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React Query + Redux toolkit 封装异步请求

当你需要进行 Redux 和 React Query 的组合时,除了常规的 Redux 方法(例如手动派发 action 和更新 state),还可以使用。reducer,并添加 React Query Provider,这样可以在整个应用程序中共享 React Query 的 cache,避免重复的请求。和 React Query 结合的方式,不仅可以更轻松管理 Redux 的异步状态和数据请求

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#react.js#javascript#ecmascript
机器学习实践(八)—sklearn之交叉验证与参数调优

一、交叉验证与参数调优交叉验证(cross validation)交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练集、验证集和测试集。训练集:训练集+验证集测试集:测试集为什么需要交叉验证为了让被评估的模型更加稳健参数调优超参数搜索-网格搜索(Grid Search)通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值),这种叫超参数。但是手动过程...

#机器学习#sklearn
让你秒懂 Vue .env .env.development .env.production

项目根目录下创建.env、.env.development和.env.production三个文件,各文件解释如下:  .env 无论开发环境还是生产环境都会加载的配置文件  .env.development 开发环境加载的配置文件  .env.production 生产环境加载的配置文件环境变量的简单使用示例。需要注意,配置文件里的属性名必须以VUE_APP_开头,比如在.env文件这样声明一个

#运维
机器学习实践(十四)—sklearn之岭回归(线性回归的改进)

带有 L2 正则化的线性回归就是岭回归。岭回归,其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候,加上正则化的限制,从而达到解决过拟合的效果。加上正则化,也就是使权重满足划分正确结果的同时尽量的小一、岭回归 - API岭回归 - APIsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, ...

#机器学习#sklearn#线性回归
机器学习实践(十六)—sklearn之模型保存和加载

一、sklearn - 模型的保存和加载 - APIfrom sklearn.externals import joblib保存joblib.dump(rf, ‘test.pkl’)加载estimator = joblib.load(‘test.pkl’)二、示例助解保存# 使用线性模型进行预测# 使用正规方程求解lr = LinearRegression...

#机器学习#sklearn
package.json exports 字段详解

exports 字段 (https://webpack.js.org/guides/package-exports/)exports 字段声明了一个对应关系,用 import "package" 和 import "package/sub/path" 会返回不同的模块。这替换了默认返回 main 字段文件的行为。当指定了 exports 字段时,只有声明了那些模块是可用的,其他的模块会抛出 Mod

#json#webpack#javascript
到底了