一、SVM的基本思想 SVM的基本思想是在样本的向量空间中寻找一个超平面，使得两类样本被分割在平面的两端。这样的平面理论上有无穷多个，但SVM的目标是找到一个最优的超平面，即两侧距离超平面最近的样本点到超平面的距离被最大化的超平面。这个…

获取小程序码：小程序码为圆图，且不受数量限制。 目录 文档 接口地址 请求方式 功能描述 注意事项 获取 scene 值 请求参数 返回参数 对接 请求方法 获取小程序码 调用获取小程序码 总结 文档 接口地址 https://api.weixin.qq.com/wxa/get…

题目： 给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。 你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你…

信息系统安全属性 保密性：最小授权原则、防暴露、信息加密、物理保密完整性：安全协议、校验码、密码校验、数字签名、公证可用性：综合保障( IP过滤、业务流控制、路由选择控制、审计跟踪)不可抵赖性：数字签名 加密技术 1&#…

鸿蒙HarmonyOS NEXT应用开发架构设计-模块生命周期管理 模块化开发 模块化开发已经是应用开发中的一个共识，一般对于公司级的应用开发，都会考虑是否可以进行模块化开发。 HarmonyOS NEXT系统应用开发目前使用的Stage模型其实就有涉及模块化开发的部分…

损失函数是深度学习模型训练过程中不可或缺的一部分，是模型预测值与真实值之间差异的客观衡量标准。它们是模型训练的基础，指导算法调整模型参数，以最小化损失并提高预测准确性。它们衡量了模型预测值与真实值的吻合程度。通过最小化这种损失…

无监督学习（Unsupervised Learning） 无监督学习是一种机器学习方法，主要用于没有标签的数据集。其目标是从数据中挖掘出潜在的结构和模式。常见的无监督学习任务包括 聚类、降维、密度估计 和 异常检测。 1. 无监督学习的核心目标 1.1 聚类…

SSM整合（配置类形式） 环境准备 Step1： 创建web项目并在pom.xml文件中导入所有相关坐标及相关插件（Tomcat、maven插件） 导入Spring基础坐标：spring-context 导入Spring提供的监听器ContextLoaderListener的…