R语言模型评估网格搜索

### 网格搜索 ###
install.packages("gbm")
set.seed(1234)
library(caret)
library(gbm)
fitControl <- trainControl(method = 'repeatedcv',number = 10,repeats = 5)
# 设置网格搜索的参数池
gbmGrid <- expand.grid(interaction.depth = c(3,5,9),n.trees = (1:20)*5,shrinkage = 0.1,n.minobsinnode = 20)
nrow(gbmGrid)
# 训练模型，找出最优参数组合
gbmfit <- train(accept ~ .,data = car,method = 'gbm',trControl = fitControl,tuneGrid = gbmGrid,metric = 'Accuracy')gbmfit$bestTune # 查看模型最优的参数组合plot(gbmfit)
     8        0.5290             nan     0.1000    0.06389        0.4866             nan     0.1000    0.066810        0.4438             nan     0.1000    0.050620        0.2592             nan     0.1000    0.010040        0.1435             nan     0.1000   -0.001960        0.0950             nan     0.1000   -0.000280        0.0668             nan     0.1000   -0.0004100        0.0485             nan     0.1000   -0.0014Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41092        1.1518             nan     0.1000    0.25873        0.9983             nan     0.1000    0.18444        0.8888             nan     0.1000    0.14465        0.8016             nan     0.1000    0.10096        0.7391             nan     0.1000    0.08977        0.6838             nan     0.1000    0.07798        0.6363             nan     0.1000    0.05529        0.6021             nan     0.1000    0.042910        0.5728             nan     0.1000    0.043120        0.4161             nan     0.1000    0.012840        0.2905             nan     0.1000    0.004360        0.2250             nan     0.1000    0.000080        0.1868             nan     0.1000    0.0028100        0.1599             nan     0.1000   -0.0011Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42532        1.1400             nan     0.1000    0.28013        0.9769             nan     0.1000    0.20714        0.8536             nan     0.1000    0.15885        0.7568             nan     0.1000    0.12686        0.6804             nan     0.1000    0.10217        0.6178             nan     0.1000    0.07958        0.5680             nan     0.1000    0.06599        0.5270             nan     0.1000    0.053210        0.4928             nan     0.1000    0.047620        0.3168             nan     0.1000    0.004440        0.2040             nan     0.1000    0.001460        0.1528             nan     0.1000    0.003580        0.1202             nan     0.1000   -0.0011100        0.0962             nan     0.1000   -0.0015Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44172        1.1298             nan     0.1000    0.29283        0.9571             nan     0.1000    0.21594        0.8269             nan     0.1000    0.16575        0.7264             nan     0.1000    0.13086        0.6474             nan     0.1000    0.11527        0.5760             nan     0.1000    0.08548        0.5225             nan     0.1000    0.07179        0.4757             nan     0.1000    0.062010        0.4349             nan     0.1000    0.046720        0.2496             nan     0.1000    0.015540        0.1395             nan     0.1000    0.002460        0.0900             nan     0.1000    0.000280        0.0630             nan     0.1000   -0.0012100        0.0456             nan     0.1000   -0.0007Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41642        1.1512             nan     0.1000    0.27603        0.9959             nan     0.1000    0.19364        0.8834             nan     0.1000    0.14185        0.7990             nan     0.1000    0.11196        0.7317             nan     0.1000    0.08697        0.6786             nan     0.1000    0.07188        0.6348             nan     0.1000    0.05339        0.5993             nan     0.1000    0.046510        0.5704             nan     0.1000    0.044020        0.4054             nan     0.1000    0.015240        0.2805             nan     0.1000   -0.000160        0.2258             nan     0.1000   -0.000280        0.1853             nan     0.1000   -0.0010100        0.1642             nan     0.1000    0.0004Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43272        1.1387             nan     0.1000    0.28073        0.9689             nan     0.1000    0.20874        0.8447             nan     0.1000    0.15105        0.7518             nan     0.1000    0.12016        0.6790             nan     0.1000    0.09267        0.6215             nan     0.1000    0.08168        0.5699             nan     0.1000    0.07559        0.5238             nan     0.1000    0.052510        0.4900             nan     0.1000    0.047620        0.3147             nan     0.1000    0.008840        0.1975             nan     0.1000    0.005160        0.1471             nan     0.1000    0.000780        0.1137             nan     0.1000   -0.0017100        0.0918             nan     0.1000   -0.0004Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44642        1.1234             nan     0.1000    0.28283        0.9530             nan     0.1000    0.21644        0.8232             nan     0.1000    0.16885        0.7208             nan     0.1000    0.12316        0.6437             nan     0.1000    0.10197        0.5806             nan     0.1000    0.08458        0.5270             nan     0.1000    0.06259        0.4843             nan     0.1000    0.056010        0.4474             nan     0.1000    0.051020        0.2581             nan     0.1000    0.013840        0.1420             nan     0.1000    0.005360        0.0905             nan     0.1000   -0.000680        0.0628             nan     0.1000   -0.0023100        0.0462             nan     0.1000   -0.0008Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41242        1.1500             nan     0.1000    0.26663        0.9955             nan     0.1000    0.18424        0.8853             nan     0.1000    0.14855        0.7969             nan     0.1000    0.11316        0.7292             nan     0.1000    0.08847        0.6759             nan     0.1000    0.06678        0.6332             nan     0.1000    0.05879        0.5957             nan     0.1000    0.051110        0.5650             nan     0.1000    0.039420        0.4060             nan     0.1000    0.014140        0.2817             nan     0.1000    0.002860        0.2236             nan     0.1000    0.000980        0.1849             nan     0.1000   -0.0016100        0.1626             nan     0.1000   -0.0007Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43712        1.1354             nan     0.1000    0.28723        0.9702             nan     0.1000    0.20434        0.8451             nan     0.1000    0.15605        0.7503             nan     0.1000    0.11726        0.6772             nan     0.1000    0.10547        0.6124             nan     0.1000    0.08198        0.5604             nan     0.1000    0.06619        0.5202             nan     0.1000    0.052210        0.4849             nan     0.1000    0.043920        0.3242             nan     0.1000    0.013440        0.2085             nan     0.1000    0.003460        0.1533             nan     0.1000    0.001380        0.1204             nan     0.1000   -0.0008100        0.0960             nan     0.1000    0.0000Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.45122        1.1244             nan     0.1000    0.29893        0.9515             nan     0.1000    0.20754        0.8231             nan     0.1000    0.15795        0.7267             nan     0.1000    0.13296        0.6451             nan     0.1000    0.10377        0.5791             nan     0.1000    0.08628        0.5237             nan     0.1000    0.06859        0.4813             nan     0.1000    0.054010        0.4468             nan     0.1000    0.051820        0.2605             nan     0.1000    