences are logically related or not Classif…

Chap. 20: The architecture of construction grammars Goldberg’s construction grammar Goldberg的构式语法理论 Kay and Fillmore set out to explain the irregular first, on the assumption that once principles have been developed that account for the irregular…

目录 构建进化树的算法 1、基于距离 1.1 UPGMA&#xff08;Unweighted pair group method with arithmetic mean&#xff0c;平均连接聚类法&#xff09; 1.2 ME&#xff08;Minimum Evolution&#xff0c;最小进化法&#xff09; 1.3 NJ&#xff08;Neighbor-Joining&…

Santa Fe Ant Trail问题是一个经典的人工生命&#xff08;Artificial Life&#xff09;问题&#xff0c;用来探索生物群体行为和分布式智能的原理。这个问题是基于蚂蚁在寻找食物时的行为而建立的。问题中&#xff0c;蚂蚁在一个网格世界中寻找食物&#xff0c;并在回家时留下一…

《parsimony》项目安装与配置指南 parsimony 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/parsimony 1. 项目基础介绍 《parsimony》项目是一个与parsimonious Turing机器生成研究相关的开源项目。它包含了论文、工具以及相关文档&#xff0c;旨在研究和生成在Turin…