MOS管是一种常见的半导体器件，广泛应用于电子电路中的开关和放大器等领域。但是，在使用过程中，MOS管可能会出现烧坏的情况，导致电路无法正常工作。本文将从多个方面探讨MOS管被烧坏的原因，并提出预防措施。希望能对大家有所帮助。
2025年09月04日
MOS管是一种常见的半导体器件，广泛应用于电子电路中的开关和放大器等领域。但是，在使用过程中，MOS管可能会出现烧坏的情况，导致电路无法正常工作。本文将从多个方面探讨MOS管被烧坏的原因，并提出预防措施。希望能对大家有所帮助。
2025年09月04日
在8.30日 14:00举行的OPPO开发者大会中，不仅发布了新的智慧跨端系统「潘塔纳尔」，大家期待已久的@ColorOS 13也与大家准时见面，从本条帖子开始，我将慢慢的与大家详细介绍一下ColorOS 13的亮点与新功能，大家紧随我的脚步，一起来看看叭！
本次#coloros13# 中，在ColorOS 12的LinkBoost 3.0的基础上，迎来了全新升级LinkBoost 4.0，我们都知道LinkBoost 3.0，它主打「快又稳」的网络技术，可以实现移动数据和Wi-Fi网络的一秒切换。当游戏玩家在游戏中，因为外部原因导致Wi-Fi断开，「LinkBoost 3.0」可以秒换移动数据，保证玩家在游戏中不掉线，确保玩家游戏体验。
2025年09月04日
在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练模型，然后用训练得到的模型再去预测其他未知的数据的标签分数。
在判断训练得到的模型是否合理以及总结模型的可解释性时，一个很重要的步骤就是查看xgboost模型的特征重要性排序。如果观察得到模型的排名top的特征都不符合我们正常的思维，那么模型很可能是不稳定或者有问题的。在训练得到模型文件及特征映射文件后，可以通过下面一段代码查看特征排名、特征名称、特征权重值。
2025年09月04日
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种梯度提升树算法的改进版本，它通过集成多个弱分类器来构建一个强分类器。XGBoost算法在梯度提升树的基础上引入了正则化项和二阶导数信息，以提高模型的稳定性和准确性。
2025年09月04日
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升（Gradient Boosting）的集成学习方法，它通过构建多棵回归树来进行预测。每棵树都根据之前所有树的误差进行建立，通过多轮迭代，逐步缩小误差。XGBoost使用了一种特殊的目标函数，该函数包含了预测误差（如平方损失）和正则化项（用于防止过拟合）。
2025年09月04日
图源：pixabay
原文来源：towardsdatascience
作者：Alvira Swalin
「雷克世界」编译：EVA
我最近参加了Kaggle竞赛（WIDS Datathon）,在那里我通过使用各种各样的Boosting算法而进入前10名。从那时起，我一直对每个模型精细的工作，包括参数调优、优缺点，都非常好奇，因此决定写下这篇文章。尽管最近神经网络重新出现并流行，我还是着重关注Boosting算法，因为它们在训练数据有限、训练时间少、专业知识少的参数调优体系中仍然能够发挥很大的作用。
2025年09月04日
1.引入几个“空间”的概念
为了描述方便，先引入几个关于“空间”的概念，它们在统计学中是通用概念。本合集第一篇文章举了一个房产销售的例子，延续这个例子：
上图中共有6条销售记录，称为6个样本（或样本点），每个样本有4个特征。根据样本的特征，可以构建一个输入空间，虽然样本很少，但是输入空间很庞大，因为地段可能还有一环和二环，面积可能从30平米到1000平米等，显然输入空间是比样本记录大的多的集合。