0.012440        0.1429             nan     0.1000    0.004460        0.0948             nan     0.1000    0.001680        0.0664             nan     0.1000   -0.0015100        0.0492             nan     0.1000   -0.0012Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41002        1.1522             nan     0.1000    0.26263        0.9967             nan     0.1000    0.18604        0.8860             nan     0.1000    0.14485        0.8010             nan     0.1000    0.11566        0.7311             nan     0.1000    0.09007        0.6770             nan     0.1000    0.06008        0.6358             nan     0.1000    0.06149        0.5988             nan     0.1000    0.048510        0.5681             nan     0.1000    0.038820        0.4105             nan     0.1000    0.016440        0.2860             nan     0.1000    0.007560        0.2278             nan     0.1000   -0.000680        0.1867             nan     0.1000   -0.0004100        0.1551             nan     0.1000    0.0002Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41712        1.1380             nan     0.1000    0.28313        0.9722             nan     0.1000    0.20834        0.8485             nan     0.1000    0.15225        0.7577             nan     0.1000    0.12156        0.6810             nan     0.1000    0.09677        0.6197             nan     0.1000    0.07898        0.5689             nan     0.1000    0.06339        0.5282             nan     0.1000    0.050810        0.4942             nan     0.1000    0.049820        0.3159             nan     0.1000    0.012540        0.1978             nan     0.1000    0.003260        0.1445             nan     0.1000   -0.001680        0.1146             nan     0.1000   -0.0004100        0.0933             nan     0.1000   -0.0006Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44722        1.1258             nan     0.1000    0.29403        0.9497             nan     0.1000    0.21094        0.8235             nan     0.1000    0.16645        0.7233             nan     0.1000    0.12466        0.6462             nan     0.1000    0.11307        0.5763             nan     0.1000    0.08268        0.5238             nan     0.1000    0.06899        0.4778             nan     0.1000    0.061110        0.4355             nan     0.1000    0.042620        0.2623             nan     0.1000    0.011040        0.1440             nan     0.1000    0.005660        0.0923             nan     0.1000    0.000080        0.0644             nan     0.1000   -0.0010100        0.0473             nan     0.1000   -0.0019Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41372        1.1481             nan     0.1000    0.26833        0.9911             nan     0.1000    0.19644        0.8775             nan     0.1000    0.14355        0.7915             nan     0.1000    0.11356        0.7226             nan     0.1000    0.08757        0.6683             nan     0.1000    0.07468        0.6228             nan     0.1000    0.05529        0.5870             nan     0.1000    0.047310        0.5570             nan     0.1000    0.036320        0.4001             nan     0.1000    0.012340        0.2783             nan     0.1000    0.002260        0.2218             nan     0.1000    0.001080        0.1866             nan     0.1000    0.0027100        0.1582             nan     0.1000   -0.0009Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42952        1.1372             nan     0.1000    0.28433        0.9703             nan     0.1000    0.21034        0.8467             nan     0.1000    0.15735        0.7523             nan     0.1000    0.12056        0.6777             nan     0.1000    0.10067        0.6152             nan     0.1000    0.08658        0.5620             nan     0.1000    0.06359        0.5201             nan     0.1000    0.054210        0.4862             nan     0.1000    0.036120        0.3168             nan     0.1000    0.004540        0.2021             nan     0.1000    0.004060        0.1440             nan     0.1000   -0.000580        0.1128             nan     0.1000   -0.0009100        0.0916             nan     0.1000   -0.0003Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44432        1.1245             nan     0.1000    0.28543        0.9562             nan     0.1000    0.21824        0.8238             nan     0.1000    0.16765        0.7224             nan     0.1000    0.12946        0.6438             nan     0.1000    0.10157        0.5786             nan     0.1000    0.07818        0.5270             nan     0.1000    0.07499        0.4795             nan     0.1000    0.054910        0.4418             nan     0.1000    0.047720        0.2519             nan     0.1000    0.011540        0.1395             nan     0.1000    0.001360        0.0921             nan     0.1000   -0.001180        0.0637             nan     0.1000   -0.0010100        0.0454             nan     0.1000   -0.0002Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42252        1.1503             nan     0.1000    0.27363        0.9957             nan     0.1000    0.19424        0.8815             nan     0.1000    0.14015        0.7946             nan     0.1000    0.11196        0.7269             nan     0.1000    0.08237        0.6754             nan     0.1000    0.06478        0.6315             nan     0.1000    0.06009        0.5948             nan     0.1000    0.036710        0.5666             nan     0.1000    0.039520        0.4028             nan     0.1000    0.012040        0.2814             nan     0.1000    0.004960        0.2206             nan     0.1000    0.001680        0.1860             nan     0.1000    0.0000100        0.1581             nan     0.1000   -0.0001Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42972        1.1353             nan     0.1000    0.27473        0.9724             nan     0.1000    0.20614        0.8485             nan     0.1000    0.15295        0.7536             nan     0.1000    0.12016        0.6798             nan     0.1000    0.09637        0.6195             nan     0.1000    0.08658        0.5650             nan     0.1000    0.06679        0.5233             nan     0.1000    0.060610        0.4847             nan     0.1000    0.042620        0.3152             nan     0.1000    0.013140        0.2023             nan     0.1000    0.003560        0.1525             nan     0.1000    0.000080        0.1175             nan     0.1000   -0.0002100        0.0949             nan     0.1000   -0.0003Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43872        1.1285             nan     0.1000    0.30203        0.9499             nan     0.1000    0.21664        0.8197             nan     0.1000    0.15725        0.7244             nan     0.1000    0.13266        0.6445             nan     0.1000    0.10717        0.5778             nan     0.1000    0.08298        0.5240             nan     0.1000    0.07149        0.4785             nan     0.1000    0.057410        0.4401             nan     0.1000    0.046820        0.2610             nan     0.1000    0.009840        0.1431             nan     0.1000    0.001460        0.0902             nan     0.1000   -0.000080        0.0637             nan     0.1000   -0.0002100        0.0466             nan     0.1000   -0.0007Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41542        1.1516             nan     0.1000    0.25203        1.0049             nan     0.1000    0.19764        0.8869             nan     0.1000    0.14885        0.7997             nan     0.1000    0.11826        0.7289             nan     0.1000    0.08917        0.6756             nan     0.1000    0.06588        0.6337             nan     0.1000    0.05929        0.5970             nan     0.1000    