ex5 More Variables and Printing

最新推荐文章于 2022-07-11 13:51:11 发布

原创最新推荐文章于 2022-07-11 13:51:11 发布 · 149 阅读

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收藏EX5

02-21

标题“收藏EX5”可能指的是一个关于C#编程中集合（Collections）的示例或教程，特别是关于版本5（可能是.NET Framework的某个版本或者.NET Core的版本）中的改进和特性。描述中的“收藏”通常在编程中指的是数据的...

风控EA带控制面板.ex5

10-22

简介这是一个控制和管理订单的风控软件，可用于监控交易员的成交手数，也避免忘记设置止损和止盈的错误。很多风控技术工作者在该软件系统的帮助下，节约了大量的工作时间，同时也避免了很多严重性的错误。...

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《笨方法学习python3》练习5: More Variables and Printing

YukyCookie的博客

10-07

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Machine Learning(Andrew Ng）ex5.Bias and variance

wyh196646的博客

10-25

342

import numpy as np import scipy.io as sio import scipy.optimize as opt import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def load_data(data_file): d=sio.loadmat(data_file...

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02-25

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吴恩达机器学习编程作业ex5 Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

Polaris的博客

10-17

1508

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Machine Learning week6 Advice for applying ML and ex5

weixin_57901967的博客

07-30

209

1. Deciding what to try first some avenues may be: getting more training examples trying smaller sets of features trying additional features trying polynomial features, x1x2, x1^3,… increasing or decreasing lambda but don’t pick it randomly 2 first evalu

5th exercise bias and varianc

yahuuuwjl的博客

03-10

131

本次练习时候有个bug，theta_final和样例预期的不一样，实在找不到bug在哪里。 https://nbviewer.jupyter.org/github/yahuuu/ML_exercise/blob/master/ex5_bias_and_variance20190216.ipynb ...

吴恩达老师机器学习ex5.Regularized Linear Regression and Bias v.s.Variance

weixin_42993002的博客

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吴恩达机器学习第六周作业 Regularized Linear Regression and Bias v.s.VariancelinearRegCostFunction.m learningCurve.m polyFeatures.m validationCurve.m Octave command prompt

吴恩达——机器学习ex5(Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance)

qq_34229228的博客

05-07

970

1.1 Visualizing the dataset import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io data = scipy.io.loadmat('data/ex5data1.mat') # print(data.keys()) '''绘制training data''' a = data['X'] b = data['y'] plt.s...

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helwens的专栏

03-26

161

（本文原创于我自己原创的简书文章，时间为2019.06.02 https://www.jianshu.com/p/56cbf93bde6f）写完ex5的作业之后蓦然回首发现我原来完成作业的进度还是挺慢的，人家吴教授写的建议是3h完成的作业，我可能用上两天：我就是纠结那几行英文的理解，纠结几个小细节，充分吃透，才能往下一步走。这一期的练习，就是有两个地方需要着重说明一下： 1.learningCurve：学习曲线。Learning Curve是计算随着样本数量m的变化，训练集和验...

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10-23

【IBM eX5系列】是IBM推出的一系列高端服务器产品，基于第五代IBM X架构，旨在应对企业工作负载日益增长和变化的挑战。这一系列服务器以其高性能、成本效益和简化部署的特点，引领了虚拟化、平台管理和能源效率的...

MT5 图表联动EA.ex5

06-18

附件为MT5 图表联动此工具方便分析同一时间段不同周期的图表行情变化，找出规律实现盈利。一：下载完成后把文件放在MQL5\Experts目录下面二：打开MT5软件右点鼠标-刷新三：完成 -《图表联动EA》安装完成 ...

IBM eX5创新技术与实测分享

03-04

IBM作为高端x86系统的市场领导者，其企业级X架构在市场上已占据十年之久，随着eX5的推出，IBM再次巩固了其在该领域的领导地位。eX5架构不仅仅是一种产品更新，它是IBM在x86架构上的又一次重大技术进步。eX5架构的...

【数据库技术】SQL语言基础操作示例：创建学生表、插入与查询数据入门教程

08-22

内容概要：本文档提供了一个简单的SQL语言示例，旨在帮助初学者快速掌握SQL的基本操作。示例的功能是创建一个学生表并插入数据，然后查询所有学生信息。首先，通过`CREATE TABLE`语句创建一个名为Students的表，定义了表的结构，包括id（自动递增主键）、name（非空字符串）、age（整数）和grade（字符串）四个字段。接着，利用`INSERT INTO`语句向表中插入了三条学生记录。最后，使用`SELECT * FROM`语句查询并显示了表中的所有数据。文中还简要介绍了运行这些SQL语句的方法，包括打开MySQL客户端、连接到指定数据库以及执行代码的具体步骤。适合人群：对SQL语言感兴趣的初学者，尤其是刚开始接触数据库操作的新手。使用场景及目标：①学习如何在SQL中创建表，定义表结构；②掌握向表中插入数据的方法；③学会使用查询语句从表中检索数据。其他说明：此示例基于MySQL数据库，但大部分SQL语法具有通用性，适用于其他关系型数据库系统。建议读者按照文中提供的步骤，在自己的环境中实际操作，以便更好地理解和掌握SQL的基本概念和操作。

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08-22

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2024 年大模型面试必备宝典：全方位知识梳理与高效应试指南

08-22

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/262584c7179b 在大模型蓬勃发展的当下，无论是校招还是社招，大模型相关岗位竞争愈发激烈，面试难度也不断攀升。为助力大家成功应对大模型面试，特推出《2024 大模型面试全攻略》。这本攻略全面且系统，从基础理论到进阶应用，从模型微调技巧到前沿技术探索，涵盖了大模型面试的各个关键领域。它不仅梳理了主流开源模型体系的特点与应用场景，如 GPT 系列、BERT、XLNet 等；还深入剖析了模型训练过程中的关键环节，像预训练与微调的流程及要点。在面试题方面，无论是基础的 “目前主流的开源模型体系有哪些”“大模型 LLM 的架构介绍”，还是进阶的 “如何让大模型处理更长的文本”“如何缓解 LLMs 复读机问题”，亦或是微调相关的 “如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存” 等高频问题，都能在其中找到详细解答。此外，针对 LangChain、参数高效微调（PEFT）等热门技术，攻略也提供了丰富的面试问答与深度解析，帮助读者精准把握面试要点，提升面试成功率。无论是初涉大模型领域的新手，还是寻求突破的资深从业者，《2024 大模型面试全攻略》都将是你求职路上的得力助手，助你在大模型面试中脱颖而出。

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基于Python + Django的AD_Exchange管理系统.zip

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卡内基梅隆网上课程作业Ex5：高效学习指南

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