2017.05.27回顾

最新推荐文章于 2019-09-19 10:34:32 发布
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1、看机票做决策，最后是回家买好的

2、按照早前定好的评价方法进行评价，building sample内的弄完了，有很多手工的工作，想办法用自动化的方法去替代

上午只上了半天班，主要就是新模型评价


2017.05.22回顾
strwolf的专栏
05-22 246
1、处理BUG，查看监控信息，开始着手证明R2和相关系数关系 2、下午各种开会，最后找到一个已有的证明，学习了并补充在上次小结中，有一些证明题的技巧 3、开始着手建合作方的模型，我想很认真地写SQL，花了一些时间，效率有点低，动作慢了 差不多以上
2017.05.09回顾 pandas使用记录
strwolf的专栏
05-10 821
1、给决策引擎P2做了一个伪接口方便测试，做完伪接口还剩1个多小时，我他妈干什么了呢？我怎么想不起了 2、下午主要就是思考Simon留下的那个问题，几乎思考了一下午，把结论写在了上次挖坑的地方 3、下午同时也解决了加解密的问题，那个软件可以授权进程就ok了 4、晚上主要是写程序解决最佳同盾多头阈值寻找的问题，在这个过程中，我再一次熟悉了pandas的很多用法 读取csv成dataf
2017.05.15回顾 numpy新东西学习 scoreatpercentile
strwolf的专栏
05-16 3435
1、昨天上午精神不是太好，周末玩太疯没完全恢复过来，上午主要就是解决了那天抓付款方式那个SQL的问题，我用了单步调试的方法搞清楚了表与表之间的关系，这种SQL写法感觉也是一种我不太常用的思路，而且有时候把条件写在where后面是有道理的，做一种过滤，join是无法达到那种效果的 2、下午对前置模型做了一些调整，温习了一个新的方法has_key，dict.has_key(key_name)，如果有
2017.05.19回顾 TSS = ESS + RSS证明
热门推荐
strwolf的专栏
05-22 2万+
1、对风控描述文档进行了修改，交付给了相关同事 2、然后就是把Ken的接口加入到合作方决策引擎中，没什么问题，还是老套路，只是对于AS前置模型的情况进行了一些小处理 3、下午我记得还Henry微信沟通了一下，放宽了AS某个渠道的客户 4、下午还研究了手机三要素的问题，发现根本就没拉3A的手机三要素，然后又是一番沟通，过程中也了解到3A的一些库表结构 5、下午的另外一半时间都是集中在领悟线性
2017.05.23回顾 python引用赋值 reset_index pd.concat
strwolf的专栏
05-25 2684
这两天实在是太忙，甚至都忽略了写博客，今天把23和24的博客补起来，节奏不能乱，不管多忙，老子都要写博客，磨刀不费砍柴时，博客写好，后续的工作效率会更高 1、23号我上主要是在建模写拉数据的SQL，上午基本完成 2、测试来找我改一些假接口，测试FOX的写入需求，中午完成，都是有bug，下午改了几次 3、IT来找我，对AS结果进行组合，改好上线 4、下午剩余的时间继续建模，我对别人的WOE工
2017.05.10回顾 numpy学习 其他python woe iv实现参考
strwolf的专栏
05-11 6624
1、昨天早上一来写小结都花了1个多小时，到11点3分结束，期间我在小结pandas相关用法的过程中，领悟了新的建空dataframe，然后不断append的方法 2、小结完后，监控了一下坏账和模型运行状况 3、上午小结完后，开始着手，合作方黑名单的问题，进行了一些设计和思考，还有处理一些杂事，比如解答boss的疑惑，差不多上午结束 4、下午继续合作方黑名单的问题，进行了一系列修改，没什么新东
2017.06.05回顾 dataframe找到喊缺失值的column list组成dataframe
strwolf的专栏
06-06 1353
上午精神不是很好，有点瞌睡，看了下周边，群里面水了几句 1、思考了下模型评价的问题 2、决策引擎修改 3、继续建v7，首先建了个轮子，找出dataframe中的缺失值，用isnull写一个函数，我开始也大概想到这种思路的，但是还是在不遗余力地寻找现成的方法 def find_na_column(df): miss_columns = [] for column in df:
【计算机科学】【2017.05】基于深度神经网络的特征选择
weixin_42825609的博客
12-28 5045
本文为比利时列日国立大学（作者：Nicolas Vecoven）的硕士论文，共77页。 变量和特征选择已经成为许多研究的焦点，特别是在生物信息学中有许多应用。机器学习是选择特征的有力工具，然而并非所有的机器学习算法在特征选择方面都处于同等的地位。事实上，人们已经提出了许多方法来利用随机森林进行特征选择，这使得它们成为当前生物信息学的热门模型。 另一方面，由于所谓的深度学习技术的出现，神经网络在过...
【电信学】【2017.05】大规模MIMO系统的混合波束形成研究
weixin_42825609的博客
09-19 1453
本文为英国萨里大学（作者：SohailPayami）的博士论文，共117页。 大规模多输入多输出（MIMO）技术被认为是提高未来通信系统数据速率的一种技术。传统的多输入多输出（MIMO）系统采用数字波束形成，其中每个天线单元都配备一个射频（RF）链。当天线数量增加时，大规模MIMO系统的成本和功耗也会显著增加。近年来，模拟和数字混合波束形成器作为一种节约成本的方法，从大规模MIMO的优点中获益，...
gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu 交叉编译工具下载
11-26
首先，用户的问题是关于下载gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu交叉编译工具。用户提供了几个引用，我需要参考它们。 回顾引用： - [^1]: 提供了一个优快云链接下载gcc-linaro-6.3.1-2017.05-i686_...
精选资源
自然语言处理论文（2021.08.05).rar
08-05
