DL___线性神经网络 *最小化均方误差（MSE）等价于对线性模型进行极大似然估计（MLE）**，这句话的意思是：在高斯噪声的假设下，通过最小化均方误差（MSE）来优化线性回归模型参数，和通过极大似然估计（MLE）来优化线性回归模型参数，这两种方法是等价的，即它们最终会得到相同的模型参数估计结果。首先，假设自变量x和因变量y之间的关系是线性的， 即y可以表示为x中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声；5)对于线性回归，每个输入都与每个输出（在本例中只有一个输出）相连， 我们将这种变换（图中的输出层） 称为。

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VR全景拍摄与后期制作 本文将解析VR全景拍摄的原理、技术、应用场景以及后期制作的关键环节，探讨VR全景拍摄如何为各领域的3D数字化内容、VR全景、三维建模等提供一站式服务，解决用户的实际痛点。拍摄过程中，保持相机稳定，避免视角阻碍，确保每张照片预留出足够的重叠区域，以便后期无缝拼接。拍摄设备方面，VR全景拍摄通常使用配备多个镜头的全景相机或特殊镜头，这些设备能够同时记录不同方向的图像，捕捉到完整的360度全景。选择合适的设备和软件至关重要，优质的设备能够提升画面质量，而专业的软件则能确保后期处理的效率和效果。

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查询docker-compose 部署的milvus 请求日志 在 Docker Compose 部署的 Milvus 中，日志默认存储在。

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矩阵的转置 采用循环展开，把  𝑁×𝑁  的矩阵A转置为矩阵B。提高性能。

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Python爬虫-爬取票牛明星演唱会数据，进行数据分析 本文是该专栏的第61篇，后面会持续分享python爬虫干货知识。本文，笔者以“票牛”为例子。基于Python爬虫，采集“票牛”平台的明星演唱会（包含“演出城市，演出票价，演出时间”等等）的数据。废话不多说，具体实现思路和详细逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）

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Redis 的优势有哪些，它是CP 还是 AP？CAP 理论又是什么？ Redis的这种灵活特性使其能够适应各种应用场景，从简单的缓存到复杂的实时系统，开发者可以根据业务需求在CAP之间找到合适的平衡点。

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用编译缓存缩短 Rust 的构建时间 摘要： sccache是由Mozilla开发的Rust编译缓存工具，支持C/C++和Rust，提供本地及云端缓存后端。通过环境变量RUSTC_WRAPPER启用后，可显著减少重复构建时间，实测Actix-Web项目加速3-4倍。首次构建因缓存写入可能稍慢，但跨项目共享缓存后效果更佳。需注意兼容性问题，建议开发阶段使用而发布构建禁用。支持分布式编译，适合团队协作，安装简单（cargo install sccache），是提升Rust开发效率的实用工具。

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C语言标准I/O库详解：文件操作与缓冲区机制 C语言标准I/O库详解：文件操作与缓冲区机制

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学生成绩管理系统 该文介绍了一个基于Python的学生成绩管理系统，采用面向对象设计，主要功能包括： 核心功能：添加/删除学生、修改成绩、查询信息、显示所有学生、课程统计 数据结构：使用字典存储学生信息（学号为键），列表存储成绩 技术特点：包含异常处理、平均分计算、菜单导航等功能模块 交互方式：通过命令行界面操作，提供清晰的用户指引 系统实现了成绩管理的完整流程，包括数据增删改查和统计分析，采用模块化设计保障了代码的可维护性。

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计算机网络：（五）信道复用技术，数字传输系统，宽带接入技术 本文探讨计算机网络物理层的关键技术，包括信道复用技术、数字传输系统和宽带接入技术。信道复用技术通过频分复用（FDM）、时分复用（TDM）和统计时分复用（STDM）实现资源共享，提高信道利用率。数字传输系统从模拟转向数字技术，采用PCM编码和同步光纤网SONET/SDH标准，解决了速率不统一和时钟同步问题。宽带接入技术部分介绍了ADSL等有线宽带技术，通过频分复用实现电话与网络共存。这些技术共同构建了现代高效通信网络的基础设施。

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华为OD机试-最佳植树距离-二分（JAVA 2025A卷） 【代码】华为OD机试-最佳植树距离-二分（JAVA 2025A卷）

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257. 二叉树的所有路径（js） 本文解析了LeetCode 257题"二叉树的所有路径"。题目要求返回所有从根节点到叶子节点的路径字符串（如"1->2->5"）。解题采用DFS回溯算法：使用path数组记录当前路径，遇到叶子节点时将路径转为字符串加入结果，递归返回时进行回溯处理。边界情况包括空树和单节点树。代码通过递归实现，时间复杂度为O(N*H)，其中N是节点数，H是树高。算法核心在于递归过程中记录路径并及时回溯，确保每条路径的正确性。

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日本生活：日语语言学校-日语作文-沟通无国界（３）-题目：わたしの友達 今天开始，写几篇关于自己在日本语言学校，写作文的时候，介绍文章。从我自己感受来说，真正出国看看的时候，很多情况和你原先想的，还是不一样，当你真正抱有开发心态的时候，你将从生活着处处发现新奇的事情。当然，我也讲到了很多人，即使出来了，无论哪个国家，即使出来，依旧带有很重的，有颜色的 眼镜在看这个世界。对于那样的咱们直接无视即可。说回正题，日语学校，每个学期，会让写几个小作文，锻炼你的日语运用能力，在这个过程中，一个感受是，表达情感与思想，即使很简单的话语，也可以很精彩，不一定非要高深语法。

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K-means++：让K-means“聪明”地选择初始中心点 K-means++是对传统K-means算法的改进，主要解决了K-means在初始化中心点时可能陷入局部最优解的问题。传统的K-means随机选择初始中心点，这可能导致算法收敛到次优解。而K-means++通过一种更智能的方式选择初始中心点，使得算法更有可能找到全局最优解。🌍​​ 以​​数学概率模型​​优化初始质心选择，是K-means最经典的改进方案之一。其与 ​​​ → 通过​​外部预处理​​降低随机性​​ → 通过​​内部概率机制​​提升初始质量💡 ​​横向对比​方法初始质心质量收敛速度。

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