0.050210        0.5648             nan     0.1000    0.041520        0.4027             nan     0.1000    0.009740        0.2722             nan     0.1000    0.003460        0.2167             nan     0.1000   -0.000180        0.1792             nan     0.1000   -0.0002100        0.1576             nan     0.1000   -0.0008Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43292        1.1395             nan     0.1000    0.28033        0.9743             nan     0.1000    0.21554        0.8491             nan     0.1000    0.15995        0.7544             nan     0.1000    0.12356        0.6797             nan     0.1000    0.10187        0.6164             nan     0.1000    0.06938        0.5709             nan     0.1000    0.06779        0.5285             nan     0.1000    0.052910        0.4947             nan     0.1000    0.041820        0.3213             nan     0.1000    0.009940        0.2009             nan     0.1000    0.001760        0.1491             nan     0.1000    0.001080        0.1175             nan     0.1000    0.0002100        0.0919             nan     0.1000   -0.0025Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.46002        1.1252             nan     0.1000    0.28993        0.9528             nan     0.1000    0.22134        0.8224             nan     0.1000    0.16315        0.7237             nan     0.1000    0.12926        0.6448             nan     0.1000    0.10607        0.5790             nan     0.1000    0.08888        0.5232             nan     0.1000    0.07109        0.4768             nan     0.1000    0.055610        0.4397             nan     0.1000    0.053820        0.2541             nan     0.1000    0.005740        0.1314             nan     0.1000    0.002860        0.0874             nan     0.1000   -0.000880        0.0613             nan     0.1000   -0.0000100        0.0436             nan     0.1000   -0.0014Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41622        1.1499             nan     0.1000    0.27183        0.9939             nan     0.1000    0.19584        0.8812             nan     0.1000    0.14115        0.7978             nan     0.1000    0.10486        0.7321             nan     0.1000    0.08997        0.6773             nan     0.1000    0.07128        0.6331             nan     0.1000    0.05149        0.5987             nan     0.1000    0.040610        0.5703             nan     0.1000    0.042220        0.4055             nan     0.1000    0.012440        0.2857             nan     0.1000    0.003160        0.2212             nan     0.1000    0.001580        0.1835             nan     0.1000   -0.0002100        0.1537             nan     0.1000   -0.0011Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43982        1.1377             nan     0.1000    0.28993        0.9701             nan     0.1000    0.21214        0.8465             nan     0.1000    0.15255        0.7549             nan     0.1000    0.12246        0.6789             nan     0.1000    0.09907        0.6173             nan     0.1000    0.08298        0.5652             nan     0.1000    0.06529        0.5236             nan     0.1000    0.054810        0.4891             nan     0.1000    0.045520        0.3193             nan     0.1000    0.012940        0.2046             nan     0.1000    0.000860        0.1477             nan     0.1000    0.000680        0.1163             nan     0.1000   -0.0012100        0.0965             nan     0.1000    0.0009Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44932        1.1282             nan     0.1000    0.29413        0.9533             nan     0.1000    0.22044        0.8223             nan     0.1000    0.16945        0.7173             nan     0.1000    0.12536        0.6402             nan     0.1000    0.09737        0.5787             nan     0.1000    0.08108        0.5262             nan     0.1000    0.07269        0.4812             nan     0.1000    0.059410        0.4418             nan     0.1000    0.054620        0.2580             nan     0.1000    0.009540        0.1393             nan     0.1000    0.003260        0.0929             nan     0.1000   -0.000980        0.0658             nan     0.1000   -0.0018100        0.0472             nan     0.1000    0.0001Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41372        1.1496             nan     0.1000    0.27533        0.9926             nan     0.1000    0.18084        0.8832             nan     0.1000    0.14535        0.7953             nan     0.1000    0.10926        0.7306             nan     0.1000    0.08547        0.6782             nan     0.1000    0.07358        0.6327             nan     0.1000    0.05609        0.5978             nan     0.1000    0.052510        0.5661             nan     0.1000    0.041520        0.4023             nan     0.1000    0.008340        0.2805             nan     0.1000    0.004560        0.2190             nan     0.1000   -0.000580        0.1856             nan     0.1000    0.0010100        0.1606             nan     0.1000    0.0004Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42292        1.1383             nan     0.1000    0.27163        0.9721             nan     0.1000    0.20384        0.8500             nan     0.1000    0.15555        0.7545             nan     0.1000    0.12526        0.6786             nan     0.1000    0.09487        0.6170             nan     0.1000    0.07828        0.5670             nan     0.1000    0.06349        0.5263             nan     0.1000    0.059710        0.4887             nan     0.1000    0.043520        0.3153             nan     0.1000    0.003940        0.2066             nan     0.1000    0.002260        0.1519             nan     0.1000   -0.000380        0.1183             nan     0.1000   -0.0007100        0.0924             nan     0.1000    0.0005Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44632        1.1275             nan     0.1000    0.28393        0.9550             nan     0.1000    0.21554        0.8247             nan     0.1000    0.16195        0.7256             nan     0.1000    0.11946        0.6501             nan     0.1000    0.10157        0.5850             nan     0.1000    0.08358        0.5314             nan     0.1000    0.07179        0.4855             nan     0.1000    0.056310        0.4472             nan     0.1000    0.044520        0.2478             nan     0.1000    0.008740        0.1381             nan     0.1000    0.002160        0.0894             nan     0.1000    0.000480        0.0635             nan     0.1000   -0.0012100        0.0477             nan     0.1000   -0.0003Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41252        1.1495             nan     0.1000    0.26873        0.9951             nan     0.1000    0.19244        0.8834             nan     0.1000    0.14005        0.7990             nan     0.1000    0.11536        0.7319             nan     0.1000    0.08907        0.6776             nan     0.1000    0.07128        0.6343             nan     0.1000    0.05619        0.5980             nan     0.1000    0.047110        0.5679             nan     0.1000    0.044320        0.4033             nan     0.1000    0.012740        0.2744             nan     0.1000    0.003360        0.2212             nan     0.1000    0.001880        0.1826             nan     0.1000    0.0023100        0.1562             nan     0.1000   -0.0019Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42522        1.1422             nan     0.1000    0.28103        0.9757             nan     0.1000    0.20904        0.8532             nan     0.1000    0.15125        0.7607             nan     0.1000    0.12686        0.6843             nan     0.1000    0.09977        0.6225             nan     0.1000    0.08068        