(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 112764882 A(43)申请公布日 2021.05.07(21)申请号 CN202110085622.9(22)申请日 2021.01.22(71)申请人 西安电子科技大学    地址 710071 陕西省西安市太白南路2号(72)发明人 杨力 应世睿 张岩 贾竣博 李茜 秦文静 马卓茹...

当代立法语言中析取连词“或”“或者”考察作者：殷树林　徐绮康来源：《哈尔滨师范大学·社会科学学报》2021年第05期        [摘要]文章基于自建的当代立法语言语料库，采用定性与定量相结合的方法，对我国当代立法语言中析取連词“或”“或者”的使用频率，析取支的数量、长度、层次、性质和功能等进行了考察，结果表明：“或者”的使用频率约是“或”的30倍，国家层...

mysql通配符使⽤mysql通配符使⽤:在mysql查询中，经常会⽤到通配符，⽽且mysql的通配符和pgsql是有所不同的，甚⾄mysql中还可以使⽤正则表达式。本⽂就为⼤家带来mysql查询中通配符的使⽤。SQL模式匹配：“_” 匹配单个字符,”\_” 匹配”_”“%” 匹配任意个字符，包括零个字符sql模式下的匹配，缺省是对于字母的⼤⼩写没有要求，并且sql模式下，“=”或”!=”是不能在...

mongo 字符串 正则 匹配的数量Mongo 字符串正则匹配的数量是指在 MongoDB 中使用正则表达式进行字符串匹配操作时，能够匹配到的字符串的数量。MongoDB 是一种非关系型数据库，使用文档存储数据。在使用 MongoDB 时，经常需要对字符串进行模糊匹配，正则表达式是实现这一需求的常用工具。在 MongoDB 中，可以使用 regex 操作符来进行正则匹配。语法格式为：{ <f...

ActionScript编程  正则表达式的语法说明：正则表达式可以由字符、元字符和标志组成。并通过以上这些元素，组成特定的表达式以指定匹配规则。1．普通字符在正则表达式中，字母、数字、汉字、下划线、以及没有特殊定义的标点符号，都是普通字符。表达式中的普通字符，在匹配一个字符串的时候，匹配与之相同的一个字符。字符可以组成最简单的正则表达式，用于匹配与其相同的字符串。2．元字符元字符是在正...

一、概述在计算机编程和文本处理领域中，正则表达式是一种强大的工具，用于匹配和识别特定模式的字符串。正则表达式可以用于检查和分析文本中的数据，例如电流新箱位置区域、通联方式号码或者特定格式的日期。在本文中，我们将探讨一个特定的问题：如何编写一个正则表达式，来匹配包含相等数量的01和10串的字符串。二、什么是01和10串？在这里，我们首先需要明确01和10串的定义。01和10串是指字符串中连续出现的0...

水文比拟法计算公式1.比例公式比例公式是水文比拟法的基础，它用于计算两个物体的比例关系。比例公式的计算公式如下：a/b=c/d其中，a和b表示第一个物体的数量，c和d表示第二个物体的数量。根据这个公式，可以计算出未知物体的数量。比如，已知一个物体的数量是5个，与另一个物体的比例关系是5:3，那么可以使用比例公式来计算未知物体的数量：5/3=x/5通过交叉相乘，可以计算出未知物体的数量：5*5=3*...

nearmiss重采样算法近似接近算法（NearMiss）是一种用于解决不平衡数据集问题的重采样算法。不平衡数据集指的是训练集中不同类别的样本数量差异较大的情况。在这种情况下，模型可能会倾向于预测样本数量多的类别，而忽略数量少的类别。近似接近算法通过减少数量多的类别样本数量或增加数量少的类别样本数量，来平衡不平衡数据集，从而提高模型的性能。近似接近算法主要有三种变体：NearMiss-1、Near...

claude 参数量 -回复关于参数量的讨论一直是机器学习领域内的热门话题之一。参数量是指一个模型中需要学习的变量的数量，也可以理解为模型的复杂度。在机器学习算法中，合理的参数量选择对于模型的性能和效率都有着重要的影响。本文将从不同角度深入探讨参数量的意义、影响和选择。首先，我们需要明确参数量与模型性能之间的关系。一般来说，参数量越大，模型的自由度就越高，可以更好地拟合训练数据，但也容易造成过拟合...

逻辑回归模型样本量与指标数量关系引言逻辑回归是一种常用的分类算法，广泛应用于各个领域，如金融、医疗、市场营销等。在构建逻辑回归模型时，样本量和指标数量是两个关键因素，它们之间存在着一定的关系。本文将从样本量和指标数量两个方面，探讨逻辑回归模型中它们之间的关系。样本量对逻辑回归模型的影响样本量的重要性在构建逻辑回归模型时，样本量是非常重要的。样本量的大小直接影响模型的稳定性和准确性。如果样本量过小，...

