作者：kernelxingTCP的经典异常问题无非就是丢包和连接中断，在这里我打算与各位聊一聊TCP的RST到底是什么？现网中的RST问题有哪些模样？我们如何去应对、解决？本文将从RST原理、排查手段、现网痛难点案例三个板块自上而下带给读者一套完整的分析。一、背景最近一年的时间里，现网碰到RST问题屡屡出现，一旦TCP连接中收到了RST包，大概率会导致连接中
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2024-10-04
一、爬取需求目标网站：http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml需求：爬取全国的天气（获取城市以及最低气温） 目标url：http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml二、所需第三方库requestsBeautifulSoup4安装requests：pip install reque
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2024-10-03
原文：https://www.youtube.com/watch?v=lX9UQp2NwTk 代码：https://github.com/ArjanCodes/examples/tree/main/2023/classguidePython 高质量类编写指南class我们将通过一些方法增加类的可读性和易用性。1. 通过（按照属性或行为）拆分类，保持类精简2.
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2024-09-26
局部离群因子（LOF）是一种有效的无监督学习方法，它使用最近邻搜索来识别异常点，是一种基于密度的技术。在本章中，我将解释其动机和算法，并带领大家在 PyOD 中进行实践。基于密度的算法都对异常值很敏感，很容易出现过拟合，解决方法是训练多个模型，然后汇总得分。通过聚合多个模型，过拟合的几率会降低，预测精度也会提高。PyOD 模块提供了几种汇总结果的方法：平均法
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2024-09-26
监督学习用于识别已知的异常值，而无监督学习则可以探索新类型的异常值。是否可以将无监督学习的离群值作为有监督学习的特征，以充分利用两种方法的优势？这个想法涉及到表征学习，一种发现数据表征特征的机器学习方法。后续将介绍 XGBOD 监督学习技术，并探讨其他表征学习变体，如 BORE。表征学习表征学习是机器学习中的一门学科，研究在没有人工干预的情况下发现原始数据表
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2024-09-26
分类问题通常采用监督学习算法解决，如随机森林、支持向量机、逻辑回归器等。监督学习算法需要已知目标来建立模型，但通常只能观察到正常的数据模式，而看不到罕见事件。由于罕见事件的目标数据要么不可用，要么数量不足以进行模型训练，单类支持向量机（OCSVM）可以解决只有一类数据的问题，对正常类的属性进行建模，能够检测到异常数据。本章将解释支持向量机 (SVM) 的概念
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2024-09-26
在当今数字化时代，文本数据无处不在，它们包含了丰富的信息，从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。对于处理这些文本数据，进行统计分析是一种常见的需求，而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库来实现文本数据的统计分析。本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。单词频
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2024-09-26
文章目录一、游戏运行效果二、代码实现2.1 项目搭建2.2 加载我方坦克2.3 加载敌方坦克2.4 添加爆炸效果2.5 坦克大战之音效处理三、完整代码一、游戏运行效果二、代码实现坦克大战游戏2.1 项目搭建本游戏主要分为两个对象，分别是我方坦克和敌方坦克。用户可以通过控制我方的坦克来摧毁敌方的坦克保护自己的“家”，把所有的敌方坦克消灭完达到胜利。敌方的坦克在
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2024-09-23
在Python编程中，内存管理与垃圾回收机制是至关重要的主题。了解Python如何管理内存和处理垃圾回收对于编写高效、稳定的程序至关重要。本文将深入探讨Python中的内存管理和垃圾回收机制，包括内存分配、引用计数、垃圾回收算法以及优化技巧。Python中的内存管理Python中的内存管理是由解释器自动处理的，开发者通常无需手动管理内存。Python提供了一
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2024-09-23
在当今的软件开发中，构建RESTful API已经成为了一种常见的做法，因为它们提供了一种简单而灵活的方式来实现客户端和服务器之间的通信。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库和框架来支持RESTful API的构建。本文将介绍使用Python构建RESTful API的最佳实践，包括选择合适的框架、设计良好的API结构以及处理常见的问题。选择合适
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2024-09-23
Lambda表达式Lambda表达式是Python中的一种匿名函数，它允许您快速定义简单的函数而无需显式地使用def关键字。Lambda表达式的语法非常简洁，由lambda关键字引导，后跟参数列表和一个表达式。让我们通过一个简单的例子来展示Lambda表达式的用法：# 使用Lambda表达式求平方
square = lambda x: x**2
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2024-09-19
什么是Isolate Forest？许多离群点检测方法通常先分析正常数据点，然后找出不符合正常数据模式的观测值。然而，Liu、Ting和Zhou（2008）提出的Isolate Forest（IForest）与这些方法不同。相反，IForest直接识别异常点，而不是通过分析正常数据点来发现异常值。它使用树形结构来隔离每个观测点，异常点往往是最先被挑出来的数据
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2024-09-15
主成分分析（PCA）是常用的数据分析技术，通过线性变换将一组可能相关的变量数据点转换成一组线性不相关的变量数据点。本文云朵君将解释降维技术发现离群值的原因，以及PCA如何应用于异常检测并产生离群值，最后演示如何在PyOD中使用PCA离群值分数检测异常值。PCA 如何工作？高维数据集是指包含大量变量的数据集，也称为 "维度诅咒"，通常给计算带来挑战。尽管大功率
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2024-09-15
K-nearest neighbor（KNN）是机器学习中最受欢迎的算法之一，被广泛应用于监督学习和无监督学习。在监督学习中，KNN用于计算与k个邻居的距离，并可以定义离群值。而在无监督学习中，KNN也可以用于计算邻居的距离，然后定义离群值。在PyOD中，KNN算法主要用于无监督学习。本文将讨论KNN在监督学习和无监督学习中的应用以及如何定义异常点得分。更多
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2024-09-15
在机器学习和深度学习的世界中，线性回归模型是一种基础且广泛使用的算法，简单易于理解，但功能强大，可以作为更复杂模型的基础。使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念，还可以为进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。⚔️💡在接下来的教程中，我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型，包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面
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2024-09-11