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问腾讯云搭建的代理IP客户端连接不上？

提问于 2020-05-22 01:33:35

回答 1关注 0查看 881

[28:27] 测试已开始。

代理服务器

地址: 172.17.16.2:5689

协议: SOCKS 5

验证: 是

用户名: USER-002

[28:27] 正在开始: 测试 1: 连接到代理服务器

[28:27] IP 地址: 172.17.16.2

[28:48] 无法连接到 172.17.16.2:5689

尝试连接超时，而未建立连接。

请检查您的网络连接，并确保代理服务器地址和端口正确。

此错误也可能表示代理服务器已关闭。

[28:48] 测试已失败。

[28:48] 测试已完成。

云服务器

腾讯云测试服务

tcp/ip

回答 1

沈唁

发布于 2018-11-05 10:11:00

难道你只是静态数据？没有和后端数据交互吗？有后端就请求后端接口直接删除掉重新渲染页面啊

你这是在本地存的，用jq删除当前选定的行就可以了

不会处理json，转成数组也可以啊

和开发者交流更多问题细节吧，去写回答

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特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。

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使用R语言进行机器学习特征选择②

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特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package 特征选择两种方法用于分析：（1）最少最优特征选择（minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合（理想状况最少）给出尽可能优的分类结果；（2）所有相关特征选择（all-relevant feature selection

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1 介绍在计算机视觉、模式识别、数据挖掘很多应用问题中，我们经常会遇到很高维度的数据，高维度的数据会造成很多问题，例如导致算法运行性能以及准确性的降低。特征选取（Feature Selection）技术的目标是找到原始数据维度中的一个有用的子集，再运用一些有效的算法，实现数据的聚类、分类以及检索等任务。特征选取的目标是选择那些在某一特定评价标准下的最重要的特征子集。这个问题本质上是一个综合的优化问题，具有较高的计算代价。传统的特征选取方法往往是独立计算每一个特征的某一得分，然后根据得分的高低选取前k个特

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总第98篇本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面：特征选择是什么为什么要做特征选择特征选择的基本原则特征选择的方法及实现特征选择是什么特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。为什么要做特征选择在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并

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今天，数据集拥有成百上千个特征是很常见的。从表面上看，这似乎是件好事——每个样本的特征越多，信息就越多。但通常情况下，有些特征并没有提供太多价值，而且引入了不必要的复杂性。

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机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：

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本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下：（1）单变量的异常检测（2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测（3）通过聚类进行异常检测（4）对时间序列进行异常检测单变量异常检测本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。

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