0.5722             nan     0.1000    0.06679        0.5279             nan     0.1000    0.054710        0.4930             nan     0.1000    0.043820        0.3237             nan     0.1000    0.014540        0.2076             nan     0.1000    0.005460        0.1483             nan     0.1000   -0.000780        0.1162             nan     0.1000   -0.0013100        0.0949             nan     0.1000    0.0003Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43552        1.1305             nan     0.1000    0.29833        0.9557             nan     0.1000    0.21514        0.8257             nan     0.1000    0.16105        0.7284             nan     0.1000    0.12646        0.6496             nan     0.1000    0.10407        0.5856             nan     0.1000    0.08398        0.5310             nan     0.1000    0.06629        0.4860             nan     0.1000    0.051810        0.4499             nan     0.1000    0.052420        0.2552             nan     0.1000    0.008440        0.1430             nan     0.1000    0.002860        0.0944             nan     0.1000    0.000180        0.0653             nan     0.1000    0.0011100        0.0470             nan     0.1000   -0.0014Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41262        1.1486             nan     0.1000    0.26703        0.9932             nan     0.1000    0.18464        0.8791             nan     0.1000    0.14095        0.7972             nan     0.1000    0.10986        0.7309             nan     0.1000    0.08587        0.6792             nan     0.1000    0.06868        0.6371             nan     0.1000    0.05659        0.5993             nan     0.1000    0.043210        0.5687             nan     0.1000    0.040120        0.4023             nan     0.1000    0.009140        0.2737             nan     0.1000    0.005160        0.2191             nan     0.1000   -0.000680        0.1810             nan     0.1000   -0.0009100        0.1563             nan     0.1000   -0.0015Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42792        1.1382             nan     0.1000    0.28543        0.9717             nan     0.1000    0.20464        0.8487             nan     0.1000    0.15605        0.7550             nan     0.1000    0.12046        0.6801             nan     0.1000    0.10007        0.6180             nan     0.1000    0.08188        0.5662             nan     0.1000    0.06749        0.5253             nan     0.1000    0.053710        0.4909             nan     0.1000    0.045220        0.3136             nan     0.1000    0.007840        0.2043             nan     0.1000    0.000960        0.1525             nan     0.1000    0.001380        0.1173             nan     0.1000    0.0004100        0.0934             nan     0.1000   -0.0008Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44302        1.1265             nan     0.1000    0.29293        0.9516             nan     0.1000    0.20934        0.8235             nan     0.1000    0.16625        0.7248             nan     0.1000    0.13456        0.6449             nan     0.1000    0.10347        0.5812             nan     0.1000    0.08568        0.5279             nan     0.1000    0.06719        0.4832             nan     0.1000    0.061010        0.4439             nan     0.1000    0.062420        0.2455             nan     0.1000    0.006540        0.1339             nan     0.1000    0.000560        0.0844             nan     0.1000   -0.000580        0.0609             nan     0.1000    0.0008100        0.0453             nan     0.1000   -0.0006Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.40932        1.1493             nan     0.1000    0.27133        0.9936             nan     0.1000    0.18464        0.8808             nan     0.1000    0.14035        0.7971             nan     0.1000    0.11326        0.7283             nan     0.1000    0.08297        0.6764             nan     0.1000    0.06628        0.6331             nan     0.1000    0.06079        0.5957             nan     0.1000    0.043810        0.5668             nan     0.1000    0.041320        0.3983             nan     0.1000    0.011340        0.2804             nan     0.1000    0.002060        0.2216             nan     0.1000    0.000980        0.1871             nan     0.1000    0.0002100        0.1604             nan     0.1000   -0.0001Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43382        1.1361             nan     0.1000    0.28273        0.9713             nan     0.1000    0.20454        0.8487             nan     0.1000    0.15915        0.7529             nan     0.1000    0.12046        0.6780             nan     0.1000    0.09577        0.6182             nan     0.1000    0.07878        0.5697             nan     0.1000    0.06589        0.5278             nan     0.1000    0.052310        0.4938             nan     0.1000    0.053420        0.3209             nan     0.1000    0.013740        0.2027             nan     0.1000    0.003260        0.1494             nan     0.1000   -0.000280        0.1200             nan     0.1000   -0.0004100        0.0949             nan     0.1000   -0.0016Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.45062        1.1268             nan     0.1000    0.30573        0.9510             nan     0.1000    0.22164        0.8204             nan     0.1000    0.16065        0.7207             nan     0.1000    0.12956        0.6400             nan     0.1000    0.10507        0.5739             nan     0.1000    0.09288        0.5177             nan     0.1000    0.06559        0.4746             nan     0.1000    0.051810        0.4400             nan     0.1000    0.042820        0.2553             nan     0.1000    0.007140        0.1389             nan     0.1000   -0.001260        0.0881             nan     0.1000    0.000080        0.0634             nan     0.1000   -0.0004100        0.0479             nan     0.1000   -0.0006Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.40882        1.1472             nan     0.1000    0.26163        0.9904             nan     0.1000    0.19264        0.8763             nan     0.1000    0.14735        0.7904             nan     0.1000    0.10996        0.7226             nan     0.1000    0.08537        0.6698             nan     0.1000    0.07348        0.6258             nan     0.1000    0.05979        0.5891             nan     0.1000    0.043110        0.5603             nan     0.1000    0.038920        0.4000             nan     0.1000    0.013540        0.2678             nan     0.1000    0.002260        0.2158             nan     0.1000    0.001380        0.1788             nan     0.1000    0.0020100        0.1543             nan     0.1000   -0.0021Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44402        1.1348             nan     0.1000    0.28183        0.9657             nan     0.1000    0.21054        0.8413             nan     0.1000    0.15395        0.7495             nan     0.1000    0.11806        0.6747             nan     0.1000    0.09437        0.6143             nan     0.1000    0.07558        0.5636             nan     0.1000    0.06459        0.5218             nan     0.1000    0.054710        0.4872             nan     0.1000    0.054820        0.3117             nan     0.1000    0.011340        0.1987             nan     0.1000   -0.001560        0.1448             nan     0.1000    0.000780        0.1129             nan     0.1000    0.0027100        0.0907             nan     0.1000   -0.0011Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.45092        1.1232             nan     0.1000    0.29173        0.9486             nan     0.1000    0.22354        0.8185             nan     0.1000    0.16665        0.7191             nan     0.1000    