74cms二次注入复现

SpringBoot Data jpa +EasyPoi导入导出Excel

一、添加相关依赖 <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">&…

SSH+Mysql实现的作业批改管理系统（功能包含分学生、教师、管理员三种角色登录，作业上传、给老师留言、学习内容下载、作业评分、给学生留言、教师学生管理、公告管理、学习资源管理、作业管理等）

博客目录 SSHMysql实现的作业批改管理系统实现功能截图系统功能使用技术代码完整源码 SSHMysql实现的作业批改管理系统本系统是一个作业批改管理系统系统，分为三个角色：学生、教师、管理员。学生可以 (文末查看完整源码) 实现功能截图登录上传作业…

LightGBM算法与XGboost对比

文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名–章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的…

LightGBM详细

目录 LightGBM XGB的优缺点： LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 LightGBM算法原理： 直方图算法（Histgram） 带深度限制的Leaf-wise算法单边梯度采样算法 …

LightGBM算法详解

LightGBM算法详解 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是由微软开发的高效梯度提升决策树（GBDT）实现。它以速度和效率著称，特别适用于大规模数据集和高维特征的场景。本文将详细介绍LightGBM的原理、特点、常用…

LightGBM使用教程

数据科学与机器学习案例之客户的信用风险与预测数据科学与机器学习案例之信用卡欺诈识别（严重类失衡数据建模) 数据科学与机器学习案例之汽车目标客户销售策略研究数据科学与机器学习案例之WiFi定位系统的位置预测数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对…

LightGBM详解

文章目录 XGBoost不足之处直方图算法单边梯度抽样算法(GOSS)互斥特征捆绑算法(EFB)带深度限制的 Leaf-wise 算法LightGBM的工程优化直接支持类别特征特征并行数据并行投票并行Cache命中率优化 LightGBM的优缺点 LightGBM是轻量级（Light）的梯度提升机器&a…

深入理解LightGBM

1. LightGBM简介 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛&#…

LightGBM原理

1. LightGBM简介 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛&#…

lightGBM实战

文章目录一、使用LGBMClassifier对iris进行训练1.1 使用lgb.LGBMClassifier1.1.2使用pickle进行保存模型，然后加载预测1.1.3 使用txt和json保存模型并加载 1.2使用原生的API进行模型训练和预测1.2.2 使用txt/json格式保存模型1.2.3 使用pickle进行保存模型三、任务…

EGL、GBM学习

参考代码链接 EGL Off-Screen rendering using GBM：https://blog.csdn.net/eydwyz/article/details/107046470 kmscube：https://gitlab.freedesktop.org/mesa/kmscube https://github.com/eyelash/tutorials/blob/master/drm-gbm.c 显示服务器实现&a…

LightGBM算法总结

1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比1.2 LightGBM 的动机1.3 Xgboost 原理1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略　　1.4.3 直方图加速1.4.4 直接支持类别特征1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础…

GBM

GBM 在决策树章节中，学习了单棵决策树算法。但是单棵决策树模型效果往往不是很好，自然的就会想到集成多棵决策树的来得到最终的结果。本文主要讲述GBM算法，并以XGBoost为例介绍Boost Trees，然后介绍XGBoost和LightGBM算法中的一些…

LightGBM

LightGBM LightGBM是XGBoost的优化。提出算法的原因： GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面…

机器学习中的梯度提升机（GBM）与结构化数据

在机器学习的众多算法中，梯度提升机（Gradient Boosting Machine，简称GBM）因其出色的性能和广泛的适用性而备受关注。GBM是一种集成学习方法，通过逐步构建并组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建…

【机器学习】集成学习—Boosting—GBM（Gradient Boosting Machine）解析

【机器学习】集成学习—Boosting—GBM（Gradient Boosting Machine）解析文章目录【机器学习】集成学习—Boosting—GBM（Gradient Boosting Machine）解析1. 介绍2. Boosting2.1 1. 强 / 弱学习器2.1.2 AdaBoost 3. GBM3.1 GBM 特例…

Mac 保姆级解决vim ～/.bash_profile 报错 E325: ATTENTION Found a swap file by the name “.bash_profile.swp“

背景在终端使用命令打开sudo vim ～/.bash_profile 报错E325: ATTENTION Found a swap file by the name “.bash_profile.swp“ 问题分析这是由于在编辑该文件的时候异常退出了，因为vim在编辑文件时会创建一个交换文件swap file以保证文件的安全性 …

E325: ATTENTIONFound a swap file by the name

最近用vim写django时，配置免密登录发现的问题，vim 配置文件的时候意外退出，再进入的时候有以下页面，一开始看了半天没明白。后来发现把这个后缀swp的文件删掉就可以了，之后再vim就不会出现此问题了。出现的问题是如下…

【Linux】vim编辑时报错E325: ATTENTION

错误说明是非正常退出了vim，导致的错误错误展示 E325: ATTENTION Found a swap file by the name "~/.local/share/nvim/swap//%home%linux%lesson9%myproc.cc.swp"owned by: file name: modified:user name: process ID: 7634 (STILL RUNNING) …

成功解决vi编辑时出现E325:ATTENTION的问题

最近，在用Linux里的vi编辑文件时出了点差错，然后就直接关掉了Terminal命令行，然后我想要重新编辑时，出现了E325:ATTENTION的报错，为了防止自己忘记解决方法，故出了本文。原因分析： 出现这个问题…

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