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  • 传输方式有哪些/传输方式的分类 文章目录传输方式有哪些/传输方式的分类1.面向 有连接型 与 无连接型1.1 面向有连接型1.2 面向无连接型2.电路交换与分组交换2.1 电路交换2.2 分组交换分组交换过程3.根据接收端数量...

    传输方式有哪些/传输方式的分类

    本篇总结自《图解TCP/IP》、

    网络与通信中可以根据其数据发送方法进行多种分类,分类方法也有很多种,以下我们介绍其中的集中

    1.面向 有连接型 与 无连接型

    1.1 面向有连接型

    面向有连接型种,在发送数据之前,需要在手法主机之间连接一条通信线路。

    在面向有连接的方式下,必须在通信传输前后,专门进行建立和断开连接的处理。如果与对端之间无法通信,就可以避免发送无谓的数据

    在这里插入图片描述

    1.2 面向无连接型

    面向无连接型则不要求建立和断开连接。发送端可于任何时候自由发送数据。反之,接收端也永远不知道自己会在何时从哪里 收到数据。因此,在面向无连接的情况下,接收端需要时常确认时候是否收到了数据。

    因此,在面向无连接的通信种,不需要确认对端是否催在,即使接收端不存在或无法接收数据,发送端也能将数据发送出去。

    在这里插入图片描述

    2.电路交换与分组交换

    目前网络通信方式大致分为两种——电路交换分组交换
    电路交换技术的历史相对久远,主要用于过去的电话网
    分组交换技术是一种较新的通信方式,从20世纪60年代后半页才开始逐渐被人们认可,本书着力介绍的TCP/IP,正是采用了分组交换技术

    2.1 电路交换

    电路交换中,交换机主要负责数据的中转处理。计算机首先被连接到交换机上,而交换机与交换机之间则由众多通信线路在继续连接。因此计算机之间在发送数据时,需要通过交换机与目标主机建立通信电路,我们将连接电路称为建立连接,建立好连接之后,用户就可以一直使用这条电路,直到该连接断开为止。

    如果某条电路只是用来连接两台计算机的通信线路,就意味着只需在这两台计算机之间实施通信,因此这两台计算机时可以独占香炉进行数据传输的。但是,如果一条电路上连接了多台计算机,而这些计算机之间需要相互传递数据,就会出现新的问题,鉴于一台计算机在收发信息时会独占整个电路其他计算机只能等待这台计算机处理结束以后才有机会使用这条电路收发数据。并且在此过程中,谁页无法预测某一台计算机的数据传输从何时开始又在何时结束,如果并发用户数超过交换机之间的通信线路数,就以为着通信根本无法实现。

    在这里插入图片描述

    2.2 分组交换

    让连接到通信电路的计算机将所要发送的数据分成多个数据包,按照一定的顺序排列之后分别发送,这就是分组交换

    数据在细分后,所有的计算机就可以一起收发数据,这样也就提高了通信线路的利用率,由于在分组的过程中,已经在每个分组的恕不写入了发送端和接收端的地址,所以即使同一条线路同时为多个用户提供服务,也可以明确区分每个分组数据发往的目的地,以及它是与哪台计算机进行的通信。

    分组交换过程

    发送端计算机将数据分组发送给路由器,
    路由器收到这些分组数据以后,
    缓冲到自己的缓冲区,
    然后再转发给目标计算机。
    因此,分组交换也有另一个名称:‘蓄积交换’。

    在分组交换中,计算机与路由器之间以及路由器和路由器之间通常只有一条通信线路,因此这条线路其实是一条共享线路,在电路交换中,计算机之间的传输速度不变,然而在分组交换中,通信线路的速度可能会有所不同,根据网络拥堵的情况,数据达到目标地址的时间有长有短,另外,路由器的缓存饱和或溢出时,甚至可能会发生富足数据丢失,无法发送到对端的情况。

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    3.根据接收端数量分类

    网络通信中,也可以根据目标地址的个数及其后续行为对通信进行分类。

    3.1 单播(Unicast)

