SAD（SumofAbsoluteDifference）=SAE（SumofAbsoluteError)即绝对误差和SATD（SumofAbsoluteTransformedDifference）即hadamard变换后再绝对值求和SSD（SumofSquaredDifference）=SSE（SumofSquaredError)即差值的平方和MAD（MeanAbsoluteDifference）=MAE（MeanAbsoluteError)即平均绝对差值
系统 2019-08-12 01:54:37 2451
modelBuilder.Entity().ToTable("ActionMenu");modelBuilder.Entity().HasKey(s=>s.Id);modelBuilder.Entity().Property(s=>s.MenuName).IsRequired().HasMaxLength(50);modelBuilder.Entity().Ha
系统 2019-08-12 01:53:45 2451
IhaveinstalledOracle8.0.5onWin2003ServerStandardandWinXPSP1.TheinstalationfinishedOk,butwhendesystemstart,oneerrorsisgeneratedbyOracleStartService.(STRTDB80.EXE).ThisisnotoccursonWin2000ServerandWin2000prof.在win2003上怎么装Oracle?
系统 2019-08-12 01:53:36 2451
CallableStatement在符合所有的DBMS它提供了一个存储过程调用方法的标准形式。存储在数据库中的存储过程。调用存储过程CallableStatement内容。这样的调用是用一种换码语法来写的，有两种形式：一种形式带结果參，还有一种形式不带结果參数。结果參数是一种输出(OUT)參数。是已储存过程的返回值。两种形式都可带有数量可变的输入（IN參数）、输出（OUT參数）或输入和输出（INOUT參数）的參数。问号将用作參数的占位符。在JDBC中调用已
系统 2019-08-12 01:52:45 2451
在ios的开发中，我们有时需要对数据的缓存，存入本地。很常见的一种就是存入本地的数据库中，可以方便我们在本地的调用。这篇博客就简述我们常用的第三方库FMDB的使用。首先我们应该去下载，此类库，下载地址：http://download.csdn.net/detail/pearlhuzhu/5483999下载直接拖入工程文件其实，对于这个库文件，我们只是需要操作FMDatabase就能搞定对数据库的查询，更新等。所以我们只是需要导入头文件：#import"FM
系统 2019-08-12 01:51:34 2451
书的脉络其实一个操作系统逐渐完成的过程1.boot从软盘启动，机器会读软盘的第一个扇区即引导扇区，512字节，所以这个程序会很简单，boot就完成两件事，第一把loader读入内存，第二把控制权交给loader2.loader中完成了三件事，第一把kernel读入内存，第二跳到保护模式，第三把控制权交给kernel(这一步需要注意一下，程序把kernel的位置从新放置了，这里类似于装载下篇博文会讲到)3.kernel进入到kernel，其余的就是实现中断4
系统 2019-08-12 01:33:42 2451
打开Eclipse，Window->Preferences->Java点Edit按钮后弹出：点SourceAttachment后弹出：选择Java安装路径下的src.zip文件即可跟Java源码关联Java--Eclipse关联Java源码
系统 2019-08-12 01:33:01 2451
我们见过很多图片播放插件（焦点图），很多都基于jQuery。今天介绍的HTML5图片播放器很特别，它不仅在图片间切换有过渡动画效果，而且在切换时图片中的元素也将出现动画效果，比如图中的文字移动、打散、重新组合等。这款HTML5动画图片播放器算得上是高端大气上档次。在线演示源码下载HTML5动画图片播放器高端大气
系统 2019-08-12 01:32:55 2451
python导入自定义模块和包python包包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的Python的应用环境。简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在__init__.py文件,该文件的内容可以为空。__init__.py用于标识当前文件夹是一个包。导入同级目录文件如果需要引入同级目录下的文件，则可以采用import一个模块的形式，即可调用。考虑同一目录下的两个python文件，test.py需要调用pytools.
系统 2019-09-27 17:57:50 2450
三层神经网络节点数：784*100*10学习率：0.1预测结果得分（五次）0.95120.94970.95060.95050.9464平均预测得分：0.94968四层神经网络节点数：784*100*100*10学习率：0.1预测结果得分（五次）0.90950.91420.90330.91300.9046平均预测得分：0.90892结论：针对这种情况，简单的神经网络对MNIST数据集的分析，增加神经网络层数未能提高学习效果。代码（参考TariqRashid的
系统 2019-09-27 17:57:19 2450
