回答:其实两者皆可，如果考虑到跨平台、可移植以及灵活性，建议还是Python，第一个回答详细介绍了Matlab GUI，这里我重点介绍一下Python GUI，感兴趣的朋友可以尝试一下：简单轻便tkinter这是Python自带的一个标准GUI开发库，完美支持3大操作平台，基于Tk接口，简便灵活，非常易于操作，基本组件和容器可以完全满足日常开发，如果你只是开发一个简单的桌面程序（类似于速算小程序），只关...
hearaway
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回答:1、这个题目问得不那么准确，你必须要精准计算出每秒查询时间（QPS）和事务时间（TPS），好比你感冒了，你说要配什么药，医生只能凭经验，你如果去抽象化验，知道是病毒还是细菌感染，数量是多少后，才能进一步诊断和配置服务器硬件。2、接下来，你要了解常用发中间件和数据库的极限并发量。比如redis一般是11w左右（纯粹内存读写）、mysql每秒写8w左右，读10来万（单表，多表就不一定，得看SQL的写法...
tuniutech
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回答:由于我经常被邀请做为一些大型互联网企业的面试官，所以我来回答一下这个问题。一般面试初级Java工程师都是应届毕业生或者是1至2年左右工作经验的程序员较多，这两种情况虽然面试的都是初级程序员的岗位，但是面试的要求上还是有所区别的。应届毕业生针对于应届毕业生来说，面试官最为关心的内容是面试者的知识结构是否健全。往往面试官在筛选的时候首要考虑的是学校，然后是专业，然后是知识的掌握情况。因为有不少科技公司...
AnthonyHan
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问题描述:无法qi'd初始化成功后运行启动脚本输出为：[root@usdp1 usdp]# ./bin/start-udp-server.shBASE_PATH: /opt/usdp-srv/usdp/binJMX_PATH: /opt/usdp-srv/usdp/jmx_exporterREPAIR_PATH: /opt/usdp-srv/usdp/repairUDP_PATH: /opt/usdp-srv/usdpREPAIR_BIN_P...
imailx
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...，这种原则称为正则化。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数.其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差.第二项，也就是对参数w的规则化函...
...试使用一条直线来拟合数据，使所有点到直线的距离之和最小。实际上，线性回归中通常使用残差平方和，即点到直线的平行于y轴的距离而不用垂线距离，残差平方和除以样本量n就是均方误差。均方误差作为线性回归模型的代...
...连续体，而不仅仅是神经网络。 在前面的文章中，普通最小二乘算法完成了这一工作，它发现了使误差平方和（即最小二乘）最小化的系数组合。 我们的神经网络回归器会做同样的事情。 它将迭代训练数据提取特征值，计...
...，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析维基百科。 简单线性回归 当只有一个自变量的时候，成为简单线性回归。 简单线性回归模型...
...归的具体示例下（即用直线进行预测），计算梯度是求解最小二乘问题的方法。在优化问题中，除了使用梯度求解较佳解决方案之外，还有许多其他可供选择的方法。事实上，随机梯度下降可能是最基本的优化方法之一，所以人...
...线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法...
...线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法...
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UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
