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1，3dmax快捷键

争议个人十年经验3DSmax优化快捷键，自带WORD文字说明，让你更加熟练高效的使用快捷键，学3D先从快捷键开始，希望你有个好的开始链接：https://pan.baidu.com/s/1i5OOMZr 密码：y9un

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2，catboost运行很慢

catboost运行很慢清理一下内存即可。在XGBoost因内存使用过大导致不能用时，Catboost有较快的运行速度，而且准确率也不一定比lightGBM低。

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3，刺激经济一词英语怎么说

Stimulate the economy词典释义economic stimulusto stimulate the economyeconomy stimulusstimulate economyboost the economy
morning when he woke, the cat was go
两种都可以：1、to stimulate the economy常用的经济学名词 - 2、brian：to spur the economy(刺激经济)

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4，catboost用不用归一化

用。CatBoost是一种能够很好地处理类别型特征的梯度提升算法库。归一化可以提高CatBoost收敛速度，提高收敛的精度，因此用归一化。CatBoost不仅在你提供给它的任何数据集上构建了一个最精确的模型，其中只需要最少的数据准备。

5，请问高达对高达的强袭自由怎么用盾牌要简单谢谢

任何有盾的机体在无硬直的状态下快速输入后、前即可，对时机把握要求非常高。盾牌是没有耐久值的，就是说不会被打烂。NP里盾牌防御消耗的是Boost槽，也就是说，如果你Boost槽空了，防御也没有什么意义。Boost槽很少的情况下挡那些照射型攻击也会被破防……由于强袭自由Boost槽有优势，所以防御还是不错的……
mx2200 光束盾牌 × 2 光束盾牌发生器为小臂外侧的红色物体在欧亚联邦的“亚尔缇蜜斯之伞”的改良版 cat-1x1/3 亥伯龙上搭载的单相光波盾的基础上，进一步改良而成。一般的盾牌在用于防御时会积累损坏，总有一天会被破坏掉，与此相比，光束盾根本不会累积损耗。虽然有使用时消耗大量能量的缺点，但对于通过核反应堆得到动力的本机来说不算是问题。 但是光束盾牌有一个缺陷，光束盾牌无法抵挡实体武器的袭击如导弹、实体剑、火神炮
老版的高达VS高达是打到盾牌的地方自动防御，后来强化版的是下上格斗键一起按会出现光盾，凡是有盾牌的机体基本都能用，LZ可以亲自试试

6，catboost原理

catboost原理：该库中的学习算法基于GPU实现，打分算法基于CPU实现。所谓类别型特征，即为这类特征不是数值型特征，而是离散的集合，比如省份名（山东，山西，河北等），城市名（北京，上海，南京等），学历（高中，本科，硕士等）。在梯度提升算法中，最常用的是将这些类别型特征转为数值型来处理，一般类别型特征会转化为一个或多个数值型特征。如果某个类别型特征基数比较低，即该特征的所有值去重后构成的集合元素个数比较少，一般利用one-hot编码方法将特征转为数值型。

7，CatBoost算法 XGBoost算法 Light GBM算法

CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库，也是Boosting族算法的一种，同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似，依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现，是一种基于对称决策树（oblivious trees）算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要解决的痛点是 高效合理地处理类别型特征（Categorical features） ，这个从它的名字就可以看得出来，CatBoost是由 catgorical 和 boost 组成，另外是 处理梯度偏差（Gradient bias） 以及 预测偏移（Prediction shift）问题 ，提高算法的准确性和泛化能力。 类别型变量（Categorical features）是指其值是 离散的集合且相互比较并无意义的变量 ，比如用户的ID、产品ID、颜色等。因此，这些变量无法在二叉决策树当中直接使用。常规的做法是将这些类别变量通过预处理的方式转化成 数值型变量 再用模型进行训练，比如用一个或者若干个数值来代表一个类别型特征。 在LightGBM当中，类别型特征用每一步梯度提升时的梯度统计（Gradient Statistics，以下简称GS）来表示。虽然为建树提供了重要的信息，但是这种方法有以下两个缺点： 因此，采用TS作为一个新的数值型特征是最有效、信息损失最小的处理类别型特征的方法。TS也被广泛采用，在点击预测任务当中，这个场景当中的类别特征有用户、地区、广告、广告发布者等。 它的具体实现方法如下： 所有的这些模型都需要调节大量参数，但我们只谈论其中重要的。以下是将不同算法中的重要参数按照功能进行整理的表格。 The rmse of prediction is: 0.0 0.0 在默认参数下，均方误差为 0

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