    字面上,Uni表示 1Cast意为 投掷。组合起来就是1 对1通信,早先的固定电话就是单播通信的一个典型例子。

    在这里插入图片描述

    3.2 广播(Broadcast)

    字面上有“广播”之意,因此它是指 消息从一台主机发送给与之相连的所有主机。广播通信的一个典型例子就是电视播放,它将电视信号一起发送给非特定的多个接收对象。
    此外,我们知道电视信号一般都有自己的频段,只有在相应频段的可接收范围才能收到电视信号,与之类似,进行广播通信的计算机也有他们的广播范围。只有在这个范围之内的计算机才能收到相应的广播消息,这个范围叫做广播域。

    在这里插入图片描述

    3.3多播(Multicast)

    多播与广播类似,也是将消息发给多个接收主机。不同之处在于多播要限定某一组主机作为接收端。多播通信最典型的例子就是电视会议,这是由多组人在不同的地方参加的一种远程会议,在这种情况下,会由一台主机发送消息给特定的多台主机,电视会议通常不能使用广播方式,否则将无从掌握是谁在哪参与电视会议。

    在这里插入图片描述

    3.4任播(Auycast)

    任播是指在特定的多台主机中选出一台作为接收端的一种通信方式。虽然,这种方式与多播有相似指出,都是面向特定的一群主机,但是它的行为却与多播不同,任播通信从目标主机群中选择一台最符合网络条件的主机作为目标主机发送消息。通常,所被选中的那台特定主机将返回一个单播信号,随后发送端主机会只跟这台主机进行通信

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    以上就是本篇‘计算机网络基础 的内容了,想看更多可以点分栏查看更多文章

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  • 最近总会人问机床应该怎么选,机床等级这么区分,其实这真不好说,有些厂家以前做不好不代表现在做不好,不能因为曾经用过他某一个不好用型号就全部批死了…选机床话刚性结构、用料,铸造和链接方式需要...

    最近总会有人问机床应该怎么选,机床等级这么区分,其实这真不好说,有些厂家以前做的不好不代表现在做的不好,不能因为曾经用过他某一个不好用的型号就全部批死了…选机床的话刚性结构、用料,铸造和链接方式需要对比,此外各部位的零部件还是有等级标准的,要是厂家愿意提供:丝杆导轨、电机驱动器等主要部件的型号给你,十有八九这机器都挺牛的。不过今天呢,万国智能数控就只是跟大家分享一下机床的分类,而不是分级。

    组合机床BZK-20B

    一、按加工方式和工艺用途分类

    1、普通数控机床

    普通数控机床一般指在加工工艺过程中的一个工序上实现数字控制的自动化机床,如数控铣床、数控车床、数控钻床、数控磨床与数控齿轮加工机床等。

    普通数控机床在自动化程度上还不够完善,刀具的更换与零件的装夹仍需人工来完成。

    2、加工中心

    加工中心是带有刀库和自动换刀装置的数控机床,它将数控铣床、数控镗床、数控钻床的功能组合在一起,零件在一次装夹后,可以将其大部分加工面进行铣、镗、钻、扩、铰及攻螺纹等多工序加工。

    由于加工中心能有效地避免由于多次安装造成的定位误差,所以它适用于产品更换频繁、零件形状复杂、精度要求高、生产批量不大而生产周期短的产品。
    在这里插入图片描述

    二、按运动方式分类

    1、点位控制数控机床

    点位控制是指数控系统只控制刀具或工作台从一点移至另一点的准确定位,然后进行定点加工,而点与点之间的路径不需控制。

    采用这类控制的有数控钻床、数控镗床和数控坐标镗床等。

    2、点位直线控制数控机床

    点位直线控制是指数控系统除控制直线轨迹的起点和终点的准确定位外,还要控制在这两点之间以指定的进给速度进行直线切削。

    采用这类控制的有数控铣床、数控车床和数控磨床等。

    3、轮廓控制数控机床

    亦称连续轨迹控制,能够连续控制两个或两个以上坐标方向的联合运动。

    为了使刀具按规定的轨迹加工工件的曲线轮廓,数控装置具有插补运算的功能,使刀具的运动轨迹以最小的误差逼近规定的轮廓曲线,并协调各坐标方向的运动速度,以便在切削过程中始终保持规定的进给速度。