2017年自然语言处理精选论文中可能涵盖了早期NLP领域的热点，如词嵌入（Word Embedding）、循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs）在文本理解和生成中的应用。这些技术为后续的Transformer模型和BERT预训练...
北京成人本科英语真题2017年05月--附答案详解.doc
11-21
《北京成人本科英语真题2017年05月--附答案详解.doc》就是这样一份价值连城的参考资料。 此文档包含了2017年5月份北京地区成人本科英语考试的完整试题，特别是其中的阅读理解部分，对于考生来说具有较高的参考价值...
GCC_COMPILER=~/opts/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu(base) zyx@zyx-virtual-machine:~/Projects/rknn_model_zoo$ ./build-linux.sh -t rk356x -a aarch64 -d yolov5 GCC_COMPILER set to: /home/zyx/opts/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu ./build-linux.sh -t rk356x -a aarch64 -d yolov5 /home/zyx/opts/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu /home/zyx/opts/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu-gcc is not available Please set GCC_COMPILER for rk356x such as export GCC_COMPILER=~/opt/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf/bin/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf
04-10
首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的配置方法。 引用[1]提到用户已经在多个配置文件（如/etc/profile、.bashrc、/root/.bashrc）中添加了交叉编译器的路径，但可能还存在问题。引用[2]和...
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）
12-27
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于吕佩尔狐算法（RFO）在复杂城市地形中实现无人机三维航迹规划与避障，采用Matlab进行算法仿真与代码实现。该方法针对城市环境中密集建筑物、动态障碍物及飞行安全需求，通过优化航迹路径确保无人机高效、安全地完成飞行任务。文中详细阐述了RFO算法的原理及其在路径规划中的应用优势，结合三维地形建模与障碍物检测机制，提升了路径的可行性与最优性。同时，研究对比了传统算法，验证了RFO在收敛速度、避障能力和路径平滑性方面的优越性能。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂城市环境下无人机三维航迹规划与实时避障问题；②提升路径规划算法的效率与安全性，适用于灾害救援、城市巡检、物流配送等实际应用场景；③为智能优化算法在无人系统中的应用提供仿真验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注RFO算法的寻优机制与三维空间路径生成逻辑，可进一步扩展至多无人机协同规划与动态环境适应性优化研究。
电机控制基于FOC算法的高精度机器人控制系统设计：STM32平台下电流环PID与SVPWM调试优化方案
12-27
内容概要：本文围绕FOC（磁场定向控制）电机控制技术在高精度机器人竞赛中的应用，系统介绍了其核心原理、代码实现与关键调试技巧。文章以STM32微控制器为基础，结合HAL库与嵌入式FOC思想，详细解析了Clark变换、Park变换、SVPWM生成及电流环PID控制等核心环节的代码实现，并强调采样精度、三角函数优化、PID抗饱和和SVPWM效率等竞赛实战中的关键技术要点。同时探讨了无感FOC与高频观测器等未来发展方向。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言和STM32平台，参与机器人或电子设计类竞赛（如RoboMaster、全国大学生电子设计竞赛）的高校学生或开发者；有一定电机控制经验的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握FOC在竞赛机器人中的高效实现方法，提升电机控制的响应速度与运行平稳性；②学习在高压竞赛环境下进行代码优化与系统调试的关键技巧，解决电机抖动、飞车、响应迟滞等问题；③为实现云台稳定、底盘全向移动、供弹机构等高精度控制提供技术支持。; 阅读建议：学习时应结合代码实例与硬件平台进行实践，重点关注ADC采样时序、PID参数整定和SVPWM生成机制，建议配合示波器和串口调试工具进行波形监控与动态调参，深入理解每一步数学变换的实际物理意义。
NinjaRipper2.0.5(游戏模型提取工具)
最新发布
12-27
游戏模型提取工具
qoindoqiwndpoiqwndp
12-27
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ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料无向图的边双连通分量
12-27
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料无向图的边双连通分量
STM32F103平台基于FreeRTOS使用EC20实现无线网通信示例程序
12-27
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