特征抽取中常见的数据平衡问题解决方法在机器学习和数据挖掘领域，特征抽取是一个重要的步骤。通过选择和提取合适的特征，可以有效地提高模型的性能和准确度。然而，在实际应用中，我们经常会面临数据不平衡的问题，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。这种情况下，模型容易偏向于多数类别，导致对少数类别的预测效果较差。本文将介绍一些常见的数据平衡问题解决方法。一、欠采样欠采样是一种常见的数据平衡方法，它通过减少多...

二项分布知识点关键信息项：1、 二项分布的定义2、 二项分布的参数3、 二项分布的概率计算公式4、 二项分布的期望与方差5、 二项分布的适用条件6、 二项分布的实例应用11 二项分布的定义二项分布是一种离散概率分布，用于描述在 n 次独立重复的伯努利试验中，成功的次数 X 的概率分布。在每次试验中，成功的概率为 p，失败的概率为 1  p 。111 伯努利试验的特点伯努利试验具有以下两个...

二项式分布和超几何分布    二项式分布和超几何分布是概率论中两个基础的离散分布，它们都涉及到从有限的总体中选取一个样本的问题。这篇文章将对这两种分布进行介绍和比较。    一、二项式分布    二项式分布是指在n次独立重复试验中，成功事件发生的概率为p，失败事件发生的概率为1-p，每次试验都有两个可能出现的结果，其中成功与失败互斥、且概...

模型参数量描述在常用的正则化计算方法中 属于1. 前言在深度学习领域中，深度神经网络是目前主流的机器学习模型之一。一个深度神经网络通常被描述为一个由多个神经网络层组成的结构。每个神经网络层都包含多个神经元，这些神经元通过权重和偏差对输入数据进行加权并进行非线性变换。在设计深度神经网络时，一个重要的考虑因素是模型的参数量。为了训练和部署模型，你需要知道模型的参数量。本文将介绍模型参数量的基本知识和计...

超几何分布的期望和方差公式超几何分布（hypergeometric distribution）是概率论中介乎于几何分布和泊松分布之间的一种分布，它反映了从包含有限数量元素中抽取样本的可能性。1. 超几何分布的期望：正则化协方差超几何分布的期望可以表示为：E（X）=n・M/N。其中，n表示抽样数量，M表示可能出现的正事件的数量，N表示样本总数。2. 超几何分布的方差：超几何分布的方差公式为：VAR（...

svm参数量计算支持向量机（SVM）是一种广泛使用的分类和回归算法，它的性能高度依赖于其参数的选择和设置。对于一个二分类问题，SVM有两个主要的参数：C和核函数的参数。1. C：这是一个正则化参数，它决定了对分类错误的惩罚程度。如果C的值过大，可能会导致过拟合，反之可能会导致欠拟合。2. 核函数及其参数：SVM通过非线性映射将输入空间映射到高维特征空间，然后在这个特征空间中构建线性分类器。这个映射...

robertalarge的参数量 理论说明1. 引言1.1 概述在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 领域，深度学习模型已经在诸如情感分析、文本生成和机器翻译等任务中表现出了卓越的性能。其中，许多最先进的模型都采用了大量参数来提高模型的复杂性和表示能力。然而，这些大型模型通常需要庞大的计算资源和存储空间，限制了它们在资源受限环境下的应用。正则化可以产...

python实现数学模型（插值、拟合和微分⽅程）问题1 车辆数量估计题⽬描述交通管理部门为了掌握⼀座桥梁的通⾏情况，在桥梁的⼀端每隔⼀段不等的时间，连续记录1min内通过桥梁的车辆数量，连续观测⼀天24h的通过车辆，车辆数据如下表所⽰。试建⽴模型分析估计这⼀天中总共有多少车辆通过这座桥梁。python 实现(关键程序)def get_line(xn, yn):def line(x):index =...

lasso回归样本点和因子数量正则化的回归分析    ## Lasso Regression: Sample Size and Number of Features.    English Answer:    Sample Size Considerations:    Minimum sample size: T...