    采用这类控制的有数控铣床、数控车床、数控磨床和加工中心等。

    数控车床

    三、按控制方式分类

    1、开环控制系统

    开环控制系统是指不带反馈装置的控制系统,由步进电机驱动线路和步进电机组成。

    数控装置经过控制运算发出脉冲信号,每一脉冲信号使步进电机转动一定的角度,通过滚珠丝杠推动工作台移动一定的距离。

    这种伺服机构比较简单,工作稳定,容易掌握使用,但精度和速度的提高受到限制。

    2、半闭环控制系统

    半闭环控制系统是在开环控制系统的伺服机构中装有角位移检测装置,通过检测伺服机构的滚珠丝杠转角间接检测移动部件的位移,然后反馈到数控装置的比较器中,与输入原指令位移值进行比较,用比较后的差值进行控制,使移动部件补充位移,直到差值消除为止的控制系统。

    这种伺服机构所能达到的精度、速度和动态特性优于开环伺服机构,为大多数中小型数控机床所采用。

    3、闭环控制系统

    闭环控制系统是在机床移动部件位置上直接装有直线位置检测装置,将检测到的实际位移反馈到数控装置的比较器中,与输入的原指令位移值进行比较,用比较后的差值控制移动部件作补充位移,直到差值消除时才停止移动,达到精确定位的控制系统。

    闭环控制系统的定位精度高于半闭环控制,但结构比较复杂,调试维修的难度较大,常用于高精度和大型数控机床。

    四、按联动轴数分类

    数控系统控制几个坐标轴按需要的函数关系同时协调运动,称为坐标联动,按照联动轴数可以分为:

    1、两轴联动

    数控机床能同时控制两个坐标轴联动,适于数控车床加工旋转曲面或数控铣床铣削平面轮廓。

    2、两轴半联动

    在两轴的基础上增加了Z轴的移动,当机床坐标系的X、Y轴固定时,Z轴可以作周期性进给。两轴半联动加工可以实现分层加工。

    3、三轴联动

    数控机床能同时控制三个坐标轴的联动,用于一般曲面的加工,一般的型腔模具均可以用三轴加工完成。

    4、多坐标联动

    数控机床能同时控制四个以上坐标轴的联动。

    多坐标数控机床的结构复杂,精度要求高、程序编制复杂,适于加工形状复杂的零件,如叶轮叶片类零件。

    通常三轴机床可以实现二轴、二轴半、三轴加工;五轴机床也可以只用到三轴联动加工,而其他两轴不联动。

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  • 毛毯分类有哪些 毛毯种类毛毯分类有哪些 毛毯种类 a)毛毯分为双人毛毯、单人毛毯、童毯等多种规格。 b)按用途还可以床毯、膝毯、沙滩毯等。 c)毛毯还可以进行特殊整理:阻燃毛毯、防菌整理、负离子整理等等。 d)...

    毛毯分类有哪些 毛毯的种类

    毛毯分类有哪些 毛毯的种类

    a)毛毯分为双人毛毯、单人毛毯、童毯等多种规格。

    b)按用途还可以床毯、膝毯、沙滩毯等。

    c)毛毯还可以进行特殊整理:阻燃毛毯、防菌整理、负离子整理等等。

    162076542905da5c0df3cff7f64dca69.png

    d)下面我按织造方式进行介绍:

