相关文章
机器学习 - 线性回归(最大后验估计)
最大似然估计的一个缺点是当训练数据比较少时会发生过拟合,估计的参数可能不准确.为了避免过拟合,我们可以给参数加上一些先验知识.
一、先从最大似然估计的一个缺点入手
最大似然估计(MLE)在处理小样本数据时,容易发…
建站知识
2025/2/17 1:05:54
攻防世界32 very_easy_sql【SSRF/SQL时间盲注】
不太会,以后慢慢看
被骗了,看见very_easy就点进来了,结果所有sql能试的全试了一点用都没有 打开源代码发现有个use.php 好家伙,这是真的在考sql吗...... 制作gopher协议的脚本:
import urllib.parsehost "12…
建站知识
2025/2/17 0:57:35
Itext源代码阅读(2) -- PdfReader
本文基于Itext 5,Itext7相较itext5虽然有较大变化,但是原理是一样的。 参考资料:
使用iText处理pdf文件的入门级教程_itextpdf 教程-CSDN博客 比较详实的介绍了长用的itext 的pdf处理。
深入iText7:第5章源代码实践指南-CSDN博…
建站知识
2025/2/16 3:27:49
SQL自学,mysql从入门到精通 --- 第 14天,主键、外键的使用
1.主键
PRIMARY KEY 主键的使用
字段值不允许重复,且不允许赋NULL值
创建主键
root@mysqldb 10:11: [d1]> CREATE TABLE t3(-> name varchar(10) PRIMARY KEY,-> age int,-> class varchar(8)-> );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)root@mysqldb 10:…
建站知识
2025/2/17 0:49:42
激活函数篇 04 —— softmax函数
将模型的输出转换为概率分布,使得模型能够输出每个类别的概率值。 Softmax ( a i ) e a i ∑ j 1 n e a j \text{Softmax}(a_i)\frac{e^{a_i}}{\sum_{j1}^n e^{a_j}} Softmax(ai)∑j1neajeai 其中, a i a_i ai 是输入向量中的第 i i i 个…
建站知识
2025/3/2 11:54:28
快速在wsl上部署学习使用c++轻量化服务器-学习笔记
知乎上推荐的Tinywebserver这个服务器,快速部署搭建,学习c服务器开发
仓库地址
githubhttps://link.zhihu.com/?targethttps%3A//github.com/qinguoyi/TinyWebServerhttps://link.zhihu.com/?targethttps%3A//github.com/qinguoyi/TinyWebServerhttp…
建站知识
2025/2/17 0:42:45