凸集是指线性空间中的一个集合,其中每两点之间的直线段都完全位于该集合内部。具体来说,如果对于集合中的任意两点x和y,以及任意一个在0到1之间的实数θ,集合中包含所有形如z = θx + (1-θ)y的点,那么这个集合就是一个凸集。
基于上一篇文章WebAPI 添加JWT令牌身份验证 提炼出两个关键点,由于篇幅过长没有过多解释,本篇提出两个技术关键点,仅供学习,并提供源码下载。
dotnet团队已于2025年4月10日发布了.NET 10 的第三个预览版本,在使用WebApi模板创建项目时会发现一些不同,下面是以前后端分离为基本需求搭建一个WebAPI的过程,仅供学习,并提供源码下载。
.net下编程关于JWT遇到错误:No authenticationScheme was specified, and there was no DefaultChallengeScheme found. The default schemes can be set using either AddAuthentication(string defaultScheme) or AddAuthent
针对开发中使用到的GIS地图功能进行技术上汇总。以下为您整理GIS地图的免费解决方案、主流技术及实际应用场景,涵盖从基础工具到前沿技术的分层解析
平方和公式是指前n个自然数的平方和,即1² + 2² + 3² + ... + n²的公式,其结果为n(n+1)(2n+1)/6。以下是推导过程:
多元线性回归是一种常见且重要的统计分析方法,它是简单线性回归的扩展,用于研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系。以下将从原理、模型建立、参数估计、模型评估、优缺点和应用场景等方面详细介绍。
在数据分析和机器学习中,经常会使用回归模型来预测某个变量的值,而 R²(决定系数,Coefficient of Determination) 是衡量回归模型好坏的一个关键指标。那么,R² 到底是什么?如何计算?又有哪些应用场景和局限性呢?
一元线性回归是统计学中最基础的预测模型,用于分析一个自变量(X)与一个因变量(Y)之间的线性关系。一元线性回归(Simple Linear Regression)是统计学和机器学习中一种基础且重要的分析方法,用于研究一个自变量(解释变量)与一个因变量(响应变量)之间的线性关系。其核心目标是通过建立数学模型,利用已知数据预测或解释因变量的变化。
在机器学习和数据分析中,划分数据集是模型训练与评估的关键步骤。以下是常见的划分方法及其适用场景:简单划分(Hold-out Split)交叉验证(Cross-Validation)时间序列划分 分层抽样(Stratified Sampling) 自助法(Bootstrap)
我们以NVIDIA显卡的整体性能从高到低的顺序(即基准测试的平均结果)列出了列表。仅考虑NVIDIA制造商的显卡,但适用于所有市场(台式机,笔记本电脑和工作站)。在基准测试和游戏没有结果的显卡不包括在排名中。
贝叶斯定理是指概率论中的一个重要定理,用于计算在已知某些条件发生的情况下,某个事件发生的概率。具体来说,它提供了一种 "更新" 我们对某个事件概率的方式:当我们获得新的信息时,可以利用贝叶斯定理来调整原来的判断。
边缘分布(Marginal Distribution)是概率论和统计学中的一个重要概念。它指的是在多维随机变量中,只包含其中部分变量的概率分布。换句话说,边缘分布是通过对联合分布进行求和或积分,忽略其他变量的影响,得到单个变量的概率分布。
在概率论中,独立概念是描述事件或变量间无关联性的核心术语。数学定义如下: 若事件A与B满足条件:P(A∩B)=P(A)⋅P(B) 则称A与B相互独立。该公式表明两事件同时发生的概率等于各自概率的乘积,体现无相互影响性。
在概率论中,P(Probability)表示事件发生的概率,是一个介于 0 到 1 之间的数值,用来衡量某个事件发生的可能性。如果事件不可能发生,则概率为 0;如果事件肯定会发生,则概率为 1。
在学习大数据模型训练的课程,用到了测试数据下载,计划数据分析的实战,完成kaggle上[泰坦尼克的任务](https://www.kaggle.com/c/titanic/overview),实战数据分析全流程。
在C#中遇到字符串转日期格式,其中字符串格式支持的类型有哪些呢?之前都是用的ParseExact,发现有些不妥。
在.net8中使用 MessagePack-CSharp做序列化实例类遇到错误:MsgPack007 Cannot find a public constructor。如何解决呢?
升级之前的一个项目从.NET8到.NET9后发现一个问题,程序总是莫名奇妙的闪退,通过跟踪定位到位置,发现是和调用C++ Library有关。
NUnit1032: The field bag should be Disposed in a methodannotated with OneTimeTearDownAttribute。
Vue脚手架程序发布到IIS上使用,本来我们可以选择使用路由的Hash模式来处理刷新页面,但是Url有点丑,所以我们就还用传统的History模式,来处理,只需要添加一个重向就可以了。