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orange网关安装
下载地址： https://openresty.org/download/openresty-1.13.6.1.tar.gz https://github.com/sumory/lor https://github.com/sumory/orange.git #上传openresty、lor框架、orange安装包 解压、安装openrestytar -zxvf openresty-1.13.6.1.tar.gzcd openresty-1.13.6.1/./conf题解 CF1579G Minimal Coverage
CF1579G Minimal Coverage dp好题！ link to the problem 解法 首先需要观察到：如果最长线段的长度为\(maxL\)，那么答案不可能超过\(2maxL\) 。 证明的话，可以用构选法来说明：当处于当前线段的尾处于区间\([0,maxL]\)时，下一个线段向右延伸；反之，当当前线段的尾处于区间\([maxL+1,2maxL]\)【离散数学】第一章到第七章知识点总结+自己的见解
第一章 命题逻辑的基本概念 1.1 命题与联结词 命题：非真即假的陈述句 真值：命题陈述句的所表达的判断结果，有两个值（真或假） 简单命题（原子命题）：不能被分解成更简单的命题 复合命题：由简单命题通过联结词联结而成的命题 题型：判断句子是否为命题： 是否为陈述句 是否有唯一真值（不用知ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 逻辑回归LoR算法的简介 逻辑回归LoR算法的应用 1、逻辑回归可视化 逻辑回归LoR算法的经典案例 逻辑回归LoR算法的简介 逻辑回归最适合二进制分类（y = 0或1的数据集，其中1表示默认类）。例ML之LoR&DT&RF：基于LoR&DT(CART)&RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
ML之LoR&DT&RF：基于LoR&DT(CART)&RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 0、数据集 after LabelEncoder 1、LoR算法 LoR_model_GSCV.grid_scores_： [mean: 0.77012, sML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题
ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题 目录 特征工程之高维组合特征的处理思路 1、原始数据：语⾔言和类型两种离散特征 2、为了提高拟合能力，语言和类型可以组成二阶特征 3、以逻辑回归算法为例例 4、所有的特征，才