市场背景数据显示，在经济运行缓中趋稳和各项惠企纾困政策效应等因素共同作用下，2021年11月中小企业发展指数结束连续7个月的下跌态势，回升至86.3，比上月上升0.2点，在2021年三季度以来经济下行的大背景下，这个积极的趋势显得格外突出。 但在第四季度中，中小企业迎来一波迅速回升，并且增长势头很可能延续至2022年。 （源自中国中小企业协会的相关研究报告）工信部也将在“十四五”时期实施“中小企业

❤️【独家】挑战全网最通俗易懂的神经网络的表达能力解释如上图所示，是初学者对于神经网络非线性表达能力最直观的印象图，在w=1的情况下，我们通过改变偏置项b能够改变输出函数y=0.5的分界位置。改变权重参数w，即改变输出函数y的坡度（“平缓”/“陡峭”）；改变偏置项b，即改变输出函数y=0.5的分界位置。当我们的网络结构足够复杂的时候，我们的函数图像将会迎来它的表达能力的“巅峰”

AdaBoost是一种具有自适应性质的Boosting集成学习算法，自适应性主要表现在自动提升被错误预测样本的权重，自动减少被正确预测样本的权重，使得弱学习器训练过程能够根据模型预测性能自动进行调整。

适配器模式（Adapter Pattern）：属于结构型模式，它 结合了两个独立接口的功能，作为两个不兼容的接口之间的桥梁 。这种模式涉及到一个单一的类，该类负责加入独立的或不兼容的接口功能。例如，读卡器是作为内存卡和笔记本之间的适配器。您将内存卡插入读卡器，再将读卡器插入笔记本，这样就可以通过笔记本来读取内存卡。意图： 将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容

本文主要总结了解决非线性回归问题的机器学习方法，其中包括多项式线性模型、广义线性(GAM)模型、回归树模型、支持向量回归(SVR)模型，每个模型的方法都有其特点。多项式线性模型和GAM模型侧重于经验风险误差最小化，容易过拟合；回归树模型和SVR模型侧重于结构风险最小化，对异常值数据更不敏感，回归树模型可通过剪枝和压缩的方式去降低过拟合的风险，SVR模型具有较好的区间内鲁棒能力。

活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作（配合式），使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体操作。目前活体检测的方式主要分为三种，分别是：配合式活体检测、静默式活体检测、双目活体检测。因为，得有双目摄像头，而我们涉及身份验证的场景基本上都是在手机上验证，众所周知，手机的摄像头大多数是单目摄像头。除此之

本文主要总结了解决非线性回归问题的机器学习方法，其中包括多项式线性模型、广义线性(GAM)模型、回归树模型、支持向量回归(SVR)模型，每个模型的方法都有其特点。多项式线性模型和GAM模型侧重于经验风险误差最小化，容易过拟合；回归树模型和SVR模型侧重于结构风险最小化，对异常值数据更不敏感，回归树模型可通过剪枝和压缩的方式去降低过拟合的风险，SVR模型具有较好的区间内鲁棒能力。

前言本文主要对“为什么函数值为定值时，梯度垂直于等值面”这一问题进行了证明，解答了初学者在初次学习这一概念及相关证明过程中存在的疑惑，供阅读参考。文章目录前言1.梯度的概念和计算2.等值面的概念和深入理解3.证明和解释“为什么函数值为定值，梯度垂直于等值面？”1.梯度的概念和计算如果存在曲面w=w(x,y,z)，设▽w是一个综合了w所有偏导数的向量：∇w=(∂w∂x,∂w∂y,∂w∂z)\nabl

动词ing形式做定语的用法总结文章目录动词ing形式做定语的用法总结●-ing形式做定语通常从以下四个方面考查1)说明被修饰词的性质，特征或用途。2)与被修饰词为主动关系且表示正在进行的动作。3)有些-ing形式已经转化成形容词，常做定语用来修饰物，表示“令人……”。4)-ing形式与被修饰词是被动关系，就用它的被动式，即being done.being doing通常表示正在被做，常做后置定语。

由电脑的基本配置：CPU、显卡、屏幕、内存、硬盘、接口、散热，对于大多数程序员来说，一般选择电脑的顺序就是：CPU>内存>硬盘>显卡,因为在做一个项目的时候，经常需要多线程处理，CPU是背后的动力支撑，内存的话能够保证容纳更多程序运行。下面我们依次来看看相关的攻略。文章目录CPU：显卡：屏幕：面板材质：分辨率：色域：刷新率：内存：硬盘：接口：数据传输接口：视频传输接口：散热：CP