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[攻防世界 - reverse - 新手区] gam
打开exe后发现不需要上ida，直接玩游戏即可 相当于一个初始全为0的长度为8的数组，每次操作选一个位置，将其与其相邻共3个数取反（首尾相邻，可看做一个环），一直操作到全部为1。 直接用c++写出搜索脚本 // rg是register，print是自定义的输出 stack<int> s; bool lamp[10]; int ans[10]; inlin集成学习 Task02 回归问题
集成学习 Task02 回归问题 一、机器学习导论二、使用sklearn构建完整的机器学习项目流程1. 收集数据集并选择合适的特征。2. 选择度量模型性能的指标。3. 选择具体的模型并进行训练以优化模型。4.评估模型的性能并调参。 一、机器学习导论 有监督学习 无监督学习 我们《Group Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection》——CVPR2021 Co-salient object detection
文章：https://arxiv.org/pdf/2104.01108.pdf 代码：https://github.com/fanq15/GCoNet 摘要： 本文提出了实时（16ms）的共同显著性目标检测方法，基于以下两个原则同时挖掘组级别(group level)的共同表示：1、组内的紧实度(intra-group compactness) .为了更好的构建共同显著性物体之间的一R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18550 我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测， str(base) 'data.frame': 214 obs. $ 日期 : chr "1-Apr" "2-Apr" "3-Apr7" "4-Apr" ... $ 最高温度 : num 46 62.1 63 51.1 63 48.R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18359 电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。 用电量 本文使用的数据R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18266 本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型（GAM）来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。 str(titanic) 数据变量为： Survived：乘客存活指标（如果存活则为1） Pclass：旅客舱位等级 Sex：乘客性别 Age：乘客年龄 SibSR语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18359 电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。 用电量 本文使用的数R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型（GAM）来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。 str(titanic) 数据变量为： Survived：乘客存活指标（如果存活则为1）Pclass：旅客舱位等级Sex：乘客性别Age：乘客年龄SibSp：兄弟姐妹/配偶人数Parch：父母/子女人数Embarked： 登