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python机器学习集合Cookbook,长按保存图片

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微信浏览器打开h5页面如果是img标签的话,长按会弹出保存图片的选项。但是微信小程序里面不可以。需要自己写这个功能。这个功能有两个点,一个是长按,一个是保存图片到本地。

简介

图片 1图片.png

使用Keras,H2O,Scikit-Learn,Pandas等实现机器学习算法来构建集合模型

主要特点

  • 使用基于配方的方法应用流行的机器学习算法
  • 实施增强,装袋和堆叠集合方法以改进机器学习模型
  • 发现真实世界的合奏应用,并在Kaggle比赛中遇到复杂的挑战

集合建模是一种用于提高机器学习模型性能的方法。它结合了两个或多个相似或不同的机器学习算法,以提供卓越的智力。本书将帮助您实现流行的机器学习算法,以涵盖不同的集成机器学习范例,如增强,装袋和堆叠。

Ensemble Machine Learning
Cookbook将首先让您熟悉集成技术和探索性数据分析的基础知识。然后,您将学习如何实现与统计和机器学习算法相关的任务,以了解多个异构算法的集合。它还将确保您不会错过关键主题,例如重新采样方法。随着您的进步,您将更好地了解套袋,增强,堆叠以及使用真实世界示例使用随机森林算法。本书将重点介绍这些集合方法如何使用多个模型来改善机器学习结果,与单个模型相比。在最后的章节中,您将深入研究使用神经网络,自然语言处理等的高级集成模型。您还可以实施欺诈检测,文本分类和情绪分析等模型。

在本书的最后,您将能够利用集成技术和机器学习算法的工作机制,使用单独的配方构建智能模型。

你会学到什么

  • 了解如何将机器学习算法用于回归和分类问题
  • 实施集成技术,例如平均,加权平均和最大投票
  • 掌握先进的整体方法,例如自举,装袋和堆叠
  • 使用随机森林进行分类和回归等任务
  • 实现同构和异构机器学习算法的集合
  • 学习并实施各种提升技术,例如AdaBoost,Gradient Boosting
    Machine和XGBoost

主机A给主机B传输数据包的时候,如果主机A迟迟没有收到主机B反馈的ACK,那么主机A就会认为它发送的数据包丢失了,进而重新传输这个丢失的数据包。然而实际情况有可能是,此时太多主机正在使用信道资源,导致网络拥塞了,A发送的数据包被堵在了半路,迟迟没有到达B。这个时候A误认为是发生了丢包情况,而重新传输这个数据包。结果就是不仅浪费了信道资源,还会使网络更加拥塞。因此,需要进行拥塞控制来缓解这种情况。

1,、微信小程序提供了长按的事件,叫bindlongpress2、微信小程序同样提供了保存图片的接口,是wx.saveImageToPhotosAlbum()弄清楚了,我们可以开始做这个功能了,首先写wxml

这本书的目的是谁

本书专为数据科学家,机器学习开发人员和深度学习爱好者而设计,他们希望深入研究机器学习算法,以构建强大的集成模型。
Python编程和基本统计​​的工作知识是帮助您掌握本书概念的必要条件。

A与B建立连接之后,就可以向B发送数据了,然而这个时候A并不知道此时的网络拥塞情况如何,也就是说,A不知道一次性连续发送多少个数据包好,把A一次性连续发送多少个数据包称之为拥塞窗口,用N代表此时拥塞窗口的大小吧。

<image src="{{url}}" data-url="{{url}}" bindlongpress="saveImage"></image>

参考资料

  • 下载:
  • 讨论qq群144081101 591302926 567351477
  • 本文最新版本地址
  • 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞!
  • 本文相关海量书籍下载
  • 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载
  • Format Pdf
  • Page Count 256 Pages
  • Author Delip Rao和Brian McMahon

图片 2图片.png图片 3图片.png

为了探测网络的拥塞情况,采取以下两种策略:

然后就是js代码了

1、先发送一个数据包试探下,如果该数据包没有发生超时事件。那么下次发送时就发送2个,如果还是没有发生超时事件,下次就发送3个,以此类推,即N
= 1, 2, 3, 4, 5…..

Page({ /** * 页面的初始数据 */ data: { url:"https://wechat.weixinzjit.com/costa/public/uploads/images/20190109/67b16149693920598435315fd0d5ab3e.jpg" }, // 长按保存图片 saveImg{ let url = e.currentTarget.dataset.url; wx.saveImageToPhotosAlbum({ filePath:url, success { console.log; }, fail{ console.log; } }) }})

2、一个一个增加实在是太慢了,所以可以刚开始发送1个,如果没有发生超时时间,就发送2个,如果还是没有发送超时事件就发送4个,接着8个…,用翻倍的速度类推,即
N = 1, 2, 4, 8, 16…

这样写感觉没问题,但是不行,为什么,看下面文档说明。

无论是第一种方法还是第二种方法,最后都会出现瓶颈值。不过这里值得注意的是,第一种情况的增长速率确实有点慢,但是第二种情况以指数增长,增长速度有点太快了,可能一下子就到瓶颈值了。

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