5.3.顺序查找 5.3.1.顺序查找分析 5.3.顺序查找 当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。 每个数据项都存储在相对于其他数据项的位置。 在 Python 列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。 这个过程产生我们的第一种搜索技术 顺序查找 。 Figure 1 展示...

色彩平衡节点 输入 属性 输出 理论知识 TheOffset（偏移量）/Power（能量）/Slope（斜率）公式 色彩平衡节点 色彩平衡节点用来调节图像的色调和数值。 色彩平衡节点。 输入 系数 控制应用此节点后对图像输出结果的作用程度。 颜色 标准化图像输入。 属性 可使用两种不同的色彩校正公式。 Lift（提升，暗...

3.2 线性几率回归 3.2 线性几率回归 回归就是通过输入的属性值得到一个预测值，利用上述广义线性模型的特征，是否可以通过一个联系函数，将预测值转化为离散值从而进行分类呢？线性几率回归正是研究这样的问题。对数几率引入了一个对数几率函数（logistic function）,将预测值投影到0-1之间，从而将线性回归问题转化为二分类问题。 ...

Uniform Uniform class paddle.distribution. Uniform ( low, high, name=None ) [源代码] 均匀分布 概率密度函数（pdf）为： 上面的数学公式中： 。 。 ZZ: 正态分布常量。 参数low和high的维度必须能够支持广播。 参数： low (...

Uniform Uniform class paddle.distribution.Uniform ( low, high, name\=None ) [源代码] 均匀分布 概率密度函数（pdf）为： 上面的数学公式中： 。 。 ZZ: 正态分布常量。 参数low和high的维度必须能够支持广播。 参数： low ...

7.2 极大似然法 7.2 极大似然法 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE），是一种根据数据采样来估计概率分布的经典方法。常用的策略是先假定总体具有某种确定的概率分布，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。运用到类条件概率p（x | c ）中，假设p（x | c ）服从一个参数为θ的分布，问题就...

关于本书 关于本书 在这本书中，我会使用Kotlin作为主要的语言来开发一个android应用。方式是通过开发一个应用来学习这门语言，而不是根据传统的结构来学习。我会在感兴趣的点停下来通过与Java1.7对比的方式讲讲Kotlin的一些概念和特性。用这种方法你就能知道它们的不同之处，并且知道哪部分语言特性可以让你提高你的工作效率。 这本书并不是一本...

busScan 论坛示例 概述 模块接口 scan callback(ret) 示例代码 可用性 busScan 立即使用 Method scan 论坛示例 为帮助用户更好更快的使用模块，论坛维护了一个示例 ，示例中包含示例代码、知识点讲解、注意事项等，供您参考。 概述 本模块封装了车牌号识别 集成libWinto...

前言 Least Frequently Used LFU算法介绍 counter：基于概率的对数计数器 counter的衰减因子 热点key发现 结束 前言 业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制...

色彩平衡节点 输入 属性 输出 理论知识 TheOffset(偏移量)/Power(能量)/Slope(斜率)公式 色彩平衡节点 色彩平衡节点用来调节图像的色调和数值。 色彩平衡节点。 输入 系数 控制应用此节点后对图像输出结果的作用程度。 颜色 标准化图像输入。 属性 可使用两种不同的色彩校正公式。 Lift(提...