over fit与underfit的区别与解决方法
overfit有两种情况：1.机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。信息量过小，识别其他信息是缺少数据特征量，学习的东西太多了，特征也多，只要不是该特征的数据都不 ...
原文：一起来Fit TDMA over WiFi(1)
概述 WiFI TDMA领域， 年Sam Leffler在 TDMA for Long Distance Wireless Networks 首次系统提出了TDMA技术方案，并在FreeBSD上，基于Atheros公司的AR 芯片，成功实现了IBSS架构的TDMA Demo。 I. Hussain，N. Sarma和D. K. Saikia与 年在 TDMA MAC Protocols for ...
2018-03-03 18:04 2 978 推荐指数：
相关推荐
纯TDMA和TDM / TDMA网络比较
纯TDMA和TDM / TDMA网络比较 作者 | 一席VSAT 本文系《卫星与网络》独家整理 本文原载于《卫星与网络》杂志2019年8月刊 前言 在VSAT卫星通信行业中，有一种名为TDM/TDMA的VSAT系统，其中TDM意为时分复用（Time Division ...
wifi
. ...
sklearn fit, fit_transform, transform的区别
介绍 图片摘自stackoverflow: what-is-the-difference-between-fit-fit-transform-and-transform 例一 from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss ...
sklearn fit transform fit_transform
scikit-learn提供了一系列转换库，他们可以清洗，降维，提取特征等。 在数据转换中有三个很重要的方法，fit，fit_transform,transform ss=StandardScaler() X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test ...
三对角矩阵(Tridiagonal Matrices)的求法：Thomas Algorithm(TDMA)
matrix algorithm (TDMA)。它是一种基于高斯消元法的算法， 分为两个阶段：向前消元f ...
Keras.Sequential.fit()
Sequential.fit() 目录 Sequential.fit() 语法syntax 参数说明 返回 异常 参考 语法syntax 参数说明 x: 训练数据的 Numpy 数组。 如果模型中 ...
Fitnesse FIT的使用
FIT是fitnesse使用的默认的引擎(SLIM的使用在上一篇文章中说明)，不需要特别声明即可使用执行表格测试，所有编写的fixture都需要继承Fit的Fitxture 编写测试用例前需要先声明class或者jar包所在的路径，才能找到所需要的fixture 使用关键字path 1. ...