张士玉小黑屋

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第219章易木旸素来是娇生惯养的，尤其是在腿断了之后，那真是把自己当成残疾人看，动不得，成天就躺着，恨不得要护工喂他喝水吃饭。见到装修公司的人来，他哼哼唧唧昨天去了一趟法庭，我可累惨了，你今天来，最好能把事情彻底解决。你跟我律师谈吧。他斜倚在病床上，打着石膏的腿放在他们坐着的一侧，显得尤为的臃肿。装修公司的人也不想多费唇舌，言简意赅：你们出的160万，我是肯定不能接受的，前期的工人费，材料费，我们公司都垫付了，我们也损失惨重。那跟我有什么关系？说好只旁观的易木旸，忍不住怼了回去。这样吧，我只能原价赔偿120万，我们双方各让一步。这家装修公司在业内知名，专门做工装的，全国连锁公司好几家，如今账户被冻结，影响太大，不得已只能让步。舒律师，你觉得还有可谈的余地吗？我好累的，不是抱着诚意来，就别来打

团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、论文        本文介绍我们被机器学习顶级国际会议ICLR2023接收的论文“DamoFD:DiggingintoBackboneDesignonFaceDetection"论文链接：https://openreview.net/pdf?id=NkJOhtNKX91开源代码（欢迎点赞、收藏、转发三连啊~~~）：https://github.com/ly19965/EasyFace/tree/master/face_project/face_detection/DamoFD二、背景1.人脸检测问题定义        人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置，给出人脸的具体坐标，一般是矩形坐标

前言Xgboost对特征工程和数据处理比较友好，相比之下调参成为用好Xgboost重要的一环，本文分别从参数、调参方法、Python实现的维度进行梳理，作为调参思路的记录。本文将关注以下几个问题：1.Xgboost哪些参数需要调参？2.通用的调参方法有哪些？ 如何实现？Xgboost哪些参数需要调参？下表列出了xgboost0.90版本下  xgboost.sklearn  中XGBBaseModel的所有输入参数;根据对全部31个参数功能的初步了解并参考了其他博文（包括XGBoost调参笔记_浅笑古今的博客-CSDN博客_xgboost调参，https://segmentfault.com/a/1190000014040317等）,初步对xgboost

一、先来先服务调度算法（1）算法内容：先来先服务调度算法是一种最简单的调度算法，可以应用于高级调度也可以运用于低级调度。高级调度时，FCFS调度算法按照作业进入后备作业队列的先后顺序选择作业进入内存，即先进入后备作业队列的作业被优先选择进入内存，然后为选中的作业创建进程并分配该作业所需资源。低级调度时，FCFS调度算法每次从内存的进程/线程就绪队列中选择一个最先进入的进程/线程，然后由进程/线程调度程序将CPU分配给它并使其运行。（2）算法要求：每个进程由一个进程控制快（PCB）表示。进程控制块可以包含如下信息：进程名，到达时间，运行时间，开始时间，完成时间，等待时间，周转时间，代权周转时间等。先进入就绪队列的进程，先分配处理机运行。一旦一个进程占有了处理机，它就一直运行下去，直到该进程

文章目录一、前言①什么是Thymeleaf？②特点二、Thymeleaf的使用1、完成Thymeleaf入门⑴新建一个SpringBoot项目demo_thymeleaf⑵项目-完整代码⑶效果图2、对Thymeleaf的基础认识⑴创建模板⑵使用文本⑶标准表达式语法⑷条件判断想要了解更多一、前言①什么是Thymeleaf？Thymeleaf是一个现代服务器端Java模板引擎，适用于Web和独立环境，能够处理HTML，XML，JavaScript，CSS甚至纯文本。Thymeleaf的主要目标是提供一种优雅且高度可维护的模板创建方式。为实现这一目标，它以自然模板的概念为基础，将其逻辑注入模板文件，其方式不会影响模板被用作设计原

机器学习期末题库1.属于监督学习的机器学习算法是：贝叶斯分类器2.属于⽆监督学习的机器学习算法是：层次聚类3.⼆项式分布的共轭分布是：Beta分布4.多项式分布的共轭分布是：Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是：假设样本各维属性独⽴6.下列⽅法没有考虑先验分布的是：最⼤似然估计7.对于正态密度的贝叶斯分类器，各类协⽅差矩阵相同时，决策函数为：线性决策函数8.下列属于线性分类⽅法的是：感知机9.下列⽅法不受数据归⼀化影响的是：决策树10.下列分类⽅法中不会⽤到梯度下降法的是：最⼩距离分类器11.下列⽅法使⽤最⼤似然估计的是：Logistic回归12.关于线性鉴别分析的描述最准确的是，找到⼀个投影⽅向，使得：类内距离最⼩，类间距离最⼤13.SVM的原理的简

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