七、PATCHY-SAN 7.1 模型 7.1.1 Graph Kernel 7.1.2 PATCHY-SAN a. Node Sequence Selection b. Neighborhood Assembly c. Graph Normalization d. CNN 等价性 e. PATCHY-SAN 架构 f. 算法复杂度 7.2...

文章汇总地址： 一、单子元素布局 二、多子元素布局 三、多子元素滑动布局 不知道你看完本篇后，有没有对 Flutter 的布局有更深入的了解呢？让我们愉悦的堆积木吧！ 资源推荐 完整开源项目推荐： 作为系列文章的第七篇，本篇主要在前文的基础上，再深入了解 Widget 和布局中的一些常识性问题。 文章汇总地址： Flutter 完整实...

七、函数和表格 定义函数 多个参数 注：方法 在列上应用函数 应用 作为值的函数 示例：预测 按照单变量分类 计算每个分类的数量 发现每个类别的特征 示例：NBA 薪水 交叉分类 通过多个变量的交叉分类 两个变量：计算每个类别偶对的数量 两个变量：查找每个类别偶对的特征 数据透视表：重新排列group 的输出 示例：加州成人的教...

七、超参数调节 7.1 搜索策略 7.1.1 手动搜索 7.1.2 网格搜索 7.1.3 随机搜索 7.2 调整原则 七、超参数调节 大多数学习算法都有些超参数需要设定。超参数配置不同，学得的模型性能往往有显著差别，这就是参数调节(parameter tuning )：对每种超参数配置都训练出模型，然后把对应最好模型的超参数作为结果。 ...

七、信息论 七、信息论 信息论背后的原理是：从不太可能发生的事件中能学到更多的有用信息。 发生可能性较大的事件包含较少的信息。 发生可能性较小的事件包含较多的信息。 独立事件包含额外的信息 。 对于事件 ，定义自信息self-information 为： 。 自信息仅仅处理单个输出，但是如果计算自信息的期望，它就是熵： 记作 。 ...

七、梯度提升树 7.1 GradientBoostingClassifier 7.2 GradientBoostingRegressor 七、梯度提升树 7.1 GradientBoostingClassifier GradientBoostingClassifier 是GBDT 分类模型，其原型为： class sklearn . ...

七、t-SNE 七、t-SNE TSNE 类是scikit-learn 提供的t-SNE 模型，其原型为： class sklearn . manifold . TSNE ( n_components = 2 , perplexity = 30.0 , early_exaggeration = 12.0 , learning_r...

第七篇 实战篇 第七篇 实战篇 CVE 7.1.1 CVE-2017-11543 tcpdump sliplink_print 栈溢出漏洞 7.1.2 CVE-2015-0235 glibc __nss_hostname_digits_dots 堆溢出漏洞 7.1.3 CVE-2016-4971 wget 任意文件上传漏洞 7.1.4 CVE...

七、日期工具类 7. 日期工具类 7.1 使用类 7.2 方法说明 7.2.1 获取当前时间 7.2.2 获取当前时间 7.2.3 格式化日期成字符串 7.2.4 使用特定时区,格式化日期成字符串 7.2.5 获取标准的格林威治时间(GMT) 7.2.6 从字符串解析时间 7.2.7 从字符串解析时间 7.2.8 按格林威治时间(GMT)日期...

七、业务处理类 7.业务处理类 七、业务处理类 7.业务处理类 org.voovan.network.IoHandler 业务处理类主要处理：onConnect、onReceive、onSent、onDisconnect、onIdle、onException 六个异步事件。 public Object onConnect ( ...