0.13146        0.6358             nan     0.1000    0.10667        0.5700             nan     0.1000    0.07988        0.5192             nan     0.1000    0.07039        0.4757             nan     0.1000    0.060410        0.4360             nan     0.1000    0.046220        0.2488             nan     0.1000    0.010640        0.1396             nan     0.1000    0.000960        0.0905             nan     0.1000    0.000380        0.0625             nan     0.1000   -0.0008100        0.0465             nan     0.1000   -0.0008Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.40302        1.1518             nan     0.1000    0.27133        0.9967             nan     0.1000    0.19394        0.8825             nan     0.1000    0.14395        0.7959             nan     0.1000    0.10986        0.7270             nan     0.1000    0.08867        0.6735             nan     0.1000    0.07358        0.6292             nan     0.1000    0.05819        0.5927             nan     0.1000    0.050210        0.5615             nan     0.1000    0.042320        0.3997             nan     0.1000    0.008040        0.2796             nan     0.1000    0.004460        0.2238             nan     0.1000   -0.001680        0.1865             nan     0.1000   -0.0001100        0.1581             nan     0.1000   -0.0017Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43422        1.1362             nan     0.1000    0.28253        0.9676             nan     0.1000    0.20674        0.8448             nan     0.1000    0.16025        0.7488             nan     0.1000    0.12946        0.6722             nan     0.1000    0.08937        0.6166             nan     0.1000    0.08098        0.5647             nan     0.1000    0.05979        0.5247             nan     0.1000    0.057610        0.4883             nan     0.1000    0.042220        0.3180             nan     0.1000    0.006440        0.2036             nan     0.1000    0.001960        0.1555             nan     0.1000    0.000280        0.1196             nan     0.1000    0.0002100        0.0957             nan     0.1000   -0.0005Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43712        1.1282             nan     0.1000    0.30183        0.9507             nan     0.1000    0.20514        0.8238             nan     0.1000    0.15935        0.7252             nan     0.1000    0.12986        0.6451             nan     0.1000    0.10807        0.5789             nan     0.1000    0.08728        0.5224             nan     0.1000    0.07749        0.4735             nan     0.1000    0.057610        0.4358             nan     0.1000    0.045620        0.2526             nan     0.1000    0.007240        0.1415             nan     0.1000    0.001860        0.0909             nan     0.1000   -0.000480        0.0630             nan     0.1000   -0.0011100        0.0454             nan     0.1000   -0.0013Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.39872        1.1512             nan     0.1000    0.27073        0.9951             nan     0.1000    0.19134        0.8823             nan     0.1000    0.13905        0.7970             nan     0.1000    0.10676        0.7332             nan     0.1000    0.09087        0.6764             nan     0.1000    0.07408        0.6316             nan     0.1000    0.05969        0.5948             nan     0.1000    0.041010        0.5683             nan     0.1000    0.036720        0.4100             nan     0.1000    0.011740        0.2910             nan     0.1000    0.000960        0.2319             nan     0.1000    0.001480        0.1919             nan     0.1000    0.0004100        0.1656             nan     0.1000   -0.0000Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42672        1.1356             nan     0.1000    0.27923        0.9699             nan     0.1000    0.20234        0.8475             nan     0.1000    0.14765        0.7552             nan     0.1000    0.11656        0.6841             nan     0.1000    0.09717        0.6224             nan     0.1000    0.07598        0.5742             nan     0.1000    0.06489        0.5313             nan     0.1000    0.053910        0.4962             nan     0.1000    0.042820        0.3250             nan     0.1000    0.012340        0.2088             nan     0.1000    0.003460        0.1507             nan     0.1000    0.001180        0.1204             nan     0.1000    0.0014100        0.0948             nan     0.1000   -0.0002Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44222        1.1288             nan     0.1000    0.28623        0.9553             nan     0.1000    0.21484        0.8265             nan     0.1000    0.16535        0.7222             nan     0.1000    0.13136        0.6414             nan     0.1000    0.10377        0.5770             nan     0.1000    0.08758        0.5217             nan     0.1000    0.06819        0.4774             nan     0.1000    0.057210        0.4406             nan     0.1000    0.045720        0.2594             nan     0.1000    0.015740        0.1421             nan     0.1000    0.001460        0.0921             nan     0.1000   -0.000980        0.0644             nan     0.1000    0.0002100        0.0461             nan     0.1000    0.0001Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41192        1.1510             nan     0.1000    0.26703        0.9954             nan     0.1000    0.19164        0.8821             nan     0.1000    0.13775        0.7976             nan     0.1000    0.10876        0.7312             nan     0.1000    0.08927        0.6754             nan     0.1000    0.07428        0.6307             nan     0.1000    0.05539        0.5949             nan     0.1000    0.046710        0.5654             nan     0.1000    0.038720        0.4039             nan     0.1000    0.013740        0.2810             nan     0.1000    0.003360        0.2190             nan     0.1000    0.001980        0.1830             nan     0.1000   -0.0004100        0.1558             nan     0.1000   -0.0012Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43482        1.1379             nan     0.1000    0.28913        0.9692             nan     0.1000    0.20304        0.8465             nan     0.1000    0.15735        0.7521             nan     0.1000    0.11916        0.6792             nan     0.1000    0.09847        0.6183             nan     0.1000    0.07848        0.5687             nan     0.1000    0.06609        0.5265             nan     0.1000    0.058310        0.4907             nan     0.1000    0.041320        0.3246             nan     0.1000    0.006140        0.2094             nan     0.1000    0.000960        0.1544             nan     0.1000   -0.000080        0.1202             nan     0.1000   -0.0012100        0.0961             nan     0.1000   -0.0020Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44832        1.1263             nan     0.1000    0.29343        0.9525             nan     0.1000    0.22144        0.8202             nan     0.1000    0.16605        0.7191             nan     0.1000    0.12886        0.6398             nan     0.1000    0.10527        0.5745             nan     0.1000    0.08568        0.5210             nan     0.1000    0.06939        0.4764             nan     0.1000    0.060310        0.4377             nan     0.1000    0.044520        0.2541             nan     0.1000    0.010140        0.1354             nan     0.1000    0.000160        0.0862             nan     0.1000    0.000580        0.0606             nan     0.1000    0.0012100        0.0433             nan     0.1000   -0.0015Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41222        1.1522             nan     0.1000    0.26843        0.9955             nan     0.1000    