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实验3-10 计算油费
#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { int a,b; char op; double d; scanf("%d %d %c",&a,&b,&op); if(op=='m'){ if(b==90){ d=a*6.95*0.95;} else if(b==93){ d=a*7.44*0.9超参数优化器 - GridSearchCV（网格搜索）
为了在数据集上训练不同的模型并且选择性能最佳的模型，有时候虽然仍有改进的余地，因为我们不会肯定地说这个特定模型最合适解决手头的问题。因此，我们的目标是以任何可能的方式改进模型，影响这些模型性能的一个重要因素是它们的超参数，一旦我们为这些超参数找到合适的值，模型的性能就会置信区间（Confidence interval）是啥
可信程度那种~ 对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数测量值的可信程度范围，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平 如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信YOLOv5项目介绍
YOLOv5 项目教程 作者：elfin 资料来源：YOLOv5 目录 1、前言1.1 模型训练 2、yolov5模型转ONNX模型2.1 环境准备 2.2 输出已训练的模型为ONNX模型 3、Test Time Augmentation (TTA)3.1 Test Normally 3.2 Test with TTA 3.3 Inference with TTA 4、Model Ensembling模R语言绘制不同自由度下的卡方分布、t分布和F分布
# === chi-squared distribution === chif <- function(x, df) { dchisq(x, df = df) } ## === chi-squared distribution with df=1,2, 4, 6 and 10 === curve(chif(x, df = 1), 0, 20, ylab = "p(x)", lwd = 2) curve(chif(x, df = 2), 0, 20, col = 2, addQQ空间迁移_【不同品牌的防火墙组成高可靠性集群】
不同品牌的防火墙组成高可靠性集群 2014-10-26 05:12:27 拓扑如下 主机A ，B有两个可用路由要实现主备切换，当主防火墙出现问题的时候，可以自动切换到备防火墙上。 第一台设备 ASG 425 支持OSPF BGP PIM路由协议 第二台设备SSG 520 支持BGP OSPF PIM RIP 路由协议 第一种方优化JS函数
在我们开发的过程中。需要不断地迭代函数，函数的单一功能和开发闭合原则 如下面的例子： 小明在逛某品牌网店的规则，发现如下： 如果购买女装 满200 -30 不满200 打 9.5 折 如果购买男装 满100 - 10 不满100 打 9.5 折 如果购买童装 满300 - 50 不满300 打 9 折 当看到这样的业务逻资源池容量计算
资源池可用容量的计算 盘数 * 单盘容量 * 0.909(磁盘容量换算实际容量) * 0.98(格式化损耗) * 0.95(高水位预留) * 0.9(重构均衡预留) * 0.8(缺省的EC 8+2空间损耗，如果是2副本取0.5，如果是3副本取0.33) 示例： 24盘位4T盘，8+2模式部署的实际可用容量 24 * 4 * 0.909(磁盘容Android开发：关于Android冷启动优化（从3.63%降到0.95%）
前段时间做冷启动优化，刚好也很久没写博文了，觉得还是很有必要记录下。 一.常规操作 public class MainActivity extends Activity { private static final Handler sHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()); @Override protected void onCreate(BundPython 绘图与可视化 matplotlib axes（）
所谓axes绘图是指调用axes对象（坐标轴对象）去完成绘图任务 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) plt.axes([0.5,0.025,0.95,0.95]) 效果： plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) 效果：Python机器学习（基础篇---监督学习（支持向量机））
支持向量机（分类） 支持向量机分类器根据训练样本的分布，搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个。我们会发现决定其直线位置的样本并不是所有训练数据，而是其中的两个空间间隔最小的两个不同类别的数据点，而我们把这种可以用来真正帮助决策最优线性分类模型的数据点叫做‘支持向量’。逻