Python加权移动平均移动平均是一种统计方法，用于在时间序列数据中平滑数据，并减少由于随机波动而引起的波动。加权移动平均是在计算移动平均时，对不同时间点的数据进行加权处理，以更好地反映数据的变化趋势。在Python中，我们可以使用nump

Dubbo的一些自身特性确保了Dubbo的高可用，比如当注册中心宕机后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯；注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台；当有多台服务提供者提供服务时，Dubbo内置了几种负载均衡算法，并且服

1. 简介word2vec是一个3层(输入层、投影层和输出层)结构的浅层语言模型，分为CBOW和skip-gram两种模型结构。CBOW是输入上下文来预测当前词语，而skip-gram是输入当前词语来预测上下文。其模型结构如下图所示而基于这

1.2创建Android项目一个Android项目包含了生产Android应用所需要的全部源代码文件，使用Android SDK Tools可以很容易地创建一个新的Android项目，同时创建好项目默认的目录和文件。本小节介绍如何使用Ec

服务启动检查配置默认check=truedubbo:reference check=“false”关闭某个服务的启动时检查：(没有提供者时报错)dubbo:consumer check=“false”关闭所有服务的启动时检查：(没有提供者时

目录相关滤波—均匀权重相关滤波—非均匀权重相关滤波—均匀权重因此，上一篇文章所做的数学运算被称为相关或相关滤波。而我们刚刚做的是我们用均匀的权重做到的。具体的公式如下：我们上一篇文章用的就是平均窗口，它的大小是3*3，这里用2k+1 * 2

3DMax方面所涉及的专业知识：（1）一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的。（2）骨骼架设：首先对导入到3DMax中的人物模型进行架设骨骼，首先，先加载一个人，锁定住，别让他乱动。用b

线性回归就是用一条直线去拟合所有的数据点，使得这些数据点拟合出来的误差最小。一般使用平方误差最小来作为标准去寻找线性回归的系数ws。用平方误差来作为标准是严格的数学证明的。 大概证明的思路是这样的，假设,其中是线性回归函数，通过线性回归获得

权重标签即是会影响页面权重或许相关性的html标签，权重标签常用于杰出页面中相对重要的内容，然后进步页面的相关性，添加页面的权重。H标签 H标签是全部页面中仅次于的权重标签，H标签从H1到H6，权重也以此由高到低。 H1标签通常用于页面核

目录一、css优先级 的 6大分类二、css优先级 的优先顺序三、选择器 的 权重及优先规则四、权重 的4个等级定义五、权重 的优先顺序六、利用权重值比较优先级一、css优先级 的 6大分类通常可以将css的优先级由高到低分为6组：第一优先

目录1、简述2、sigmiod权重初始值3、relu权重初始值4、案例：不同初始值比较4.1common文件夹4.2ch06文件夹4.2.1weight_init_compare.py4.3结果该文章是对《深度学习入门 基于Python的理

最近需要对Transformer网络的中间层进行可视化，便于分析网络，在此记录一些常用到的概念。常用到的方法主要是Attention Rollout和Attention Flow，这两种方法都对网络中每一层的token attentions

KCF： Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器

Python中创建0矩阵的方法在Python编程中，经常需要创建一个全为0的矩阵，这在科学计算和数据处理中是一个常见的操作。通过Python的NumPy库，我们可以很方便地创建一个全为0的矩阵。接下来，我们将介绍如何使用NumPy库来创建一

DUBBO 机制详解1. 什么是 RPC2. 什么是 Dubbo3. dubbo 简单使用3.1 启动注册中心 ZK3.2 dubbo 服务提供者3.3 dubbo 服务消费者4. Dubbo 负载均衡策略5. Dubbo 网络IO模型5

以下内容是个人学习笔记，图片及调参内容参考自寒小阳老师讲义。sklearn库：中小型数据集；XgboostLightGBM库：工业界大型数据，可以分布式部署。 工业界非常喜欢树形模型原因：（1）可解释性好，和人的判断非常相似，可以顺着树的路

讲插值之前，首先讲像素重采样的概念。假设有图像A和图像B，其中A为源图像，B为目标图像，A与B的坐标具有对应关系f：(xa, ya)=f(xb, yb)通过关系f，把A的像素值赋值给B中对应像素点的过程，叫做图像A的像素重采样，图像B为重采

hacmp： ibm的高可用集群软件，并且是商业的（收费），一般用于非x86架构机器当中 AIX,Unix 去IOE：ibm，oracle，emckeepalived： 一款高可用集群软件，利用vrrp协议实现vip地址的漂移; 　　kee

文章目录前言一、Topsis是什么？二、使用步骤1.统一指标类型2.标准化处理3.确定权重4.计算得分归一化总结 前言充分利用原始数据的信息 解决层次分析法的局限： 1.评价的决策层不能太多， 2.数据已知时，利用数据使评价更加准确提示：

在2012年和他的学生AlexKrizhevsky设计的AlexNet[1]，该模型拿到了当年ImageNet竞赛的冠军并因此掀起了一波深度学习的热潮。ImageNet是李飞飞团队创建的一个用于图像识别的大型数据库，里面包含了超过1400万