0.18554        0.8862             nan     0.1000    0.14465        0.7984             nan     0.1000    0.11116        0.7312             nan     0.1000    0.08957        0.6769             nan     0.1000    0.06578        0.6346             nan     0.1000    0.05579        0.5989             nan     0.1000    0.051110        0.5668             nan     0.1000    0.043420        0.3981             nan     0.1000    0.008440        0.2826             nan     0.1000    0.004060        0.2204             nan     0.1000   -0.001080        0.1822             nan     0.1000   -0.0004100        0.1573             nan     0.1000   -0.0011Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43442        1.1392             nan     0.1000    0.28313        0.9725             nan     0.1000    0.20684        0.8473             nan     0.1000    0.15955        0.7536             nan     0.1000    0.12446        0.6776             nan     0.1000    0.10137        0.6157             nan     0.1000    0.07958        0.5668             nan     0.1000    0.06079        0.5268             nan     0.1000    0.053410        0.4925             nan     0.1000    0.052320        0.3105             nan     0.1000    0.012140        0.2029             nan     0.1000    0.003960        0.1466             nan     0.1000    0.000180        0.1149             nan     0.1000    0.0005100        0.0928             nan     0.1000   -0.0007Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.46042        1.1261             nan     0.1000    0.29113        0.9521             nan     0.1000    0.21564        0.8243             nan     0.1000    0.15665        0.7290             nan     0.1000    0.12376        0.6521             nan     0.1000    0.11077        0.5837             nan     0.1000    0.08498        0.5290             nan     0.1000    0.07169        0.4837             nan     0.1000    0.068410        0.4394             nan     0.1000    0.049020        0.2450             nan     0.1000    0.006740        0.1381             nan     0.1000    0.000760        0.0867             nan     0.1000   -0.001880        0.0596             nan     0.1000    0.0005100        0.0436             nan     0.1000   -0.0020Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.40612        1.1491             nan     0.1000    0.27383        0.9930             nan     0.1000    0.19784        0.8792             nan     0.1000    0.14295        0.7938             nan     0.1000    0.11406        0.7258             nan     0.1000    0.08627        0.6732             nan     0.1000    0.06638        0.6312             nan     0.1000    0.05989        0.5928             nan     0.1000    0.052310        0.5595             nan     0.1000    0.041420        0.4005             nan     0.1000    0.017840        0.2768             nan     0.1000    0.002060        0.2183             nan     0.1000   -0.000180        0.1827             nan     0.1000   -0.0009100        0.1564             nan     0.1000   -0.0029Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42762        1.1368             nan     0.1000    0.29333        0.9677             nan     0.1000    0.20754        0.8438             nan     0.1000    0.15715        0.7482             nan     0.1000    0.12386        0.6727             nan     0.1000    0.10397        0.6102             nan     0.1000    0.08258        0.5603             nan     0.1000    0.06419        0.5190             nan     0.1000    0.054910        0.4842             nan     0.1000    0.040420        0.3110             nan     0.1000    0.010640        0.2009             nan     0.1000    0.001160        0.1531             nan     0.1000   -0.000780        0.1207             nan     0.1000   -0.0013100        0.0956             nan     0.1000    0.0021Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44672        1.1244             nan     0.1000    0.29883        0.9453             nan     0.1000    0.21514        0.8154             nan     0.1000    0.15175        0.7198             nan     0.1000    0.13006        0.6422             nan     0.1000    0.10557        0.5760             nan     0.1000    0.07808        0.5253             nan     0.1000    0.07229        0.4785             nan     0.1000    0.054510        0.4406             nan     0.1000    0.047820        0.2475             nan     0.1000    0.009440        0.1356             nan     0.1000    0.001260        0.0888             nan     0.1000   -0.000980        0.0620             nan     0.1000    0.0000100        0.0448             nan     0.1000   -0.0017Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.41662        1.1515             nan     0.1000    0.26483        0.9975             nan     0.1000    0.18924        0.8853             nan     0.1000    0.14365        0.7994             nan     0.1000    0.11336        0.7321             nan     0.1000    0.09037        0.6784             nan     0.1000    0.07038        0.6354             nan     0.1000    0.05839        0.5995             nan     0.1000    0.051210        0.5679             nan     0.1000    0.040820        0.4041             nan     0.1000    0.009240        0.2842             nan     0.1000   -0.000260        0.2235             nan     0.1000   -0.001580        0.1879             nan     0.1000   -0.0002100        0.1594             nan     0.1000   -0.0014Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.42322        1.1381             nan     0.1000    0.28033        0.9736             nan     0.1000    0.21204        0.8458             nan     0.1000    0.15605        0.7513             nan     0.1000    0.11906        0.6755             nan     0.1000    0.09917        0.6145             nan     0.1000    0.07508        0.5663             nan     0.1000    0.06579        0.5244             nan     0.1000    0.048410        0.4919             nan     0.1000    0.050420        0.3208             nan     0.1000    0.019540        0.2022             nan     0.1000    0.003860        0.1486             nan     0.1000   -0.000280        0.1180             nan     0.1000   -0.0001100        0.0955             nan     0.1000   -0.0009Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.44922        1.1239             nan     0.1000    0.29523        0.9485             nan     0.1000    0.21654        0.8208             nan     0.1000    0.15785        0.7236             nan     0.1000    0.12876        0.6445             nan     0.1000    0.09877        0.5823             nan     0.1000    0.08478        0.5287             nan     0.1000    0.08069        0.4789             nan     0.1000    0.054310        0.4434             nan     0.1000    0.049820        0.2586             nan     0.1000    0.016940        0.1439             nan     0.1000    0.002560        0.0915             nan     0.1000    0.000380        0.0641             nan     0.1000   -0.0010100        0.0464             nan     0.1000   -0.0012Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve1        1.3863             nan     0.1000    0.43222        1.1259             nan     0.1000    0.29453        0.9524             nan     0.1000    0.21014        0.8245             nan     0.1000    0.16855        0.7252             nan     0.1000    0.12686        0.6462             nan     0.1000    0.10657        0.5806             nan     0.1000    0.08478        0.5266             nan     0.1000    0.07889        0.4765             nan     0.1000    0.057110        0.4390             nan     0.1000    0.060220        0.2500             nan     0.1000    0.013740        0.1304             nan     0.1000    0.001860        0.0851             nan     0.1000    0.000980        0.0570             nan     0.1000   -0.0006100        0.0409             nan     0.1000   -0.0007

