Ngrok内网穿透神器——Windows/Linux安装教程 Ngrok可以直接在官网上免费下载，但下载前需要进行登录，可以使用谷歌邮箱登录或者github账户登录，也可以使用邮箱注册新账户登录，注册新账户时需验证邮箱后方可激活。 进入登录页面&a…

内网穿透 什么是内网穿透 内网穿透，也即 NAT 穿透，进行 NAT 穿透是为了使具有某一个特定源 IP 地址和源端口号的数据包不被 NAT 设备屏蔽而正确路由到内网主机。下面就相互通信的主机在网络中与 NAT 设备的相对位置介绍内网穿透方法。 UDP 内网穿透的实…

折叠效果 折叠代码 //#region 说明 function myfunction() {} //#endregion

之前提问的问题解决，困扰了好久，原问题链接。 解决问题链接，解决方案原文，这位估计和我遇到相同的问题。 在最后一行找到了解决方案： 工具 -->选项-->文本编辑器-->HTML-->高级-->Razor设置为True 重…

1. 三种开发环境Environment -Development//用于开发 -Staging//用于准备上线 -Production//正式生产环境 2. 什么是Tag Helpers？ Tag Helpers使服务器端代码能够参与在Razor文件中创建和呈现HTML元素。 例如，内置的ImageTagHelper可以在图像名称后附加…

博主更多实战教程：.NET WebApi实战教程 微信小程序实战教程 不得不说，对于刚接触VSCODE的人来说，微软搞的这个玩意就是一个垃圾。 设置页面各种毛病，一会儿是下拉选择，一会儿是在类似于代码文本中配置&#xff0c…

IIS需要安装一下几个组件： 在控制面板——>程序和功能——>启动或关闭Window应用——>Internet Information Services——>万维网服务——>应用程序开发功能面板下选中下面的几个，确认之后系统就会安装IIS。

html转cshtml 基础篇 前往通用篇 工具:一个html页面、VS2019、一个MVC项目 一、将所有的css样式包含在项目中 Content文件夹->右键->添加现有项->选择html页所有css样式 可能遇到的问题 解决办法 如果是项目自带的文件，可以选择替换。如果是自定义的文…

一、原因 在MVC中，经常会使用一些模板视图，这样会把公用的页面定好，各个功能模块就可以引用调用，无需每个页面都写相同的代码，如果后续修改，也需要在一个地方就可以更改内容。 比如网站的底部说明&#x…

c# web app美化工作 美化工作更改css框架css在cshtml中的位置网上的bootstrap模板资源1.从网站上下载模板2.使用模板 更多的资料 美化工作 默认大家已经掌握了MVC框架的概念和使用方式，本文章只将如何在MVC基础上进行简单的美化工作 更改css框架 css在cshtml中的…

问题页面： 问题解决步骤: 1.先打开页面文件所在位置 2.将页面文件使用记事本打开，并点开文件选项 3.点击另存为，并选择编码中的utf-8，保存就可以解决 4.结果图：

Razor是基于framewor4以上写的一个开源项目：https://github.com/Antaris/RazorEngine/ Razor是包含了模板引擎和动态编译两部分。本部分就简单记录了模板引擎的一些语法，之后用Razor做一个代码生成器，就使用Razor的语法来。 Razor的发布是和M…

ASPX ASPX文件是微软的在服务器端运行的动态网页文件，通过IIS解析执行后可以得到动态页面，是微软推出的一种新的网络编程方法，而不是ASP的简单升级，因为它的编程方法和ASP有很大的不同，他是在服务器端靠服务器编译执行…

html转成cshtml通用篇 问题描述:在基础篇中，已经成功将html转成cshtml页面，但是css文件、js文件却全部放在了布局页中，导致布局页无法重用。 接下来，搭建一个可重用的布局页，在布局页中搭建bootstrap框架以及jQuery。…

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1. Boosting的概念和原理解释 Boosting是一种集成学习方法，它通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。其基本原理是通过迭代训练一系列的弱分类器，每个分类器都试图修正前一个分类器的错误，最终将它们组合起来形成一个更强大的模型。Boost…

前言： Boosting 是一种集成学习方法，它由多个弱分类器组成（准确率>50%）。预测时，用若分类器分别进行预测，然后投票得到结果。 相对随机森林是样本随机抽样构造的训练集，Boosting 更关注被前面…

思想：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务 强学习器：如神经网络等，需要大量的数据，以及较高的服务器性能等，一般来说准确性很高。 弱学习器：如果决策树、逻辑回归等，模型简单，一…

介绍 集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost, GBDT等都属于“加性模型”(Additive Model)，即基学习器的线性组合。 AdaBoost： 先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一…

目录 一. Boosting思想1. Adaboost 算法1.1 Adaboost算法构建流程1.2 sklearn库参数说明 2. Gradient Boosting 算法2.1 Gradient Boosting算法构建流程2.2 Gradient Boosting算法的回归与分类问题2.2.1 Gradient Boosting回归算法均方差损失函数绝对误差损失函数 2.2.2 Gradie…