本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组： 提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection&…

目录 简介 时间复杂度 大O复杂度表示法 空间复杂度 前言-与正文无关 生活远不止眼前的苦劳与奔波，它还充满了无数值得我们去体验和珍惜的美好事物。在这个快节奏的世界中，我们往往容易陷入工作的漩涡，忘记了停下脚步，感受周围…

本章着重介绍 Hadoop 中的概念和组成部分，属于理论章节。如果你比较着急可以跳过。但作者不建议跳过，因为它与后面的章节息息相关。 Hadoop 整体设计 Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上…

目录 1：docker镜像和容器是什么 2：docker初始化个容器，并进入容器安装mariaDb和httpd 1：用远程工具SecureCRT登录docker 2：拉取CentOS镜像并初始化一个容器 a：拉取镜像（这一步可能会有点久&…

文章目录 Matplotlib热力图的创意绘制指南1. 简介2. 基本热力图3. 自定义颜色映射4. 添加注释5. 不同形状的热力图6. 分块热力图7. 多子图热力图8. 3D热力图9. 高级颜色映射与颜色栏设置10. 热力图的动态展示11. 热力图的交互性12. 标准化数据范围13. 导出热力图 总结&#xff…

文章目录 4.1 解析 HTML 与 CSS4.1.1 重点基础知识讲解4.1.2 重点案例：使用 BeautifulSoup 解析博客文章4.1.3 拓展案例 1：使用 lxml 和 XPath 解析产品信息4.1.4 拓展案例 2：动态加载内容的抓取挑战 4.2 动态内容抓取技术4.2.1 重点基础知识…

下面是常见的一些实现方式： 1、借助智能指针来实现。下面是一篇参考博文 2、借助automic使用CAS(Compare And Swap)原子操作, std::atomic_flag，不同于所有 std::atomic 的特化，它保证是免锁的，不提供load()与store(val)操作&…

Dropout 是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括： 减少过拟合： Dropout 阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。通过随机地失活神经元（将…