---暴燥來源 Mac安裝Microsoft office后經(jīng)常彈出升級(jí)窗口 ---關(guān)閉方案1 大致流程： 在應(yīng)用程序(Application)里刪除 【Office升級(jí)更...
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Mac 關(guān)閉Microsoft Autoupdate(office自動(dòng)更新)更新提示彈窗 -
Mac效率神器Alfred系列教程---剪切板歷史記錄Alfred剪切板歷史記錄 在使用Mac進(jìn)行學(xué)習(xí)工作時(shí)，是不是會(huì)常常遇到這種情況：想要對(duì)一段文字、一張圖片或者一個(gè)文件進(jìn)行拷貝。但是在進(jìn)行了復(fù)制之后，卻由于某種原因，這個(gè)流程...
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requests模塊參數(shù)詳解，代理設(shè)置proxies
通過request發(fā)送post請(qǐng)求，什么時(shí)候使用data參數(shù)，什么時(shí)候使用json參數(shù)呢，可以通過抓包來分析 在chrom瀏覽器中，數(shù)據(jù)格式為Form Data，如果通過re...
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通俗講解pytorch中nn.Embedding原理及使用函數(shù)調(diào)用形式 其為一個(gè)簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)固定大小的詞典的嵌入向量的查找表，意思就是說，給一個(gè)編號(hào)，嵌入層就能返回這個(gè)編號(hào)對(duì)應(yīng)的嵌入向量，嵌入向量反映了各個(gè)編號(hào)代表的符號(hào)之間的語(yǔ)義關(guān)系...
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基于用戶的協(xié)同過濾算法（UserCF）原理以及代碼實(shí)踐
簡(jiǎn)介 協(xié)同過濾（collaborative filtering）是一種在推薦系統(tǒng)中廣泛使用的技術(shù)。該技術(shù)通過分析用戶或者事物之間的相似性，來預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容并將此內(nèi)容...
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矩陣點(diǎn)乘如何理解和證明看到一篇證明矩陣點(diǎn)乘公式怎么來的，覺的非常通俗易懂。矩陣的本質(zhì)就是線性方程式，兩者是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。 原文鏈接：https://blog.csdn.net/m0_3772777...
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矩陣和向量的乘法---點(diǎn)乘、叉乘、內(nèi)積、外積、數(shù)乘、哈達(dá)瑪積、克羅內(nèi)克積向量的數(shù)乘：用一個(gè)數(shù)乘以向量中的每個(gè)元素 向量的內(nèi)積：等于對(duì)應(yīng)位置相乘再相加，兩個(gè)向量的內(nèi)積的結(jié)果是變成一個(gè)標(biāo)量（也叫點(diǎn)乘） 向量的外積：叉乘的運(yùn)算結(jié)果是一個(gè)向量而不是一個(gè)標(biāo)...
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Mac安裝brew并更改源
1.問題描述 ??在Mac上安裝brew時(shí)，如果使用官方推薦的方式，會(huì)耗費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間，并且也不一定能成功 2. 解決方案 ??將安裝源換成國(guó)內(nèi)源。 3. brew安裝具體過程 ...
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(效率人生)程序員必備工具Dash作為一名程序員，每天最常見的動(dòng)作就是查看各種API文檔，你一定也有過同時(shí)打開N個(gè)窗口（HTML、PDF、CHM），不停的在編輯器與文檔之間切換。不僅消耗時(shí)間，而且效率也低。各...
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原來244.5是第二次平滑值前三個(gè)數(shù)的均值。。。
指數(shù)平滑方法深度解析（一次二次三次）
CSDN同步參考鏈接 指數(shù)平滑方法說起來感覺挺簡(jiǎn)單的，不就是幾期求均值嗎，但是你知道在Eviews里做指數(shù)平滑模型的時(shí)候，1、他的初始值是如何確定的嗎？2、初始值的確定方法可...
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指數(shù)平滑方法深度解析（一次二次三次）CSDN同步參考鏈接 指數(shù)平滑方法說起來感覺挺簡(jiǎn)單的，不就是幾期求均值嗎，但是你知道在Eviews里做指數(shù)平滑模型的時(shí)候，1、他的初始值是如何確定的嗎？2、初始值的確定方法可...
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文章寫的很好，但是有一個(gè)疑問，三指數(shù)平滑那個(gè)例子中，S0(3)為什么就直接賦值為244.5了呢，這里的原理是什么呢？??
指數(shù)平滑方法深度解析（一次二次三次）
CSDN同步參考鏈接 指數(shù)平滑方法說起來感覺挺簡(jiǎn)單的，不就是幾期求均值嗎，但是你知道在Eviews里做指數(shù)平滑模型的時(shí)候，1、他的初始值是如何確定的嗎？2、初始值的確定方法可...
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皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation）皮爾森相關(guān)系數(shù)是一種最簡(jiǎn)單的反應(yīng)特征和響應(yīng)之間關(guān)系的方法。 這個(gè)方法衡量的是變量之間的線性相關(guān)性。 結(jié)果的取值區(qū)間為[-1,1]。-1表示完全的負(fù)相關(guān)，+1表示完全的正相關(guān)，...
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Matplotlib：有多個(gè)子圖時(shí)給整個(gè)figure添上總標(biāo)題方法 在畫多個(gè)子圖時(shí)，我們常需要給整個(gè)圖設(shè)置一個(gè)總標(biāo)題，suptitle()函數(shù)就是用來干這個(gè)的，如下圖：
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sklearn多分類模型評(píng)測(cè)（LR, linearSVC, lightgbm）
多分類 背景：多分類是指具有兩類以上的分類任務(wù); 例如，分類一組可能是橘子，蘋果或梨的水果圖像。本文旨在為大家提供一段即寫即用的代碼，跳過對(duì)原理的解說，直接上手跑一版base...
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Markdown基本語(yǔ)法Markdown是一種純文本格式的標(biāo)記語(yǔ)言。通過簡(jiǎn)單的標(biāo)記語(yǔ)法，它可以使普通文本內(nèi)容具有一定的格式。 相比WYSIWYG編輯器 優(yōu)點(diǎn)：1、因?yàn)槭羌兾谋?，所以只要支持Markd...
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Pytorch學(xué)習(xí)記錄-Seq2Seq模型實(shí)現(xiàn)（Encoder部分對(duì)比）一點(diǎn)點(diǎn)總結(jié)回過頭看看這三天的模型，從一般LSTM Seq2Seq -> GRU Seq2Seq -> 基于注意力機(jī)制的 Seq2Seq 在構(gòu)建模型的時(shí)候，對(duì)Encoder和D...