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兆易创新首款RISC-V开发板——GD32VF103-EVAL开箱评测
开箱Vlog B站评测视频:https://www.bilibili.com/video/av81164593/ Hello,各位朋友大家好!今天我们来开箱兆易半导体的一款 RISC V开发板——GD32VF103V EVAL 。今年可以说是RISC V比较火的一年,关注RISC V的朋友可能都知道 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-29 20:03:20    阅读次数:835
计划 2020-01-01
系统学习机器学习书本知识--每周两章节,列表如下: 1.模式评估与选择 线性模型 2.决策树 神经网络 3.支持向量机 贝叶斯分类器 4.集成学习 聚类 5.降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 6.计算学习理论 半监督学习 7.概率图模型 规则学习 8.强化学习 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-29 18:52:15    阅读次数:93
CSP201803-4棋局评估
问题描述 Alice和Bob正在玩井字棋游戏。 井字棋游戏的规则很简单:两人轮流往3*3的棋盘中放棋子,Alice放的是“X”,Bob放的是“O”,Alice执先。当同一种棋子占据一行、一列或一条对角线的三个格子时,游戏结束,该种棋子的持有者获胜。当棋盘被填满的时候,游戏结束,双方平手。 Alice ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 23:48:46    阅读次数:101
【计算语言学实验】基于 Skip-Gram with Negative Sampling (SGNS) 的汉语词向量学习和评估
一、概述 训练语料来源:维基媒体 https://dumps.wikimedia.org/backup index.html 汉语数据 用word2vec训练词向量,并用所学得的词向量,计算 pku_sim_test.txt 文件中每行两个词间的余弦距离作为两词相似度,并输出到文件中。 二、数据准备 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-27 23:35:37    阅读次数:278
Proud Merchants HDU - 3466 01背包&&贪心
最近,我去了一个古老的国家。在很长一段时间里,它是世界上最富有、最强大的王国。结果,这个国家的人民仍然非常自豪,即使他们的国家不再那么富有。商人是最典型的,他们每个人只卖一件商品,价格是Pi,但是如果你的钱少于Qi,他们就会拒绝和你交易,而我评估每件商品的价值Vi。如果他有M单位的钱,iSea能得到 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 21:54:52    阅读次数:55
pikachu XSS
XSS(跨站脚本)概述Cross-Site Scripting 简称为“CSS”,为避免与前端叠成样式表的缩写"CSS"冲突,故又称XSS。一般XSS可以分为如下几种常见类型: 1.反射性XSS; 2.存储型XSS; 3.DOM型XSS;XSS漏洞一直被评估为web漏洞中危害较大的漏洞,在OWASP ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 10:07:01    阅读次数:122
测试基础篇(二)——面试挺常见
自己学习过程中的总结,如有错误请及时指出!谢谢! 测试流程(各有千秋) 1、测试人员参与需求评审、交互评审、视觉评审;理解需求,进行需求分析 2、测试负责人编写测试计划,分配测试任务,评估测试周期 3、测试人员整理交互or需求疑难点,确认异常场景or特殊情况下的交互细节,最好是能划出新功能的数据流图 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 00:13:28    阅读次数:107
时间/空间复杂度,基础排序算法(冒泡、选择、快速、插入)
一、时间复杂度、空间复杂度 时间复杂度:用来评估算法运行效率的一个东西,用O()来表示 举例时间复杂度计算: print('Hello World') O(1) for i in range(n): #n次循环 print('Hello World') O(n) for i in range(n): ...
分类:编程语言   时间:2019-12-24 23:37:16    阅读次数:94
Prometheus+Grafana监控系统搭建
一、prometheus简介Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它以给定的时间间隔从已配置的目标收集指标,评估规则表达式,显示结果,并在发现某些情况为真时触发警报。作为新一代的监控框架,Prometheus具有以下特点:强大的多维度数据模型:(1)时间序列数据通过metric名和键值对来区分;(2)所有的metrics都可以设置任意的多维标签;(3)数据模型更随意,,不需要刻意设置为
分类:其他好文   时间:2019-12-24 19:02:07    阅读次数:138
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix,classification_report)
accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normaliz ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 13:03:01    阅读次数:123
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