Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法 2020年12月23日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。 这称为生成方法，它基于概率分布。 因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。 好的？ 因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。 因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。 然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。 所以也许我们得到这样的东西。 因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。 这是一个完整的学习过程。 现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？ 在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？ 就是这样。 好的，这是生成方法的高级概述。 因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。 好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。 我们称它们为一，二和三。 因此，标签空间y只是集合1、2和

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layering-cache 简介 layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式和spring-cache类似。使用Caffeine作为一级本地缓存，使用redis作为二级集中式缓存。一级缓存和二级缓存的数据一致性是通过推和拉两种模式相结合的方式来实现的。推主要是基于redis的pub/sub机制，拉主要是基于消息队列和记录消费消息的偏移量来实现的。 支持 支持缓存命中率的监控统计，统计数据上报支持自定义扩展 内置dashboard，支持对缓存的管理和缓存命中率的查看 支持缓存过期时间在注解上直接配置 支持缓存的自动刷新（当缓存命中并发现二级缓存将要过期时，会开启一个异步线程刷新缓存） 缓存Key支持SpEL表达式 Redis支持Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff序列化，默认使用Protostuff序列化，并支持自定义的序列

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在我们最近的论文中（Das等人，在Phys Rev D 97：115023，2018），我们探索了在最小的非异质U（U）的背景下，在未来的LHC中发现沉重的Majorana右旋中微子（RHN）的前景。 1）扩展标准模型（SM），其中通过共振产生的巨型U（1）规格玻色子（$$ Z ^ {\ prime} $$ Z'）的衰减来创建一对RHN。 我们已经指出，该模型可以显着提高$$ Z ^ \原始$$ Z'玻色子对一对RHN的分支比，这对于在非常严重的LHC Run-2下发现RHN至关重要 从具有Dilepton最终状态的$$ Z ^ \ prime $$ Z'玻色子的搜索中获得约束。 在本文中，我们在重现中微子振荡数据的同时，对大型强子对撞机执行相同的参数扫描，以评估相同符号双扩散最终状态（Majorana RHNs生产的烟枪签名）的最大生产率。 我们还考虑了带有替代电荷分配的最小非奇异U（1）模型。 在这种情况下，与传统情况相比，我们发现$$ Z ^ \ primary $$ Z'玻色子对一对RHN的分支比进一步提高，这为甚至在$之前发现RHN提供了可能性。 $ Z ^ \ prim

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