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/872711.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

轨道交通AR交互教学定制公司优选深圳华锐视点

轨道交通AR交互教学定制公司优选深圳华锐视点

在寻找上海AR开发制作公司作为合作伙伴的过程中&#xff0c;选择一家既技术深厚又具备丰富经验的AR开发企业&#xff0c;成为了众多客户与合作伙伴的共同追求。华锐视点上海AR开发制作公司作为业界的佼佼者&#xff0c;凭借其卓越的公司规模、丰富的行业案例以及顶尖的ar增强现…
阅读更多...
Unity基础调色

Unity基础调色

叭叭叭 最近&#xff08;*这两天&#xff09;因为想做一些Unity的调色问题&#xff0c;尝试原文翻译一下&#xff0c;其实直接原文更好&#xff01;&#xff01; Color Grading 参考了&#xff0c;某大牛的翻译&#xff0c;实在忍不住了&#xff0c;我是不知道为什么能翻译成…
阅读更多...
OpenSceneGraph学习笔记

OpenSceneGraph学习笔记

目录 引言第一章&#xff1a;OSG概述一、前言&#xff08;1&#xff09;为什么要学习OSG?&#xff08;2&#xff09;OSG的组成&#xff08;3&#xff09;OSG的智能指针&#xff08;4&#xff09;OSG的安装编译 二、第一个OSG程序&#xff08;1&#xff09;Hello OSG程序&#…
阅读更多...
美式键盘 QWERTY 布局的来历

美式键盘 QWERTY 布局的来历

注&#xff1a;机翻&#xff0c;未校对。 The QWERTY Keyboard Is Tech’s Biggest Unsolved Mystery QWERTY 键盘是科技界最大的未解之谜 It’s on your computer keyboard and your smartphone screen: QWERTY, the first six letters of the top row of the standard keybo…
阅读更多...
Linux热键，shell含义及权限介绍

Linux热键，shell含义及权限介绍

君子忧道不忧贫。 —— 孔丘 Linux操作系统的权限 1、几个常用的热键介绍1、1、[Tab]键1、2、[ctrl]-c1、3、[ctrl]-d1、4、[ctrl]-r 2、shell命令以及运行原理3、权限3、1、什么是权限3、2、权限的本质3、3、Linux中的用户3、4、Linux中文件的权限3、4、1、快速掌握修改权限的…
阅读更多...
vue引用js html页面 vue引用js动态效果

vue引用js html页面 vue引用js动态效果

要引用的index.html页面&#xff1a;&#xff08;资源来自网络&#xff09;在pubilc下建一个static文件放入js文件 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><title>数字翻转</title><meta con…
阅读更多...
速部署 HBase 测试环境

速部署 HBase 测试环境

快速部署 HBase 测试环境 第一步&#xff1a;下载软件&#xff0c;在HBase官网下载最新版&#xff0c; 找到 bin&#xff0c;点击下载&#xff0c;比如我这里下载的是 hbase-2.5.6-bin.tar.gz 第二步&#xff1a;解压软件 $ tar -zxvf hbase-2.5.6-bin.tar.gz $ cd hbase-2.…
阅读更多...
Lora模型训练的参数-学习笔记

