fold专题

Spark算子：RDD行动Action操作(3)–aggregate、fold、lookup

aggregate def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): U aggregate用户聚合RDD中的元素，先使用seqOp将RDD中每个分区中的T类型元素聚合成U类型，再使用combOp将之前每个分区聚合后的U类型聚合成U类型，特别注意se

机器学习的一些问题自我总结、留出法交叉验证(holdout cross-validation)和k-fold交叉验证的优缺点

自己先理解记录一下，有误后期再修改咯留出法交叉验证优点：这个方法操作简单，只需随机把原始数据分为三组即可。缺点：如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感，不同的划分会得到不同的最优模型，而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了。 k-fold交叉验证优点：在一个限度内 k 的值越大越好。

sonobe：针对IVC的fold arithmetic电路实例

1. 引言近日，arnaucube发推宣称在EVM链（Optimistic）上验证了首个Nova+CycleFold proof，对应开源代码实现见： https://github.com/privacy-scaling-explorations/sonobe（Rust + Solidity） sonobe为： 0xPARC和PSE团队联合开发的folding schemes库采用模块

k-折交叉验证(k-fold CrossValidation)

在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（test set）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。在matlab中，可以利用： indices=crossvalind('Kfold',x,k); 来实现随机分包的操作，其

【机器学习系统的构建】从模型开发的过程讲清楚K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的原理和应用

0、前言最近在学习集成学习的时候了解到了k折交叉验证，其实在之前学习吴恩达老师的课程中也学过交叉验证，但是当时也不是很明白。这次借着自己的疑问以及网上搜找资料，终于把交叉验证给弄明白了。在弄清楚前，我有这样几个疑问： ❓只划分测试集和训练集不行吗？貌似我之前训练的yolo并不需要valid验证集也可以训练呀，训练集用来得到最终的模型，测试集用来评估模型的性能，很对呀，为什么好端端多出来一

Java FP（Java8）: Java中函数式编程的Map和Fold(Reduce)

在函数式编程中，Map和Fold是两个非常有用的操作，它们存在于每一个函数式编程语言中。既然Map和Fold操作如此强大和重要，但是Java语言缺乏Map和Fold机制，那么该如何解释我们使用Java完成日常编码工作呢？实际上你已经在Java中利用手动编写循环的方式实现了Map和Fold操作（译者注：许多动态语言如python都提供了内置的实现）。免责声明：本篇文章仅仅只是一篇入门简介，并

[Kotlin 开发] reduce和fold的区别

1.先写个小例子 reduce println((0..5).reduce { acc, i ->Log.e("reduce ====","acc:"+acc+" i:" + i)acc + i})// 输出结果：// E/reduce ====: acc:0 i:1// E/reduce ====: acc:1 i:2// E/reduce ====: acc:3 i:3// E/

Linux 文件管理命令 tr col colrm fold iconv

文章目录 2.Linux 文件管理命令2.49 tr：转换字符案例练习 2.50 col：过滤控制字符案例练习 2.51 colrm：删除指定的行案例练习 2.52 fold：限制文件列宽案例练习 2.53 iconv：转换给定文件的编码案例练习 2.Linux 文件管理命令 2.49 tr：转换字符作用：从标准输入设备读取数据，经过字符串转义后，输出到标准输出设备。

绘制包含Fold Change的差异代谢产物HMDB（KEGG）分类图

前言前两天画KEGG的分类图师兄路过看到了让帮也画一个，一问是两个分组，于是建议参考这篇 Multi-omics reveals that the rumen microbiome and its metabolome together with the host metabolome contribute to individualized dairy cow performance 画差异

vivo X Fold和vivo X Note获泰尔最高等级安全能力证书

近日，维沃移动通信有限公司（简称“vivo”）的X Fold和X Note两款手机通过了泰尔实验室“移动智能终端安全能力分级测试”，被评定为达到了最高安全等级的 5 级能力并获得了 5 级证书。中国泰尔实验室是集通信技术发展研究，通信产品标准，国内外产品的测试，通信软件的评估为一体的高科技组织，在其所在的领域内有着极高的权威。“移动智能终端安全能力分级测试”，依据电信终端产业协会发布的《移动智

$“E:\Anaconda3.8\Anaconda3.8_destination_fold\lib\tkinter_init_.py”, line 2567, in init self.tk.call($