习题 机器 标签pca
算法练习题
目录柯里化实现柯里化函数柯里化函数作用扁平化[双指针]有序数组合并判断一个字符串是否是回文字符串[字符串]两个版本号 version1 和 version2版本号大小比较排序 ['1.45.0','1.5','6','3.3.3.3.3.3.3'] => ['1.5','1.45.0','3.3.3 ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
pom.xml一些标签
<groupId> 是项目组织的唯一标识符，通常是一个公司或组织的域名反写 <artifactId> 是项目的唯一标识符，通常是项目的名称 <version> 是项目的版本号，通常遵循语义化版本控制规范，例如 "0.0.1-SNAPSHOT"。 <name> 是项目的名称，通常与 <artifact ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
mybatis的foreach标签初使用
### 4.6 foreach标签 **基本用法** 用批量插入举例 ```XML<!-- collection属性：要遍历的集合 item属性：遍历集合的过程中能得到每一个具体对象，在item属性中设置一个名字，将来通过这个名字引用遍历出来的对象 separator属性：指定当foreach标签的 ......
中文语言标签
Code Name zh 中文 zh-Hans 中文（简体） zh-Hant 中文（繁体） zh-Hans-CN 中文（中国大陆） zh-Hans-MY 中文（马来西亚） zh-Hans-SG 中文（新加坡） zh-Hant-HK 中文（香港） zh-Hant-MO 中文（澳门） zh-Hant-T ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
k8s集群Node节点管理：节点信息查看及节点label标签管理
k8s集群Node节点管理：节点信息查看及节点label标签管理 Kubernetes集群Node管理 一、查看集群信息 [root@k8s-master1 ~]# kubectl cluster-info Kubernetes control plane is running at https:/ ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
国服 ios 机甲战队 战争机器人 war robotos 刷金币 3天100金币
专业刷金，开黑战队，三天稳定1000金币，氪金党勿入，肝佬欢迎进入，目前国服金价 200元1万金 ，一起开黑刷金 请进qq群 947633140 （未满员） 点击链接加入群聊【机甲战队ios刷金群】：点击自动加入QQ群947633140 ......
为什么a标签无法下载，无法重命名？
《1》a 标签的 href 有很大的关系， href 属性的地址必须是 同源 URL，否则，download 就会不起作用。 1. 同源 URL 会进行 下载 操作2. 非同源 URL 会进行 导航 操作3. 非同源的资源 仍需要进行下载，那么可以将其转换为 blob: URL 形式 《2》a标签的 ......
机甲战队 战争机器人 war robotos 国服ios端游戏交流
专业刷金，开黑战队，三天稳定1000金币，氪金党勿入，肝佬欢迎进入，目前国服金价 200元1万金 ，一起开黑刷金 请进qq群 947633140 （未满员） 点击链接加入群聊【机甲战队ios刷金群】：点击自动加入QQ群947633140 ......
Matlab中常用快捷键：注释、自动对齐、跳转指定行、设置标签等
Matlab中有11个常用快捷键，可以大大提高编程效率，并且可以节省时间。 1. 注释： 注释是指在程序中添加注释，以便于以后更好地理解程序的含义。 快捷键为Ctrl+R，点击后可以将当前行变为注释，再次点击可以取消注释。 2. 自动对齐： 自动对齐是指将程序中的代码按照一定的格式进行排列，使得程序 ......
.net下，读取Excel数据和使用Bartender打印标签
背景：bartender 使用txt或Excel作为数据源打印标签时，有时候需要对数据源中的原生数据执行复杂的逻辑变化。例如，可能需要从Excel中读取某一行，然后根据该行的某个值打印相同数量的标签，每个标签上的流水号都不同。 实现：使用.net BTSDK实现。 效果如图所示： 准备： BT：安装 ......
分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
NFC标签的工作原理分析（附带DP1332E&DP1363F选型表）
NFC标签是基于近场无线通信技术，利用射频识别（RFID）技术和互联技术进行数据传输。它采用13.56MHz的高频无线电波作为传输介质，通过感应耦合方式实现信息的交换和传输。在NFC通信中，发起设备和接收设备之间的距离通常在几厘米以内。当发起设备（如具有NFC功能的手机）靠近NFC标签时，发起设备会 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
具体数学第六章习题选做（genshining）
11.对于 \(n\ge 0\)，求以下式子的封闭形式。 \[\sum_k(-1)^k{n\brack k} \]由于 \[\sum{n\brack k}x^k=x^{\overline n} \]原式即等于 \((-1)^{\overline n}=[n=0]\)。 12.证明斯特林反演。代入即可 ......