Lora模型训练的参数-学习笔记

任何一个lora都会有三重属性&#xff0c;易调用性、泛化性和还原性&#xff0c;任何一个lora只能完美满足其中的两项&#xff1b; 易调用性&#xff1a;在已调用lora后&#xff0c;还需要多少提示词才能让该lora完全生效&#xff1b; 泛化性&#xff1a;能不能还原lora训练素…
阅读更多...
杜甫很 忙

杜甫很 忙

我 我希望大家别再乱搞了
阅读更多...
Windows终端远程登陆Linux服务器（SSH+VScode）

Windows终端远程登陆Linux服务器（SSH+VScode）

W i n d o w s 终端远程登陆 L i n u x 服务器&#xff08; S S H V S c o d e &#xff09; \huge{Windows终端远程登陆Linux服务器&#xff08;SSHVScode&#xff09;} Windows终端远程登陆Linux服务器&#xff08;SSHVScode&#xff09; 文章目录 写在前面通过SSH远程连接L…
阅读更多...
golang程序性能提升改进篇之文件的读写---第一篇

golang程序性能提升改进篇之文件的读写---第一篇

背景&#xff1a;接手的项目是golang开发的&#xff08;本人初次接触golang&#xff09;经常出现oom。这个程序是计算和io密集型&#xff0c;调用流量属于明显有波峰波谷&#xff0c;但是因为各种原因&#xff0c;当前无法快速通过serverless或者动态在高峰时段调整资源&#x…
阅读更多...
「邀您参会」首个中国可观测日即将盛大开幕

「邀您参会」首个中国可观测日即将盛大开幕

在云计算领域不断探索与创新的背景下&#xff0c;亚马逊云科技与观测云今日宣布&#xff0c;将联合举办中国可观测日&#xff08;Observability Day&#xff09;活动&#xff0c;旨在深化双方合作&#xff0c;共同推动中国可观测性的发展。 中国站首站&#xff0c;选址上海&am…
阅读更多...
软件测试——非功能测试

软件测试——非功能测试

工作职责&#xff1a; 1.负责产品系统测试&#xff0c;包括功能测试、性能测试、稳定性测试、用户场景测试、可靠性测试等。 2.负责测试相关文档的编写&#xff0c;包括测试计划、测试用例、测试报告等。 3.负责自动化测试框架、用例的维护。 岗位要求&#xff1a; 1.熟练…
阅读更多...
【启明智显方案分享】工业级HMI芯片MODEL3\MODEL4应用于电梯系统多媒体

【启明智显方案分享】工业级HMI芯片MODEL3\MODEL4应用于电梯系统多媒体

一、方案概述 本方案采用工业级HMI芯片MODEL3或MODEL4作为核心处理器&#xff0c;结合7寸以上高清显示屏&#xff0c;为电梯系统提供多媒体解决方案。该方案不仅能够显示日期、时间、楼层信息等基础信息&#xff0c;还能播放广告、通知、视频等多媒体内容&#xff0c;增强电梯…
阅读更多...
HTTPS请求头缺少HttpOnly和Secure属性解决方案

HTTPS请求头缺少HttpOnly和Secure属性解决方案

问题描述&#xff1a; 建立Filter拦截器类 package com.ruoyi.framework.security.filter;import com.ruoyi.common.core.domain.model.LoginUser; import com.ruoyi.common.utils.SecurityUtils; import com.ruoyi.common.utils.StringUtils; import com.ruoyi.framework.…
阅读更多...
友讯随身WiFi和格行随身WiFi真实测评！彩屏款随身WiFi谁更胜一筹？随身WiFi哪个最好用？随身WiFi哪个口碑最好？哪个性价比更高？

友讯随身WiFi和格行随身WiFi真实测评！彩屏款随身WiFi谁更胜一筹？随身WiFi哪个最好用？随身WiFi哪个口碑最好？哪个性价比更高？

在众多随身WiFi品牌中&#xff0c;友讯&#xff08;D-Link&#xff09;与格行&#xff08;Gexing&#xff09;都是彩屏款随身WiFi因其相似的设计和各自独特的品牌背景&#xff0c;常常让消费者难以抉择。今天&#xff0c;我们就来一场真实测评&#xff0c;深入剖析这两款彩屏随…
阅读更多...
求解答word图标变白

求解答word图标变白

把WPS卸载了之后就变成白色了&#xff0c;然后在注册表中把word的地址改成office word的地址之后图标变成这样了&#xff0c;怎么办
阅读更多...
Talk｜清华大学袁天远：PreSight - 利用NeRF先验帮助自动驾驶场景在线感知

Talk｜清华大学袁天远：PreSight - 利用NeRF先验帮助自动驾驶场景在线感知

本期为TechBeat人工智能社区第605期线上Talk。 北京时间7月3日(周三)20:00&#xff0c;清华大学博士生—袁天远的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播&#xff01; 他与大家分享的主题是: “PreSight - 利用NeRF先验帮助自动驾驶场景在线感知”&#xff0c;他向大家介绍了新…
阅读更多...
【XSS】

【XSS】

文章目录 0x01 简介0x02 XSS Payload用法XSS攻击平台及调试JavaScript 0x03 XSS构造技巧XSS漏洞防御策略 跨站脚本攻击&#xff0c;Cross Site Script。&#xff08;重点在于脚本script&#xff09; 分类 反射型、存储型DOM型 漏洞原理&#xff1a;通过插入script篡改“HTML”…
阅读更多...
AI 生成时代，现有编程语言还够用吗？

AI 生成时代，现有编程语言还够用吗？

7月14日下午&#xff0c;知乎「AI 先行者沙龙」在深圳南山举行&#xff0c;本次沙龙以 “探航” 为主题&#xff0c;粤港澳大湾区数字经济研究院基础软件中心首席科学家、MoonBit 平台负责人张宏波受邀发表主旨演讲——《AI 生成时代&#xff0c;现有编程语言还够用吗&#xff…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023