向量product cross dot
m基于多核学习支持向量机MKLSVM的数据预测分类算法matlab仿真
1.算法描述 20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难和局部极小等传统机器学习中存在的弊端,且在小样本情况下仍然具有良好的泛化能力,从而该算法受到了广泛的关 ......
图像向量化_向量存储以及向量搜索和匹配
###图像数据向量化 PyTorch pip install -i transformers transformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。 它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等) ......
数据库-向量数据库
###数据 数据科学家、数据工程师、数据分析师和数据产品经理 教育背景和工作经验背景： 业务领域，机器学习 工程能力 沟通能力 Amazon Redshift 是一款高性能、全托管的PB级云数仓 数据工具行业在从旧的软件时代进入新的一个以开源和云为主的时代 意味着围绕解决这些性能问题而构建的BI和E ......
.net reactor 学习系列(五)---.net reactor针对De4Dot脱壳工具的应对
De4Dot是一个专门反混淆.net程序的一个工具，支持对于以下工具混淆过的代码的清理： Agile.NET (aka CliSecure)Babel.NETCodeFortCodeVeilCodeWallCryptoObfuscatorDeepSea ObfuscatorDotfuscator.N ......
[分享].Net脱壳利器de4dot介绍
De4Dot是一个很强的.Net程序脱壳，反混淆工具，支持对于以下工具混淆过的代码的清理：如 Xenocode、.NET Reactor、MaxtoCode、Eazfuscator.NET、Agile.NET、Phoenix Protector、Manco Obfuscator 、CodeWall、 ......
R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23305 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR 我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现 ......
[分享].Net脱壳利器de4dot介绍
De4Dot是一个很强的.Net程序脱壳，反混淆工具，支持对于以下工具混淆过的代码的清理：如 Xenocode、.NET Reactor、MaxtoCode、Eazfuscator.NET、Agile.NET、Phoenix Protector、Manco Obfuscator 、CodeWall、 ......
R语言SVM支持向量机、文本挖掘新闻语料情感情绪分类和词云可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32032 原文出处：拓端数据部落公众号 支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机 ......
马尔科夫区制转移向量自回归模型，MSVAR模型，MS-VAR模型的GiveWin软件安装和操作过程
马尔科夫区制转移向量自回归模型，MSVAR模型，MS-VAR模型的GiveWin软件安装和操作过程+MS-VAR各种图形制作（区制转换图、脉冲图、模型预测图和模型预测结果等等）+最优区制数和模型形式判断（MSI-VAR、MSM-VAR模型形式的最优选择问题，这是该模型的核心问题）。 文档一共分为五部 ......
基于MATLAB和机器学习（向量机）的裂缝检测（识别）系统程序
基于MATLAB和机器学习（向量机）的裂缝检测（识别）系统程序，带GUI界面，对裂缝主要参数（长度，宽度，面积）进行计算，已经训练好分类器，包含裂缝图像训练集和测试集，可以完美运行（带注释），结果可保存在Excel中YID:3149676995926163 ......
向量场微商
考研复习 向量场 定义 所谓向量场是指空间中某个区域中，每一点对应一个向量。向量场是物理等学科中速度场、力场、电场、磁场等“场”的概念的概括。一个点若只对应一个数量，则称之为数量场。在后来的应力之类更为复杂的情况下，还存在张量场。 对于向量场$\boldsymbol{\mathcal{v}}$，当$ ......
Navigate your way to production bliss with Caretta
https://www.cncf.io/blog/2023/01/23/navigate-your-way-to-production-bliss-with-caretta/ Guest post originally published on groundcover’s blog by Udi R ......
基于LGC局部全局一致性和SVM支持向量机的半监督分类算法matlab仿真
1.算法描述 半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时， ......
第134篇:解决浏览器的CORS跨域问题(CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, isolated-app, chrome-extension, chrome-untrusted, https, edge.)
好家伙, 我继续尝试着将我的飞机大战使用ES6模块化分离开来,出了点问题 1.出现问题: edge,chrome等一系列浏览器,会为了安全,禁止你跨域访问 目录如下: 主程序 index.html main_1.js main.js 完整代码如下: 1 /* //plane封装成类 2 //实例化后 ......
灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g
灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。 仅适应于windows系统 YID:6999630206572076 ......
两向量共线
原理 根据解析几何原理，两向量相等，则有: v = $\lambda$ v1 实现 只需要：$\frac{v1}{v}=\lambda$ 为常数即可 template<size_t D,typename T> static bool collineation(glm::vec<D,T> const& ......
三向量共面
原理： 1.根据解析几何原理，三向量共面有：$r=x v_1+y v_2，x\in R,y\in R \dots 1$ 2. 特殊情况下，r 与 $v_1或v_2$共线（假设为$v_1$)，则上式可转换为： $(1+x)r=y v_2\rightarrow v_1=\frac{1+x}{y}v_2 ......
实现一个CRDT工具库——VClock 时钟向量类
这段代码实现了一个VClock类，它是基于GCounter实现的。VClock是一种向量时钟，它可以用于在分布式系统中对事件发生的顺序进行排序。VClock的实现方式是将每个节点的计数器值存储在一个字典中，字典的键是节点的标识符，值是计数器的值。compare函数用于比较两个VClock的大小，它会 ......
Python小练习：向量之间的距离度量
Python小练习：向量之间的距离度量 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要用Python实现三种常见的向量之间的距离度量方式： 1）曼哈顿距离(Manhattan distance, L1范数)：$d(x,y) = \sum\li ......
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测（SVM）
机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1.相关流程 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的 ......
用Python和Pytorch使用softmax和cross-entropy
softmax激活函数 softmax激活函数将包含K个元素的向量转换到（0，1）之间，并且和为1，因此它们可以用来表示概率。 python: def softmax(x): return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) x=np.array([0.1, ......
基于GPT3.5实现本地知识库解决方案-利用向量数据库和GPT向量接口-实现智能回复并限制ChatGPT回答的范围
标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题 既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。 代码仓库地址 document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程： 导入知识库数据 利用 ......
pyTorch 导入预训练词向量 2023
# 测试 Embedding import torch import gensim import torch.nn as nn wvmodel = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("./data/vector.txt",binary=F ......
nodejs处理嵌套对象的npm包:dot-prop
dot-prop是一个 JavaScript 库，用于处理嵌套对象的属性，它允许您通过点符号（.）访问和修改嵌套对象的属性， 而不需要使用复杂的递归函数或多个if语句来处理。 引入dot-prop库非常简单，可以通过 npm 进行安装： npm install dot-prop 使用dot-prop ......
笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项
计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型，Vector Autoregression Models,VAR， VAR模型的建立不以 ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销 ......
【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。 ......
迁移学习（SOT）《Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport》
论文信息 论文标题：Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport论文作者：Wang Lu, Yiqiang Chen, Jindong Wang, Xin Qin论文来源：Neurocomputing论文地 ......
《价值流动-Project To Product》读后感
背景：2022年8月，在这家公司已经任职满两年。这两年我最大的成就就是基于Scrum模式推行了敏捷项目管理，并取得了一定的成果。但是，在推行了两年后新的问题也产生了。例如： 1，项目管理上，项目经理缺乏对项目团队每个环节的过程管理，尤其在过程指标上缺乏工具监控。 2，产品管理上，在软件成本管理与价值 ......