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task6.c

#include <stdio.h> int main() { int answer; char words[5000]; printf("网课学习让一些人欢喜一些人忧.\n"); printf("1.作为喜欢学习且自律的人,觉得这样很好,有网络,自主学习,很ok.\n"); printf("2.不喜,不喜,很不喜.眼睛快瞎了,脑壳有点卡...\n"); p

实验1 C语言开发环境使用和数据类型、运算符、表达式task6

#include<stdio.h> int main() { int answer; char words[5000]; printf("网课学习让一些人欢喜让一些人忧.\n"); printf("1.作为喜欢自学且自律的人,觉得这样很好.有网络,自主学习,很ok.\n"); printf("2.不喜,不喜,很不喜.眼睛快瞎了.脑壳有点卡...\n"); pr

Linux_task6

Linux_task6 TCP三次握手/四次挥手TCP/UDP区别IP地址分类IP配置方法nmcli实现bonding TCP三次握手/四次挥手 三次握手内容不多,涉及到5种有限状态机(Finite State Machine),小写的seq,ack字段代表TCP首部报文中的序列号和确认号,大写的SYN,ACK是6个flags中的字段,ack确认号表

广东工业大学 金融风控 task6

学习总结 从这次的金融风控比赛中,我学到了很多关于数据处理的问题,如查看特征的数值类型有哪些,对象类型有哪些?特征预处理(缺失值、异常值)、数据分桶、特征选择等等 对于我学习大数据的方法加强了,让我对于大数据的理解更为深刻,我也在学习期间,学到了很多新的代码和新的处理方式,期待

食物声音识别Task6

01 语音识别基础与发展 1.1 语音识别基础 语音识别全称为“自动语音识别”,Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题,给定输入序列O={O1,...,On},寻找最可能的词序列W={W1,...,Wm},即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。用

Task6 拓展阅读:语音识别基础知识介绍

1. 语音识别基础与发展 1.1 语言识别基础 语音识别全称为“自动语音识别”,Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题,给定输入序列O={O1,…,On},寻找最可能的词序列W={W1,…,Wm},即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。

DataWhale集成学习Task6--掌握分类问题的评估及超参数调优

机器学习模型评估与超参数调优详解 文章目录 机器学习模型评估与超参数调优详解1. 用管道简化工作流方式1:make_pipline方式2:Pipeline两种方式的区别 2.使用k折交叉验证评估模型性能3. 使用学习和验证曲线调试算法4.通过网格搜索进行超参数调优SVM、SVC、SVR三者的区别 5.

贪心学院-推荐系统训练营 task6:梯度推导过程

Task6: 凸函数的情况是全局最优点。 一个模型在特定的样本集上只能有一个损失函数 梯度下降就是求解向量w。 梯度的推导过程: 阿尔法是超参数,人定的。是步长。 ctr 点击率预估 lr模型本身就是假设特征之间是独立的,比如性别 地域。 归一化,分桶离散 鲁棒性就是稳定性,不会因为

动手学深度学习PyTorch之Task6、Task8、Task9、Task10笔记

关于保存和加载模型,有三个核心功能需要熟悉: torch.save:将序列化的对象保存到磁盘。此函数使用Python的 pickle实用程序进行序列化。使用此功能可以保存各种对象的模型,张量和字典。 torch.load:使用pickle的解腌功能将腌制的目标文件反序列化到内存中。此功能还有助于设备将

《动手学深度学习》组队学习打卡Task6——批量归一化和残差网络

批量归一化(BatchNormalization) 对输入的标准化(浅层模型) 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化(深度模型) 利用小批量上的均值和标准差,不断调整神经网络中间输出,从而使整个神经网络在各层的中间

Python练习task6:字典与集合

字典 序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以"关键字"为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。字典是 Python 唯一的一个映射类型,字符串、元组、列表属于序列类型。 那么如何判断一个数据类型是否可变?有两种方法: 1.用 id(X) 函数,对 X 进行某种操作,比较