章节索引 前提本文所需的前置知识IDE的选择NetBeans的安装创建并配置项目1.新建项目2.编写前的配置3.引入依赖包4.创建包 开始实现！1. 用户实体类——User2. 处理登录请求——LoginServlet 打包后记 前提 在 索引文章 中我提到过，我们用Java Web来写服务…

准备往Web安全工程师发展，学习路线大致如下，以后会根据自己的学习进度和工作中得具体要求不断更新这个成长路线，同时也会根据个人发展推荐其他安全方向学习路线，比如路由器安全、工控安全等这些，现阶段感觉都挺厉害的，不过还是先专心研究好Web安全再说其他的吧。 首先推…

2022/4/16 题目过滤了php和data，我们这次要用日志文件包含 先抓包 nginx日志的默认路径为/var/log/nginx. ssh日志的默认路径为/var/log/auth.log SSH服务如果开启了日志记录功能，会将SSH的连接日志记录到SSH日志文件中（题目是nginx日志&a…

目前的AR开发主要是在unity，android，ios上完成的，但在WEB平台上也已经出现了一些有趣的AR案例。比如之前迪士尼的电影宣传网页AR游戏。今天给大家分享一些关于WebAR的技术原理与开发心得。 实现原理 AR实时地计算摄影机影像的位置及角度并加…

1、简介 本片文章主要介绍如何使用docker部署web项目。关于docker的安装及基本使用在笔者的另一篇文章中有相关的介绍。 链接 https://blog.csdn.net/H_porridge/article/details/123609120 2.准备一个web项目 自己有项目的可以用自己项目来部署，笔者此处也有一个…

1. 什么是Web Components？它的出现原因？为什么要学习它？ Web Components 是一个浏览器原生支持的组件化方案，允许你创建新的自定义、可封装、可重用的HTML 标记。不用加载任何外部模块，直接就可以在浏览器中跑。 它的…

Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score#def main(): # 产生一些稀疏数据 np.random.seed(42) n_samples, n_features 50, 200 X np.random.randn(n_samples, n_features) # ra…

文章目录 引言实战 引言 为什么Lasso算法可以用于特征选择呢？因为Lasso算法可以使特征的系数进行压缩并且可以使某些回归系数为0，即不选用该特征，因此可以进行特征选择。而与它同为线性回归正则化方法的Ridge回归只能使某些回归系数接近于0&a…

lasso的今世前身 引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。茫茫变量中怎么遇…

在当今的数字世界中，电脑的性能对于我们的工作和生活至关重要。那么，如何优化电脑性能以保持其最佳运行状态呢?答案就是Process Lasso ProCEss Lasso是一款强大且高效的系统优化软件，它专门设计用来提高你的电脑性能。这款软件采用了先进的…

R语言lasso 理论解释代码输出代码 原理部分from https://cosx.org/2016/10/data-mining-1-lasso/ 数据集 from kaggle 代码 from https://zhuanlan.zhihu.com/p/377988205. 理论 LASSO 回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（variable selection&#…

Lasso是一种数据降维方法，该方法不仅适用于线性情况，也适用于非线性情况。Lasso是基于惩罚方法对样本数据进行变量选择，通过对原本的系数进行压缩，将原本很小的系数直接压缩至0，从而将这部分系数所对应的变量视为非显著…

缘起 这篇博客的想法来源于知乎的一个关于多元线性回归的变量选择问题。 从该问题的提问描述，以及回答中看出，很多人在做变量选择时，眼光依然局限于 R 2 R2或者 Ajusted−R 2 Ajusted−R2,以及 P−Value P−Value之中。 记得计量课上&am…

Lasso是一个常见的统计方法，常用于feature selection。但是即便是最简单的线性模型，Lasso的使用往往也有很多坑会被踩（可能大部分本文读者并不了解），这篇文章就简单谈谈怎么把Lasso用到神经网络模型的压缩这个领域来。…

Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结 前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Las…

上周看了看回归方面的知识，顺便复（xue）习一下Ridge（岭回归）和Lasso回归（套索回归）。瞅到了一篇英文博客讲得不错，翻译一下 本文翻译自 Ridge and Lasso Regression 本文是一篇Josh …

先引入岭回归的概念： 岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共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…

Oracle方法 Oracle方法提出来是判断一个模型选择方法是否是好的，比如adaptive lasso是Oracle方法。但是这种判断标准并不是绝对的，不是Oracle方法并不意味着这个方法就是“差的”，比如Lasso不是Oracle方法，但是Lasso在某些数据中…

LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种流行的特征选择和降维方法，由Robert Tibshirani在1996年提出。它是统计学习中的一种方法，用于解决线性回归问题中的变量选择和正则化。LASSO通过在损失函数中添加L1…

Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)方法是以缩小变量集（降阶）为思想的压缩估计方法。它通过构造一个惩罚函数，可以将变量的系数进行压缩并使某些回归系数变为0，进而达到变量选择的目的。 正则化 正则化&am…