基准 实时 特征 机器
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 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
Python面向对象之三大特征-多态
多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
实时数据流无忧：用 SpringBoot 和 SSE 打造动态前端更新的终极指南
用 SpringBoot 和 SSE 打造动态前端更新的终极指南 你知道什么是开发者的梦魇吗？慢！慢！慢！在一个需要实时数据更新的应用中，如果数据像乌龟一样慢吞吞地爬行，那用户体验就会像坐过山车一样直线下降。所以今天，我们要化身为数据传输的超级英雄，用 SpringBoot 和 SSE（服务器发送事 ......
一段简单的jquery代码，抓取抖音直播间的实时弹幕
代码： { let jq = null if (!document.querySelector('#jquery')) { jq = document.createElement('script') jq.id = 'jquery' jq.src = 'https://libs.baidu.com/ ......
MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析
MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析 Mobile Forensic Software 请访问原文链接：MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin.org MD-LIVE - ......
【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 ......
加速下载体验：C#多线程分块下载文件与实时进度展示
概述：该C#示例演示了如何使用多线程分块下载文件并显示下载进度。程序通过确定文件大小，创建多个线程，分配下载范围，同时下载文件块，最后合并文件。通过简单的控制台应用，用户可以清晰地看到下载进度。此方法提高了下载效率，更好地利用了网络带宽。 多线程分块下载文件的原理是将文件分成多个块，每个线程负责下载 ......
ubuntu14安装linux3.2.57实时内核
下载内核，可以见上一篇文档。 解压后，安装。在菜单里选择如图： 然后保存退出，再make即可。 ......
MLPerf™ 推理基准套件- mlcommons-inference
MLPerf™ 推理基准套件- mlcommons-inference MLPerf推理是一个基准套件，用于衡量系统在各种部署场景中运行模型的速度。 请参阅MLPerf推理基准文件，了解基准的详细描述以及基准套件背后的动机和指导原则。如使用此基准的任何部分（例如，参考实现、提交等），请引用以下内容： ......
Python面向对象之三大特征-封装
三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......
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 ......
Flink实时处理入门
Flink实时处理入门 1、Flink框架介绍 Flink 诞生于欧洲的一个大数据研究项目 StratoSphere。它是由 3 所地处柏林的大学和欧洲其他一 些大学在 2010~2014 年共同进行的研究项目，由柏林理工大学的教授沃克尔·马尔科（Volker Markl）领衔开发。2019年1月阿 ......
Hana 实时数据同步优化(3)
简述 CloudCanal 近期对 Hana 源端链路做了新一轮优化，优化点主要来自用户实际场景使用，这篇文章简要做下分享。 本轮优化主要包含: 新增任务级增量表 新增增量表定时清理能力 新增增量表表结构自动演进能力 任务延迟判定优化 Hana 1.x 的兼容 产品化和文档优化 优化点 任务级增量表 ......
爱奇艺大数据生态的实时化建设
作者｜爱奇艺大数据团队 数据作为互联网时代的基础生产资料，在各大公司企业拥有举足轻重的地位。数据的价值在互联网公司的体现，大致而言可以分成三类： 发掘数据中的信息来指导决策，如产品运营、用户增长相关的 BI 报表 依托数据优化用户体验和变现效率，如信息分发场景下的个性化推荐、效果广告等 基于数据统计 ......
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 ......
引领文旅创新_实时云渲染赋能2023湾区文采会元宇宙虚拟展厅
2023粤港澳大湾区公共文化和旅游产品采购会开幕式在东莞市文化馆举行.3DCAT实时云渲染再一次为2023湾区文采会元宇宙虚拟展厅提供了基于云端强大的图形渲染算力,渲染3D应用并实时推送到终端的公有云解决方案。 ......
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 ......
WebSocket与JavaScript：实现实时地理位置定位系统的关键技术
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
如何使用JavaScript和WebSocket实现实时在线投票系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
如何利用JavaScript和WebSocket实现实时在线拍卖系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
JavaScript和WebSocket：打造高效的实时数据采集系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
JavaScript和WebSocket：打造高效的实时数据分发系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
WebSocket与JavaScript：打造高效的实时消息推送系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
WebSocket与JavaScript：实现实时数据分析的关键技术
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......