基本原则 机器 原则p4

[机器学习复习笔记] SVM 支持向量机

SVM 支持向量机 1. SVM 基本模型 1.1 线性可分问题 给定一个训练样本集 \(D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ... , (x_n, y_n)\}, \; y_i \in \{-1, +1\}\)。假设两个点集 \(D_0\) 和 \(D_1\),且 \(D_ ......
向量 机器 笔记 SVM

机器学习--决策树(信息熵,信息增益,信息增益率,基尼值,基尼指数)

决策树是根据条件分支语句if-else产生的,决策树是一种树形结构,每一个内部节点表示是一个属性上的判断,每一个分支表示判断结果的输出,每一个叶子节点表示分类结果,本质上就是多个判断节点的树。 在使用决策树的时候会提到熵的概念 熵:熵表示混乱程度,越混乱熵值越大,越有序熵值越小,在信息论里,有着信息 ......
信息 机器 指数

MySQL系列之读写分离架构——Atlas介绍、安装配置、Atlas功能测试、生产用户要求、Atlas基本管理、自动分表、关于读写分离建议

文章目录 1. Atlas介绍2.安装配置3. Atlas功能测试4. 生产用户要求5. Atlas基本管理6. 自动分表7. 关于读写分离建议 1. Atlas介绍 Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 它是在mysql- ......
Atlas 分表 功能测试 架构 功能

Excel -- 基本操作

自定义序列 导入 CSV Ctrl+S 就不会弹错误了 ......
基本操作 Excel

机器视觉中的图像增强与对比度调整技术

在机器视觉中,图像增强与对比度调整技术是常用的方法,旨在改善图像的质量和视觉效果,或将图像转换成更适合人眼观察或机器分析识别的形式。 图像增强技术可以针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征。例如,可以扩大图像中不同物体特征之间的差别 ......
对比度 图像 视觉 机器 技术

ogg logdump基本使用

GoldenGate Logdump基本使用 Logdump是GoldenGate复制软件中附带的一个工具软件,在OGG的目录下可以找到。这个工具主要用于分析OGG生成的队列文件,查找记录、统计队列文件中的数据等。在OGG安装目录下执行logdump.exe or ./logdump即可进入命令行。 ......
logdump ogg

第3次作业-SQL语句的基本使用2(修改表-基本查询)

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13057 这个作业的目标 <SQL语句的基本使用2(修改表-基本查询)> alte ......
语句 SQL

pip基本命令

Install a Package: Command: pip install package_name Usage: Installs the specified package. You can also specify a version number with package_name==v ......
命令 pip

Linux基本命令

ls: Lists files and directories. Usage: ls, ls -l (long format), ls -a (including hidden files) cd: Changes the current directory. Usage: cd [director ......
命令 Linux

Servlet Session基本概念和使用方法,获取Session对象: 在Servlet中,可以使用HttpServletRequest对象的getSession()方法来获取当前请求的Session对象

Servlet Session基本概念和使用方法,获取Session对象: 在Servlet中,可以使用HttpServletRequest对象的getSession()方法来获取当前请求的Session对象 目录 Session介绍 Session使用步骤 Session示例 LoginServl ......

机器学习-ROC曲线:技术解析与实战应用

本文全面探讨了ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)的重要性和应用,从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角,以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。 关注TechLead,分享AI ......
曲线 实战 机器 技术 ROC

局网机器连虚拟机

主要使用端口映射,编辑-》虚拟网络编辑器-》选择对应的网络(VMnet8)-》NAT设置...->添加端口转发 参考:访问局域网中的虚拟机(详细教程!)_局域网访问pd虚拟机-CSDN博客 ......
机器

算数基本定理

算数基本定理 定理 对于整数 \(a > 1\),必有 \(a=p_1^{a_1}p_2^{a_2}\dots p_s^{a_s}\),其中 \(p_j(1\leq j\leq s)\) 是两两不相等的质数,\(a_j(1\leq j\leq s)\) 表示对应质数的幂次。在不计次序的意义下,该分解 ......
定理

学生基本信息的同步维护

......
学生 信息

整除基本知识

整除基本知识 性质 若\(a|b\) 且 \(b|c\),则 \(a|c\)。 若\(a|b\) 且 \(b|c\),则 对于任意的整数 \(x、y\),有 \(a|(bx +cy)\) 对于整数 \(m\neq 0\),\(a|b \leftrightarrow b|a\) 寻找约数 暴力 for ......
基本知识 知识

设计模式之七大原则

单一职责原则 类的职责要单一,不能将太多的职责放在一个类中。 请看代码示例: 未采用单一职责原则 package com.std.www.designPattern.principle; class Student{ public void getDBConnection(){ System.out ......
设计模式 七大 原则 模式

基本数据类型的内置方法

基本类型的内置方法 数字类型 (一)整型int (二)浮点型float (一)整型int #整型 # number='111' # print(number,type(number))#111 <class 'str'> # #1.类型强转, 符合int类型格式的字符串强转为整型。 # print( ......
类型 方法 数据