    一.机织毛毯

    1.按原料分 羊毛毛毯 腈纶毛毯 人造毛毛毯 混纺毛毯 羊绒毯 驼绒毯

    2.按色彩分布分 提花毛毯 素色毛毯 格毯 道毯 印花毛毯

    3.按加工方式分 绒毯 水纹毛毯 立绒毛毯 烫花毛毯 压花毛毯 刷花毛毯

    .簇绒毛毯:一般做单层毛毯,少量做双层毛毯。 二

    1.按原料分 腈纶毛毯 羊毛毛毯

    2.按色彩分布分 素色毛毯 印花毛毯

    3.按加工方式分 绒毯 长顺毛毛毯 刷花毛毯 滚球毛毯

    三.编织毛毯:一般做单层毛毯,少量做双层毛毯。

    1.按原料分 以腈纶毛毯为主。

    2.按色彩分布分 印花毛毯 素色毛毯

    3.按加工方式分 绒毯 长顺毛毛毯 刷花毛毯 滚球毛毯

    四.长绒拉舍尔毛毯(经编毛毯):可做单层或双层毛毯。

    1.按原料分 腈纶毛毯 羊毛毛毯 涤腈混纺毛毯

    2.按色彩分布分 素色毛毯 印花毛毯 喷花毛毯 背印毛毯

    3.按加工方式分 立绒毯 长毛毛毯 剪花毛毯 被头毛毯 交织毛毯

    五.短绒拉舍尔毛毯(经编毛毯):可做单层或双层毛毯。

    1. 按原料分 腈纶毛毯 棉毯 涤纶毛毯 蚕丝毛毯 天丝毛毯

    2.按色彩分布分 素色毛毯 印花毛毯

    3.按加工方式分 立绒毯 被头毛毯

    六.亚克力毛毯(纬编毛毯):可做单层或双层毛毯。

    1.按原料分 腈纶毛毯 羊毛毛毯 涤腈混纺毛毯

    2.按色彩分布分 素色毛毯 印花毛毯

    3.按加工方式分 立绒毯 长毛毛毯 剪花毛毯 被头毛毯

    七.双层绒织机仿拉舍尔毛毯:一般只做双层毛毯。

    八.拉舍尔毛毯和亚克力毛毯还可以夹中空棉。也可以用于绗缝制品和毛皮制品。

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  • 导读:本文首先介绍何谓机器学习,以及与机器学习相关基本概念,这是学习和理解机器学习基础。按照学习方式的不同,机器学习可以分为不同类型,如监督学习、无监督学习、强化学习等,本文会详细介...

    导读:本文首先介绍何谓机器学习,以及与机器学习相关的基本概念,这是学习和理解机器学习的基础。按照学习方式的不同,机器学习可以分为不同类型,如监督学习、无监督学习、强化学习等,本文会详细介绍它们各自的特点和使用场景。

    其次,借助本文对机器学习应用开发步骤的详细说明,读者能够清晰地了解机器学习应用的开发流程。

    最后,大家可以回顾一下我们此前的一篇文章《腾讯阿里都在用!机器学习最热研究方向入门,附学习路线图》,了解一下目前机器学习领域最热门的研究方向之一——集成学习,以及XGBoost如何被提出并在业界广泛应用。

    作者:何龙

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    01 何谓机器学习

    近几年,机器学习可谓是业界最热门的领域之一,AlphaGo以4 : 1的比分击败李世石,人工智能和机器学习一夜火遍世界各地。机器学习离我们并不遥远,甚至可以说已经渗透到我们生活的方方面面。例如:

    • 网上购物时,电商网站根据用户偏好为用户推荐商品;

    • Siri手机语音助手可查询天气、播放音乐;

    • 打车时,打车软件帮我们预估行程时间、规划行程路线;

    • 点外卖时,外卖App将订单分配给附近空闲的骑手等。

    这些无一不是通过机器学习技术来实现的。

    机器学习领域知名学者Tom M.Mitchell曾给机器学习做如下定义:

    如果计算机程序针对某类任务T的性能(用P来衡量)能通过经验E来自我改善,则认为关于T和P,程序对E进行了学习。

    通俗来讲,机器学习是计算机针对某一任务,从经验中学习,并且能越做越好的过程。一般情况下,“经验”都是以数据的方式存在的,计算机程序从这些数据中学习。学习的关键是模型算法,它可以学习已有的经验数据,用以预测未知数据。