岭回归矩阵形式岭回归是回归方法的一种，属于统计方法，也被称为 Tikhonov 正则化。岭回归主要解决的问题是：当预测变量的数量超过观测变量的数量，以及数据集之间具有多重共线性时。岭回归的矩阵形式如下：其中，$x$是预测变量，$y$是观测变量，$\beta_j$和$\beta_0$是待求的参数。而$\beta_0$可以理解成偏差（$Bias$）。一般情况下，使用最小二乘法求解上述回归问题的目标是最...

flamingo 参数量 -回复什么是参数量？为什么参数量在机器学习中如此重要，尤其是在深度学习模型中？在深度学习中，参数量的大小直接影响着模型的复杂性和性能。本文将一步一步解答这些问题，并深入探讨参数量对于深度学习模型的影响。一、参数量的定义和重要性参数量是指机器学习模型中需要学习的参数的数量。对于分类、回归、聚类等各种机器学习任务，模型需要根据输入数据调整参数以达到最佳性能。参数量决定了模型的...

卷积神经网络的参数剪枝和稀疏化方法随着人工智能技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）已经成为了计算机视觉和图像识别领域的重要工具。然而，CNN模型通常具有大量的参数，导致模型体积庞大、计算量大、存储空间占用大的问题。为了解决这一问题，研究人员一直在探索如何通过参数剪枝和稀疏化方法来减少模型的参数数量，提高模型的效率和性能。参数剪枝是一种常用的模型压缩方法，通过剔除网络中对模型性能贡献较小的参数，来...

神经网络的常见错误及解决方法神经网络作为一种强大的机器学习工具，近年来在各个领域取得了重要的突破和应用。然而，正如任何复杂的技术一样，神经网络也存在一些常见的错误和挑战。本文将讨论一些常见的神经网络错误，并提供解决这些错误的方法。1. 过拟合过拟合是神经网络中最常见的问题之一。当神经网络在训练数据上表现良好，但在新数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。过拟合的原因通常是模型过于复杂，以至于过度拟合了训...

卷积神经网络的参数剪枝和稀疏化方法正则化网络在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、自然语言处理等任务中。然而，随着网络规模的不断扩大，CNN的参数数量也呈指数级增长，这导致了模型在存储和计算资源上的巨大消耗。为了解决这一问题，研究者们提出了参数剪枝和稀疏化的方法，通过去除网络中的冗余参数实现模型的精简和加速。一、参数剪枝参数剪枝是指通过一定的策略去除网络中的部分权重参数，从而...

springboot+redis实现点赞、浏览、收藏、评论等数量的增减操作springboot +redis 实现点赞、浏览、收藏、评论等数量的增减操作前⾔第⼀次写博客，记录⼀下：最近做了⼀个帖⼦的收藏、点赞数量的功能，其实之前也做过类似的功能，因为之前⼀直使⽤的mysql 总是感觉对于这种频繁需要改变的值，不应该给予Mysql过⼤的压⼒，本⽂章采⽤的是redis 做了持久化。下⾯贴出关键代码：D...

SpringBootmaxConnections、maxThreads、acceptCount解析maxConnections、maxThreads、acceptCount:如果tomcat当前处理的请求数⼩于等于maxConnections，则acceptCount所对应的队列会是空。即有3个窗⼝，2个⼈来，就不需要排队如果tomcat当前处理的请求数⼤于maxConnections，则新来的请...

SpringBoot+RabbitMQ配置参数解释最近⽣产RabbitMQ出了⼏次问题，所以抽时间整理了⼀份关于Spring Boot 整合RabbitMQ环境下的配置参数解释，通过官⽹⽂档和⽹上其他朋友⼀些⽂章参考归纳整理⽽得，有错误之处还请指正~★RabbitMQ★Version: 1.5.13.RELEASE★属性⽂件：org.springframework.boot.autoconfigu...

在 MATLAB 中，nargout 是一个用于确定函数调用时输出参数数量的函数。在 Python 中，没有直接对应的内置函数来获取函数的输出参数数量。Python 的函数允许返回多个值，而这些值可以是以元组的形式返回的。在 Python 中，你可以通过以下方式获取函数返回值的数量：pythonCopy codedef my_function():    return 1, 2...

equate的名词摘要：1.equate 的含义和用法  2.equate 的名词形式  3.equate 的例句正文：1.equate 的含义和用法equate 是一个英语动词，它的意思是“使相等”，“使平等”。我们可以用它来表示将两个数量、概念或事物放在同等重要的位置。在日常生活中，我们可能会用到这个词来表示比较两个事物的相似之处。例如，我们可以说：“他试图将工作和家庭生活...

eth_gettransactioncount block parameter -回复什么是以太坊的eth_gettransactioncount（区块参数）函数？以太坊是一种基于区块链技术的开源平台，旨在构建去中心化的应用程序。一个以太坊的特点是其智能合约功能，通过智能合约，可以创建和部署具有特定功能和规则的数字资产。eth_gettransactioncount（区块参数）是以太坊平台上的一个...