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记录一次生产死锁

杂谈入职新公司三个月了，这三个月可以说充实到爆，每天忙到忘记吃饭，忙到忘记回复女朋友消息，忙到忘了自己做了啥，还有啥没做。来到电商公司，确实是感受到了业务的复杂，写代码的谨慎，很多想法也可以大胆的去实现，也学到了很多性能优化的思路。虽然不比较累，但总算是不再平庸！年轻人嘛！熬过来就

SPSS-logistic回归

目录一、步骤二、实例一、步骤【分析】-【回归】-【二元Logistics】可以选择一个因变量，多个自变量设置置信区间二、实例【数据分类表】【结果表】

模型的假设检验（F与T）岭回归与Lasso回归 Logistics回归模型决策树与随机森林 K近邻模型

模型的假设检验 F检验：提出原假设和备泽假设之后计算统计量与理论值最后比较 F检验主要检验的模型是否合理 # 导⼊第三⽅模块 import numpy as np # 计算建模数据中因变量的均值 ybar=train.Profit.mean() # 统计变量个数和观测个数 p=model2.df_model n=train.shape[0] # 计算

吴恩达深度学习课程第一课2.14-2.18学习笔记

8月5日学习笔记向量化logistics回归的梯度输出python中的广播关于python_numpy向量的说明logistics损失函数的解释向量化logistics回归的梯度输出这是梯度下降的一次迭代。其他次数还是得使用for循环。 python中的广播通过复制N次或M次来达到可以进行运算的标准

UVa 1416 - Warfare And Logistics (最短路树)

题目链接：https://onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=0&problem=4162&mosmsg=Submission+received+with+ID+26583689 题目要求所有点对间的最短路之和，因为是稀疏图，floyd 和 dijstra 差不多，如果枚举 m 条边每次求一遍答案，时间

logistics回归模型的原理和实现

机器学习基础（七） Logistics回归原理代码实现 Logistics回归原理 Logistics回归是统计学习中的经典分类方法，是一种广义的线性回归模型。它经常被使用于二分类问题的解决上，具有不错的效果。 Logistics回归是在线性回归的基础上，加入了 s

Logistics_Day02：Docker 入门使用

stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day02：Docker 入门使用每个知识点学习目标：了解（know）、理解（understand）、掌握（grasp）、复习（review） 01-[复习]-上次课程内容回顾主要讲解物流大数据项目项目介绍和项目解决方案。 1、项目介绍行业背景、项目背景

Note_Logistics_Day01

stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day01：项目概述及Docker入门每个知识点学习目标：了解（know）、理解（understand）、掌握（grasp）、复习（review） [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-n410ANL4-1624160510629)(/img/1612

Note_Logistics_Day06

stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day04：Kudu 入门使用 01-[复习]-上次课程内容回顾主要讲解：Kudu 存储引擎，类似HBase数据库，属于HBase和HDFS折中产品，既能够随机数据读写，又支持批量数据加载分析。 1、物流项目ETL流程三大业务板块 1）、数据

Note_Logistics_Day02

stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day02：Docker 入门使用每个知识点学习目标：了解（know）、理解（understand）、掌握（grasp）、复习（review） 01-[复习]-上次课程内容回顾主要讲解物流大数据项目项目介绍和项目解决方案。 1、项目介绍行业背景、项目背景：

机器学习笔记之sklearn的逻辑回归Logistics Regression实战

0x00 概述本文介绍sklearn 逻辑回归模型的参数，以及具体的实战代码。 0x01 逻辑回归的二分类和多分类上次介绍的逻辑回归的内容，基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢？那肯定是有的，还不止一种。实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻

ELK日志平台搭建方案

1 搭建elasticsearch 拉取镜像 docker pull elasticsearch:6.4.3 配置文件 elasticsearch.yml：network.host: 0.0.0.0xpack:ml.enabled: falsemonitoring.enabled: falsesecurity.enabled: falsewatcher.enabled: false docker运行 docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /ho

吴恩达深度学习第一课Week2编程作业Logistics Regression with a Neural Network mindset

Load the data Step 1 is to load the data and then you can show the picture with an index. here’s the code: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import pylab import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def loa

postman-批量参数化-导入数据

1、新建txt文件（此处命名为data.txt），使用notepad++编辑。第一行写下参数名，第二行开始，逐行写下参数各值，编码格式设置为UTF-8 2、在Pre-request Script中，获取参数值，并传到接口的参数中 var logistics_institution_id = data.logistics_institution_id; data是文件名，logistics_insti

机器学习之逻辑回归(logistics regression)

逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。因此逻辑回归与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个

物流快递跟踪样式

先上最后的效果图看看： wxml <view class="logistics-box" wx:if="{{logisticsData.length > 0}}"> <view class="logistics-item" wx:for="{{logisticsData}}" wx:key="index"> <view class="logis

logistics二分类数据集:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Glass+Identification

binaryclassification import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport sklearn import sklearn.preprocessing as pre df=pd.read_csv('data\glassi\glass.data')df.head() idRINaMgAlSiKCaBaFeclass 0 1 1.52101 13.64

# 如何在同一个服务器上同时部署 nginx 以及 tomcat

最近遇到一个问题 java 部署通常采用 tomcat 但是 python 部署需要 nginx + uwsgi 但是服务器只有一台，如何在服务器上 ,那么如何在服务器上同时开启 nginx 以及 tomcat 首先了解一下网络端口，同一台服务器，可以通过不同的端口对外开放不同的服务本人配置 nginx 占

机器学习实战-Logistics回归

Logistics回归：实战，有两个特征X0,X1.100个样本，进行Logistics回归 1.导入数据 1 def load_data_set(): 2 """ 3 加载数据集 4 :return:返回两个数组，普通数组 5 data_arr -- 原始数据的特征 6 label_arr -- 原始数据的标签，也就是每条样本对应的类别 7

Data, Results and Codes: Application of NSGA-II in tourism logistics

Appendix A – Initial Dataset of Illustrative Case No. of BS Category of Basic Site Location of BS Demand in Basic Site, unit: kg Capacity (Ski) of supply of items A from Production Site to the current Basic Site, unit: kg Sum of Capacity o