    在很多领域,仅仅靠人很难从诸多信息中将有效信息提取出来的。例如,我们想知道一个人是否会去购买某个电影的电影票。想要知道这个答案,最直接、有效的方法就是去问他本人,因为他本人的回答是与结果最接近的,也就是相关性最强的一个特征。

    假如我们并不认识这个人,或并没有条件直接与他本人沟通,那么还有另外一种思路—问他的朋友,他的朋友可能对他比较了解,知道他喜欢哪种类型的影片。但往往这个条件也不一定能达到,因为对于这样的需求场景,更多的可能是影院想知道他的顾客会不会购买某个电影的电影票。

    而影院所拥有的顾客信息通常是用户的性别、年龄、以往观影记录、消费记录等基本信息。对于普通人来说,通过这些原始数据预测该顾客未来的行为,很难给出一个比较准确的答案。此时便需要机器学习把无序的数据转换成有用的信息,从而解决相关问题。

    机器学习横跨了多个学科,包括计算机科学、统计学等,而从事机器学习的人不仅需要扎实的计算机知识和数学知识,还需要对机器学习应用场景下的业务知识非常了解。因此,很多人觉得机器学习门槛很高,还没有开始学习就望而却步了。

    其实机器学习的入门并没有想象中那么难,当然也不意味着机器学习的技术含量低。机器学习的特点是:入门门槛低,学习曲线陡。很多人入门之后容易陷入一种瓶颈状态,很难有更高的突破,所以学习机器学习一定要有耐心和毅力。

    学习机器学习所需的基础知识有以下几类:

    1. 数学:线性代数(矩阵变换)、高等数学;

    2. 概率分布、回归分析等统计学基础知识;

    3. Python、NumPy、Pandas等数据处理工具;

    4. Hadoop、Spark等分布式计算平台。

    读者不要被上面所罗列的知识吓到,因为即使你不具备这些知识,也可以学习机器学习,在学习的过程中随用随查即可。当然,如果已经事先具备了这些知识,那你学习起来一定事半功倍。下面介绍机器学习相关的基本概念。

    02 机器学习常用基本概念

    假如我们有一批房屋特征数据,其中包括卧室数量、房屋面积等信息,如表1-1所示。

    其中,每一条记录称为样本,样本的集合称为一个数据集(data set)。类似卧室数量、房屋面积等列(不包括房价列)称为特征(feature)。房价是比较特殊的一列,它是我们需要预测的目标列。在已知的数据集中,目标列称为标签(label),它可以在模型学习过程中进行指导。

    并非所有的数据集均包含标签,是否包含标签决定了采用何种类型的机器学习方法(后续会对不同类型的机器学习方法进行介绍)。数据集一般可以分为训练集、验证集和测试集,三者是相互独立的。

    • 训练集用于训练和确定模型参数;

    • 验证集用于模型选择,帮助选出最好的模型;

    • 测试集用于评估模型,测试模型用于新样本的能力(即泛化能力)。

    如果机器学习任务的预测目标值是离散值,则称此类任务为分类任务。比如比较常见的垃圾邮件分类系统,类别只有垃圾邮件、非垃圾邮件两类,这是一个分类任务,并且是一个二分类任务(类别只有2种)。

    若类别有多种,则称这类任务为多分类任务。例如预测电影所属类型,其包括动作片、爱情片、喜剧片等多个类别。如果预测值是连续值,则称为回归任务,如表1-1中的预测房价。

    另外,还可以对数据进行聚类,即找到数据的内在结构,发现其中隐藏的规律。例如我们以前看过的电影,即使没有人告诉我们每部电影的类型,我们也可以自己归纳出哪些影片属于喜剧片、哪些属于动作片。