数据库的ACID原则

数据库的ACID原则是关系型数据库中保证事务的一致性和可靠性的基本原则,其包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)四个方面。 原子性(Atomicity):原子性是指一个事务是一个不可分割的工作单位,其中的操作要 ......
原则 数据库 数据 ACID

学c笔记归纳 第二篇——基本数据类型

基本数据类型 告诉编译器,变量是什么类型,不同类型占内存大小不同, 单位:字节 char 字符型 1 short 短整型 2 int 整型 4 long 长整型 4 long long 更长的整型 8 float 单精度浮点型 4 double 双精度浮点型 8 构造和指针暂表不谈 注意:C语言规定 ......
类型 笔记 数据

基本定时器TIM6实现精确延时

1、基本定时器的特点 (1)、16位自动重装载累加计数器 (2)、16位可编程(可实时修改)预分频器,用于对输入的时钟按系数为1~65536之间的任意数值 !!!注意基本定时器只有向上计数模式,不要被框图和数据手册上的一些描述误导,基本定时器寄存器中根本没有计数模式的配置相关位。 2、基本定时器的配 ......
定时器 TIM6 TIM

实验一:百度机器翻译SDK实验--代码及遇到的问题

首先这是代码:具体的操作步骤下面一篇 窗口的: package baidu; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JPanel; pu ......
机器 代码 问题 SDK

组队学习-学习笔记P4

组队学习-学习笔记P4 本文是学习b站up主 二次元的datawhale 发布的聪明办法学python系列视频后记录的一些学习笔记 部分内容引用于 聪明办法学python 视频 Task06 循环 Loop for 循环和循环范围 基本格式: for i in range (start,stop,l ......
笔记

机器学习----逻辑回归

Logistic Regression 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。例如肿瘤预测等是与否分类的问题 Logistic 分布是一种连续型的概率分布,其分布函数和密度函数分别为: 决策边界可以表示为​ 假设某个样本点那么可以判断它的类别为 1, from sklearn.dat ......
逻辑 机器

AI中的过拟合和欠拟合问题以及他们的对机器学习的影响(个人感悟总结)

1.机器学习中训练出的模型利用的数据 我们知道训练出一个模型的过程都是通过学习数据不断完善的过程的,那这些数据是什么呢? 数据集!(就是数据的集合) 数据集又分为三种(其实是两种,有一种是在其中一种里面继续分的) 通常分为训练集和测试集两部分。 训练集 通常用来训练模型,模型主要通过学习这些数据来完 ......
机器 问题 个人

机器学习在缺陷检测中的实际效果与应用案例

机器学习在缺陷检测中的实际效果与应用案例 机器学习在缺陷检测中的应用已经变得非常广泛,并且在许多行业中都得到了实践验证。通过使用机器学习算法,我们能够训练模型来自动检测产品或过程中的缺陷,从而提高生产效率,降低人工检测成本,并且改进产品质量。 实际效果: 提高检测精度:机器学习算法可以经过训练,以识 ......
缺陷 实际 机器 案例 效果

HarmonyOS之ArkTS-常用基本数据类型及使用

ArtTS基本数据类型:包括number、string、boolean、array、枚举类型、unknown等 number:数字类型,在程序中定义一个变量指定类型一定要小写number 看了截图大家肯定有点疑惑为什么变量后面要加一个;number 这就是TS的缘故,这样是为了防止后面发生变异(可被 ......
HarmonyOS 常用 类型 数据 ArkTS

FB账号运营机器人

探索FB账号运营机器人的未来 随着社交媒体在人们生活中的日益重要地位,许多企业和个人都开始利用Facebook(以下简称FB)等平台来推广品牌、服务和观点。然而,随着用户数量的增加和内容的爆炸式增长,如何有效地管理和运营一个FB账号变得愈发具有挑战性。在这一背景下,FB账号运营机器人作为一种新型的自 ......
机器人 账号 机器

python开发之个微机器人的二次开发

简要描述: 登录E云平台 请求URL: http://域名地址/member/login 域名地址+开发者账号密码:后台系统自助开通 请求方式: POST 请求头Headers: Content-Type:application/json 参数: 参数名必选类型说明 account 是 string ......
机器人 机器 python

高版本gcc编译出的程序在低版本glibc机器上运行

比如我们用gcc 9.3.0编译程序,但需要发布的机器gcc版本是4.8.5,怎么办? 你可能想到如下方法 静态编译 容器发布 打包依赖的so,使用本地so运行程序 1.静态编译 将libc和libstdc++静态编译,编译时带上如下参数。 g++ -static-libgcc -static-li ......
版本 机器 程序 glibc gcc

解锁机器学习-梯度下降:从技术到实战的全面指南

本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例,本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角,以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、A ......
梯度 实战 机器 指南 技术