《线程》专题

Note 本节暂未进行完全的重写，错误可能会很多。如果可能的话，请对照原文进行阅读。如果有报告本节的错误，将会延迟至重写之后进行处理。 我们的场景中已经充满了多边形物体，其中每个都可能由成百上千平坦的三角形组成。我们以向三角形上附加纹理的方式来增加额外细节，提升真实感，隐藏多边形几何体是由无数三角形组成的事实。纹理确有助益，然而当你近看它们时，这个事实便隐藏不住了。现实中的物体表面并非是平坦的，而

线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{

线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先

折线图是通过在它们之间绘制线段来连接一系列点的图形。 这些点以其坐标（通常是x坐标）值之一排序。 折线图通常用于识别数据趋势。 R中的plot()函数用于创建折线图。 语法 (Syntax) 在R中创建折线图的基本语法是 - plot(v,type,col,xlab,ylab) 以下是所用参数的说明 - v是包含数值的向量。 type取值“p”只绘制点，“l”只绘制线，“o”绘制点和线。 xla

以下测验提供与Apache POI相关的多项选择题（MCQ）。 您必须阅读所有给定的答案并单击正确的答案。 如果您不确定答案，则可以使用“ Show Answer按钮Show Answer 。 您可以使用“ Next Quiz按钮在Next Quiz中检查新的问题集。 问题1 - 关于Apache POI的HSSF组件，以下哪项是正确的？ A - 用于读取和写入MS-Excel文件的xls格式。

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