Extreme Learning Machine MATLAB程序:ELM极速学习机
Extreme Learning Machine 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 2004年南洋理工大学黄广斌提出了ELM算法。极限学习机(ELM Extreme Learning Machine)是一种快速的的单隐层前馈神经网络(SLFN)训练算法。 该算法的特点是在网络参数的确定过程中,隐层节点参数(a,b)随机选取,在训练过程中无需调节,只需要设置隐含层神经元的个数,便可以获得唯一的最优解;而网络的外权(即输出权值)是通过最
leetcode菜鸡斗智斗勇系列(6)--- 检查一个string里面有几个对称的字段
1.原题: https://leetcode.com/problems/split-a-string-in-balanced-strings/ Split a String in Balanced Strings: Balanced strings are those who have equal quantity of 'L' and 'R' characters. Given a balanced string s split it in the maximum amount of bal
机械硬盘提示此卷不包含可识别的文件系统要如何办啊
问题描述:
此卷不包含可识别的文件系统说明这个盘的文件系统结构损坏了。在平时如果数据不重要,那么可以直接格式化就能用了。但是有的时候里面的数据很重要,那么就必须先恢复出数据再格式化。具体恢复方法可以看正文了解(不格式化的恢复方法)
![](https://s1.51cto.com/images/20200103/1578047787187317.png)
工具/软件:极限数据恢复软件
国内用什么企业邮箱比较好?
国内用什么企业邮箱?作为企业办公的重要工具,选择企业邮箱,要从多个方面进行考虑,包括稳定性、发信效果、管理功能等。稳定性国内企业邮箱品牌中,TOM企业邮箱的性价比较高,作为老牌的电子邮箱品牌,其所使用的邮件防火墙系统,会有专业的团队定期进行更新维护。发信效果如果您公司经常需要和国外的客户进行业务邮件沟通,TOM企业邮箱设置有国际专线网络通道,对每一封邮件进行SSL协议加密,可以快速将邮件发送至对方
DWVA-关于登陆页面绕过的漏洞详解<Brute Force>
本文是关于漏洞靶场DWVA第一个模块Brute Force的详细解答 LOW等级 此为最低等级low等级下的登录页面,先查看下源代码 1 <?php
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3 if( isset( $_GET[ 'Login' ] ) ) {
4 // Get username
5 $user = $_GET[ 'username' ];
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7 // Get password
8 $pass = $_GET[ 'password' ];
9 $p
从零开始学CAS单点登录——实例Demo
从零开始学CAS单点登录——实例Demo 什么是单点登录 单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。 我们目前的系统存在诸多子系统,而这些子系统是分别部署在不同的服务器中,那么使用传统方式的session是无法解决的,我们需要使用相关的单点登录技术来解决。 什么是CAS CAS 是 Yale 大学发起的一个开源项目,旨在为 Web 应用系统提供一种可靠
创建新线程的两种方法比较
//方法一:从Thread派生一个自定义类,然后覆写run()方法:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Thread t = new MyThread();
t.start(); // 启动新线程
}
}
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
PHP+VUE实现前端和后端数据互通(宝塔面板)
基于element和vue的一个简单的后台管理页面基础模型(这里我用了php从数据库获取数据然后在JS区域接收了获取的数据。PS:不会用axios) 直接附上所有代码:数据库:mywu 用户名:root 密码:root 数据表:test <?php
header("Content-type:text/html;charset=utf-8");
$host = "localhost";
$username = 'root';
$password = 'root';
$db = 'mywu';
/
三、串、数组和广义表
(内容待完善) 知识点 串的模式匹配又称子串定位运算或串匹配。在匹配中,将主串称为目标(串),子串称为模式(串)。 BF法(Brute Force): KMP法: 串的模式匹配的两种方法。BF法,朴素的串匹配法。KMP法,尽可能的滑动得更远,利用部分的匹配结果。 朴素的模式匹配算法(BF算法) 图示说明 第一轮比较: 第二轮比较: ...... 原理一致,省略中间步骤 第五轮: 第六轮: 第一轮:子串中的第一个字符与主串中的第一个字符进行比较 若相等,则继续比较主串与子串的第二个字符 若不相等
git pull 报错 fatal: couldn't find remote ref master
目录 #事故现场 #原因 #事故现场 新建的远程仓库,本地pull的时候出现这错误; #原因 这个仓库还没有文件,空的,直接push本地修改就可以了,不需要pull了。
pytorch 中的variable函数
torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现(tensor变成variable之后才能进行反向传播求梯度?用变量.backward()进行反向传播之后,var.grad中保存了var的梯度) x = Variable(tensor, requires_grad = True) Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Ten
一、数据结构基本概念
(待完善) 数据(Date) 客观事物的符号表示,是所有能输入到计算机中并能被计算机程序存储、加工处理的符号的总称。 数据元素(Date element) 数据的基本单位,也称节点(nede)或记录(record)。 数据项(Date item) 组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的数据最小单元,也称域(Field)。 数据对象(Date object) 性质相同的数据元素的的集合,数据的一个子集。 数据结构(Date Structure) 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
DataGridView中实现自动编号
/// <summary> /// DataGridView中实现自动编号 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void dataGridView1_RowPostPaint(object sender, DataGridViewRowPostPaintEventArgs e) { Rectangle rectangle = new Rectangle(e.R
dubbo接口服务调用公共类
import json, time import telnetlib from datetime import datetime class Dubbo(telnetlib.Telnet): prompt = 'dubbo>' coding = 'utf-8' def __init__(self, host=None, port=0): super().__init__(host, port) # 触发dubbo提示符 s
[强化学习论文笔记(7)]:DPG
Deterministic Policy Gradient Algorithms 论文地址 DPG 笔记 出发点 首先最开始提出的policy gradient 算法是 stochastic的。 这里的随机是指随机策略\(\pi_\theta(a|s)=P[a|s,;\theta]\). 但是随机策略在高维连续动作空间上可能会有问题,毕竟要考虑当前状态下所有的动作带来的不同的影响,需要更多的(s,a)的数据来形成更准确的判断 但是对于确定性策略\(a=\mu_theta(s)\). 过去,认为
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