1 爬虫与反爬攻防的12层境界 步骤 攻击者 防守者 说明 1. 初学者 不管三七二十一，直接用 requests 模块开始抓取，不作任何反爬措施。 发现同一 IP 和 UA 都是 Python 程序，开始限制访问。 初学者不了解反爬技术，直接用简单方法抓取。网站会检测到这种异常访问并限制。 2. 小白入门 学会设置 UA 模拟浏览器，

正则表达式在文本范式处理时有者非常重要的应用，快来一起巩固一下正则的相关知识吧！

在机器学习和深度学习中，向量和矩阵运算是核心的数学操作。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了高效的张量操作接口，包括点乘、点积和矩阵乘法。下面详细讲解这些概念及其在PyTorch中的实现和应用。 点乘 (Element-wise Product) 概念: - 点乘是指两个相同形状的向量或矩阵对应元素逐个相乘，得到一个相同形状的向量或矩阵。 - 也称为哈达玛积（Hadamard

1. 张量的索引操作 在操作张量时，经常要去获取某些元素进行处理或者修改操作，在这里需要了解torch中的索引操作。 准备数据： 12345678import torch# 随机生成数据data = torch.randint(0, 10, [4, 5])print(data)>>> tensor([[0, 7, 6, 5, 9], [6, 8

1. 张量的数值计算 1）张量基本运算 加减乘除取负号： add、sub、mul、div、neg add_（其中带下划线的版本会修改原数据） 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233data = torch.randint(0, 10, [2, 3])print(data)>>> tens

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评价二分类模型性能的图形工具。它展示了模型在不同阈值下的分类性能，通过绘制假阳性率（FPR）和真阳性率（TPR）之间的关系来表现。

1. 张量的创建 1）张量的基本创建方式 torch.tensor 根据指定数据创建张量 torch.Tensor 根据形状创建张量, 其也可用来创建指定数据的张量 torch.IntTensor、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor 创建指定类型的张量 1、torch.tensor() 根据指定数据创建张量 123456789101112

一 CatBoost简介 CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。 正如其名字所说那样，CatBoost主要是在类别特征上的处理上做了很多的改进。

在机器学习中，参数调优是一门玄学，因为模型的最优参数可能依赖于许多场景。因此，不可能为参数调优创建一个全面的指南。本文尝试为XGBoost中的参数提供一些指导。

过拟合是机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的一种现象。它的发生通常是由于模型过于复杂，以至于能够记住训练数据的噪声和细节，而不是学习到数据的普遍模式和特征。以下是导致过拟合的常见原因以及相应的解决方法：