    03 机器学习类型

    按照学习方式的不同,可以将机器学习划分为几种类型:监督学习(supervised learning)、无监督学习(unsupervised learing)、半监督学习(semi-supervised learning)、强化学习(rein-forcement learning)。

    1. 监督学习

    顾名思义,即有“监督”的学习,这里的“监督”指的是输入的数据样本均包含一个明确的标签或输出结果(label),如前述购票预测系统中的“购票”与“未购票”,即监督学习知道需要预测的目标是什么。

    监督学习如同有一个监督员,监督员知道每个输入值对应的输出值是什么,在模型学习的过程中,监督员会时刻进行正确的指导。

    监督学习输入的数据称为训练数据。训练数据中的每个样本都由一个输入对象(特征)和一个期望的输出值(目标值)组成,监督学习的主要任务是寻找输入值与输出值之间的规律,例如预测房屋价格系统,输入值是房屋的面积、房间数量等,输出值是房屋价格。

    监督学习通过当前数据找出房屋面积、房间数量等输入值与房屋价格之间的内在规律,从而根据新的房屋样本的输入值预测房屋价格。

    2. 无监督学习

    与监督学习相反,即无监督学习输入的数据样本不包含标签,只能在输入数据中找到其内在结构,发现数据中的隐藏模式。在实际应用中,并非所有的数据都是可标注的,有可能因为各种原因无法实现人工标注或标注成本太高,此时便可采用无监督学习。无监督学习最典型的例子是聚类。

    3. 半监督学习

    半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。半监督学习是训练数据中有少部分样本是被标记的,其他大部分样本并未被标记。半监督学习可以用来进行预测,模型需要先学习数据的内在结构,以便得到更好的预测效果。

    4. 强化学习

    强化学习是智能体(agent)采取不同的动作(action),通过与环境的交互不断获得奖励指导,从而最终获得最大的奖励。

    监督学习中数据标记的标签用于检验模型的对错,并不足以在交互的环境中学习。而在强化学习下,交互数据可以直接反馈到模型,模型可以根据需要立即做出调整。强化学习不同于无监督学习,因为无监督学习旨在学习未标记数据间的内在结构,而强化学习的目标是最大化奖励。

    04 机器学习应用开发步骤

    开发机器学习应用时,读者可以尝试不同的模型算法,采用不同的方法对数据进行处理,这个过程十分灵活,但也并非无章可循。本节会对机器学习应用开发中的经典步骤进行逐一介绍。

    1. 定义问题

    在开发机器学习应用之前,先要明确需要解决的是什么问题。在实际应用中,很多时候我们得到的并非是一个明确的机器学习任务,而只是一个需要解决的问题。

    首先要将实际问题转化为机器学习问题,例如解决公司员工不断收到垃圾邮件的问题,可以先对邮件进行分类,通过机器学习算法将垃圾邮件识别出来,然后对其进行过滤。由此,我们将一个过滤垃圾邮件的现实问题转化为了机器学习的二分类问题(判断是否是垃圾邮件)。

    2. 数据采集

    数据对于机器学习是至关重要的,数据采集是机器学习应用开发的基础。数据采集有很多种方法,最简单的就是人工收集数据,例如预测房屋价格,可以从和房屋相关的网站上获取数据、提取特征并进行标记(如果需要)。人工收集数据耗时较长且非常容易出错,所以通常是其他方法都无法实现时才会采用。

    除人工收集数据外,还可以通过网络爬虫从相关网站收集数据,从传感器收集实测数据(如压力传感器的压力数据),从某些API获取数据(如交易所的交易数据),从App或Web端收集数据等。对于某些领域,也可直接采用业界的公开数据集,从而节省时间和精力。

    3. 数据清洗

    通过数据采集得到的原始数据可能并不规范,需对数据进行清洗才能满足使用需求。例如,去掉数据集中的重复数据、噪声数据,修正错误数据等,最后将数据转换为需要的格式,以方便后续处理。

