我的第一个Keras神经网络二分类模型目标网络结构实现数据模型验证小结目标使用Keras 训练一个简单的二分类模型，对下图中的点分类，其中训练特征为点的坐标(x, y)，红色标签为0，蓝色标签为1。网络结构二分类神经网络模型结构如下，其中：输入层为点的坐标(x, y)。输出层为点的标签[0, 1]， 激活函数为sigmoid。模型只包含一个隐藏层，隐藏层包含50个神经单元，激活函数为relu。实现

安装使用如下命令安装tftp服务器，并查询运行状态：sudo apt install -y tftpd-hpasudo service tftpd-hpa status使用tftp服务器安装后，无需任何配置即可使用，只需要文件拷贝到如下目录即可：/var/lib/tftpboot/验证可以使用客户端工具验证tftp服务是否正常运行：sudo apt install tftpcxm@ubuntu:~

目标本文简述傅里叶级数(Fourier Series)，并使用Python实现简单的傅里叶级数的展开。简介傅里叶级数用一句话概括为：任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示。如下图的周期函数f(t)，可将其展开为：举例说明，如何将上图的方波分解为为多个sin(t)与cos(t)的组合呢？先看如下函数的图像：如果在f(t)中增加一项，则图像变为：再加一项试试：所以，当分解的多项式越

*平稳性（Stationarity）**指的是一个时间序列在统计性质上不随时间变化。均值不变：序列的期望值是常数，不随时间变化。方差不变：序列的波动幅度是固定的，方差不随时间变化。没有周期性特征：序列不具有可预测的周期性波动（如季节性、年周期等），即统计特性在时间上是独立的，不随时间呈现周期性变化。举例来说，下面三种时间序列都不是平稳的，其中图一的波定幅度不固定，从大变小；图二的均值不固定，一直上

均值帮助我们了解数据的中心位置。期望是概率论中的一个重要概念，描述了随机变量的平均值。方差和标准差是衡量数据波动性的关键指标。协方差则揭示了两个变量之间的关系强度和方向。掌握这些概念，能够帮助我们更好地理解和分析数据，在实际应用中，如金融分析、机器学习和数据科学中，它们是不可或缺的工具。

自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）描述了时间序列与其自身滞后值之间的相似性。它是计算不同滞后期（Lag）下的序列值之间的相关性，以观察随时间延迟变化的依赖性。偏自相关函数（Partial Autocorrelation Function, PACF）是 ACF 的延伸，用来捕捉特定滞后值上的“纯”自相关，剔除了其他中间滞后值的影响。ACF和PACF是时间序列分

目标使用Keras训练一个简单的LSTM二分类网络模型，用于找到数列中是否包含3个连续递增或者递减的子数列。比如 [ 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.3, 0.2 ] 数列对应的标签为[ 0, 0, 1, 1 , 0, 1 ]。特诊设 [x1, x2, x3]中x3的特诊为： [ x3, x2, x2 > x1 ? 1 : 0 ]。即数列中的当前数据与前一个数据，以前前一个数据的

目的本例介绍如何使用QProcess启动进程并实时获取启动进程的标准输出后显示。实现本例在QT的MainWindow 启动后会每个1秒在控制台打印ping的log，如下图所示#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <QProcess>#include <QDebug>int main(int

目标使用Keras训练一个简单的LSTM二分类网络模型，用于找到数列中是否包含3个连续递增或者递减的子数列。比如 [ 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.3, 0.2 ] 数列对应的标签为[ 0, 0, 1, 1 , 0, 1 ]。特诊设 [x1, x2, x3]中x3的特诊为： [ x3, x2, x2 > x1 ? 1 : 0 ]。即数列中的当前数据与前一个数据，以前前一个数据的

目的本例简介C++中单例模式的最优写法。实现基础写法下面的代码是C++单例的基础写法，在静态函数Singleton::getInstance()中定义了Singleton的静态变量对象，并返回此对象的引用。由于C++函数的静态变量唯一性，可以确保例子中s对象的唯一性，线程同步，以及静态对象间的依赖关系等问题。#include <iostream>class Singleton {pub