时间： 2024-11-05 07:32:57
光纤连接器分类
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数据库介绍与分类
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PHP_递归实现无限级分类
<?php /** * 递归方法实现无限级别分类 * @param array $list 要生成树形列表的数组[该数组中必须要有主键id 和 父级pid] * @param int $pid=0 父级id * @param int $level=0 缩进次数[用于指定分类名称要缩进的数量] */ function getTree($list,$pid=0,$level=0 ) { // static 表示声明一个静态变量, 静态变量在函数中会一直保存它的值 static $tree = arr
使用多级分组报表展现分类数据
当你走进便利店,你会发现所有的商品都是按类排放的,分类排放可以帮助您快速找到同类商品,也可以快速发现你想要的商品. 当去饭店吃饭的时候,菜单上的菜也是按类别排列的,比如凉菜,热菜,汤类,主食等.点菜时你会直接翻到你想要的那一类菜单,点菜. -- 通过上面场景,大家就理解分组呈现数据的好处了,分组可以帮助快速定位,方便数据查找,汇总,分析数据趋势等.有时候分析某一单一的商品并无价值,所以采用分组是最常见也是最简单的数据分析手段. 分组报表则是在报表中使用分组功能,是工作中最常用的报表类型,分组功能
2.1 二分分类
本周学习神经网络编程的基础知识 构建神经网络,有些技巧是非常重要 神经网络的计算过程中,通常有一个正向的过程(正向传播步骤),接着会有一个反向步骤(反向传播步骤), 为什么神经网络的计算可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程?本周课程通过使用logistic回归来阐述,以便于能够更好的理解, logistic回归是一个用于二分分类的算法 比如有一个二分分类问题的例子, 假如有一张图像作为输入是这样的,你想输出识别此图的标签,如果是猫,输出1,如果不是,则输出0 使用y来表示输出的结果标签, 来
栅格重分类和条件函数均可以实现对流量统计数据进行定义划分
ArcGIS水分分析工具的流向分析是基于D8单流向算法,如果分析使用的DEM存在凹陷点,就会产生汇,导致径流断流从而影响了分析结果.在前面章节<ArcGIS水文分析实战教程(2)ArcGIS水文分析工具的基本原理>中又介绍过D8算法,而<ArcGIS水文分析实战教程(4)地形预处理>章节中笔者也较少过如何创建无凹陷点得DEM数据,在使用流向分析工具之前可以先行阅读. 首先流向分析要使用填洼过的数据,确保DEM数据没有凹陷点.如果数据准备妥当,直接使用水文分析工具箱中的[流向]工具进
JS学习笔记（一）： 使用原生JS 实现导航栏下多级分类弹出效果
在给静态页面静添加交互效果时遇到的问题 : 鼠标划入二级菜单时 一级菜单样 ":hover" 式无法保持 情景如下: 解决思路: 利用二级菜单的onmouseover/out事件 重新构建一级菜单 ".hover" 样式类 代码如下: CSS部分: 在原来的目标:hover样式中 增加 .hover状态 li.app_jd a:hover,li.app_jd a.hover{ background-position: -126px -397px; } li.serv
前端学习 -- Css -- 字体分类
在网页中将字体分成5大类: serif(衬线字体) sans-serif(非衬线字体) monospace (等宽字体) cursive (草书字体) fantasy (虚幻字体) 可以将字体设置为这些大的分类,当设置为大的分类以后,浏览器会自动选择指定的字体并应用样式. 一般会将字体的大分类,指定为font-family中的最后一个字体. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"&
Softmax回归(Softmax Regression, K分类问题)
Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集: 系统参数为: Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到: 令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量 参数求解 类似于logistic regression,求最大似然概率,有: 其中1{k=y}为真值
关于二分类的评价指标体系
一下内容转载自:https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣. 1) ROC曲线 在信号检测理论中,接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是一种坐标图式的分析工具,用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型.