    4. 特征选择与处理

    特征选择是在原始特征中选出对模型有用的特征,去除数据集中与模型预测无太大关系的特征。通过分析数据,可以人工选择贡献较大的特征,也可以采用类似PCA等算法进行选择。此外,还要对特征进行相应处理,如对数值型特征进行标准化,对类别型特征进行one-hot编码等。

    5. 训练模型

    特征数据准备完成后,即可根据具体任务选择合适的模型并进行训练。对于监督学习,一般会将数据集分为训练集和测试集,通过训练集训练模型参数,然后通过测试集测试模型精度。而无监督学习则不需对算法进行训练,而只需通过算法发现数据的内在结构,发现其中的隐藏模式即可。

    6. 模型评估与调优

    不管是监督学习还是无监督学习,模型训练完毕后都需要对模型结果进行评估。监督学习可采用测试集数据对模型算法精度进行评估。无监督学习也需采用相应的评估方法检验模型的准确性。若模型不满足要求,则需要对模型进行调整、训练、再评估,直至模型达到标准。

    7. 模型使用

    调优之后得到的最优模型一般会以文件的形式保存起来,以待应用时可直接加载使用。机器学习应用加载模型文件,将新样本的特征数据输入模型,由模型进行预测,得到最终预测结果。

    关于作者:何龙,现就职于滴滴出行,XGBoost开源社区贡献者,专注于人工智能和机器学习领域,从底层算法原理到上层应用实践都有广泛的兴趣和研究。较早接触XGBoost,熟悉XGBoost应用开发,深入阅读源码,具有丰富的项目开发经验。

    本文摘编自深入理解XGBoost:高效机器学习算法与进阶,经出版方授权发布。

    延伸阅读《深入理解XGBoost

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    转载请联系微信:DoctorData

    推荐语:知名互联网公司资深工程师撰写,打通高效机器学习脉络,掌握竞赛神器XGBoost。以机器学习基础知识做铺垫,深入剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。

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  • 授课方式呢,首先还是我们先抛出问题,那么我给出AB两种花花瓣长度和宽度测量数据,然后呢,我也用可视化方法把它们这个测量数据分布在坐标系里边标出来了,一共A、B两类,现在一个新测量数据P(X,Y)出来...
  • 报文分类与标记

    千次阅读 2020-03-30 11:01:26
    先前我们学过利用ACL可以匹配五元组来进行分类,那QoS都支持哪些分类方式呢? 五元组:源IP地址,源端口,目的IP地址,目的端口,和传输层协议这五个量组成一个集合。 例如:192.168.1.1 10000 TCP 121...
  • 0、概述主要介绍用caffe训练分类模型方法,你要做事情:1)配置好caffe2)根据博客https://www.2cto.com/kf/201704/623027.html跟着做一遍你就能上手用caffe训练模型了3)这篇文章和2)不同两个地方,一是我...
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  • 服务介绍 数据搬迁的目标是在最少存储中断服务时间内完成数据在两个存储设备之间快速有序迁移,并保证数据的完整...数据核对采用数据分级过滤的方式,数据分级过滤就是把数据按照不同的数据级别进行分类整理进入不同...
  • DSL基本介绍(groovy来进行构建)

    千次阅读 2014-03-04 23:32:25
    什么是DSL? 领域特定语言,针对一个特定领域,具有受限表达性一种计算机程序语言。可以看做是一种抽象...分类有哪些? 外部DSL:不同于应用系统主要使用语言语言,通常采用自定义语法,宿主应用代码采...
  • 一号信令是怎么分类的?1号信令常见问题有哪些?1号信令和7号信令之间有哪些区别呢?接下来我们就跟随飞畅科技小编一起来详细了解下吧! 一、1号信令定义: 1号信令又称为多频互控信令或随路信令。随路信令是指...
  • 现在就来为大家介绍一下关于负载平衡技术的分类吧。 基于域名系统负载平衡 NCSA可扩展Web是最早使用动态DNS轮询技术web系统。在DNS中为多个地址配置同一个名字,因而查询这个名字客户机将得到其中...
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空空如也

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