学习网络 样本 视角 深度
Qt学习（一）-------- 定时器、绘图
1.定时器 QTimer ⭐ 创建定时器对象 QTimer *timer = new QTimer(this); ⭐ 启动定时器 timer->start(毫秒); ⭐ 监听信号 connect(timer,&QTimer::timeout,[=](){ }); 例子 QTimer *timer = ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
项目部署学习笔记（一）—— 建站准备
一、简介 项目部署是指将软件、应用程序或系统从开发环境转移到目标环境的过程。在项目开发完成后，为了让其能够在实际运行环境中正常工作，需要将项目部署到生产环境或目标环境中。这个过程通常涉及将项目的源代码、数据库、配置文件和其他必要的资源复制到目标服务器或设备，并进行必要的安装、配置和测试工作，确保项目 ......
【计算机网络】2.应用层
1 应用层协议原理 客户端-服务器（C/S）体系架构 服务器一直运行，有固定的IP和端口 需要服务器场，可扩展性较差 客户端主动与服务器通信，不直接与其他客户端连接 对等体（P2P）体系架构 几乎没有一直运行的服务器 任意端到端系统之间可以进行通信 每个节点既是客户端又是服务器 具有自扩展性 C/S ......
vue中watch怎么深度监听数据变化？
有个原则监听谁,写谁的名字,然后是对应的执行函数,第一个参数为最新的改变值,第二个值为上一次改变的值,注意:除了监听data,也可以监听计算属性或者一个函数的计算结果 启用深度监听对象 watch:{ a:{ handler:function(val,oldval){ }, deep:true } ......
关于学习力 - 刘澜老师的得到专栏
以下是我在看的过程中的一些笔记记录，也有一些自己的思考，感兴趣建议阅读原专栏，关键的不是看做了什么笔记，而是看给自己的行为带来多大的改变。 何为优秀的学习者 学习者的分类 学习者分为四类，划分的依据是如何使用时间： 生产型学习者：将时间用来生产，比如说工作，大部分都是低水平的重复劳动 消费型学习者： ......
1 4学习内容
小型物联网应用系统设计图（模拟器上截图） （2）简述实现过程中的相关步骤及配置 各设备配置如下： 接入交换机：划分vlan，将终端连接接口划到相应vlan中，开启生成树，开启dhcp snooping。 核心交换机：划分vlan，将设备连接接口修改为trunk接口模式。 无线路由器：接口配置ip地址 ......
3 分钟为英语学习神器 Anki 部署一个专属同步服务器
Anki 介绍 Anki 是一款基于间隔重复（Spaced Repetition）原理的学习软件，想象一下，你的大脑就像是一个需要定期维护的精密仪器。间隔重复就好比是一种精准的维护计划，它通过在最佳时刻复习信息，来确保知识在你的脑海中牢固地扎根。 Anki 软件使用这个原理，帮助用户通过创建“卡片” ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
MarkDown入门学习
MarkDown学习 标题 一级标题前加一个#和一个空格 接上标题名字 二级三级四级以此类推 最多到六级标题 字体 Hello,World！ 左右两边各加两个*变粗 Hello,World！ 左右两边各加一个*变斜 Hello,World！ 左右两边各加三个*变斜粗 Hello,World！ 左右两 ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
Python学习 第2章-编程基础
本章内容 程序设计语言又被称为编程语言 计算机程序是使用编程语言组织起来的一组计算机指令 计算机指令就是指挥机器工作的指示和命令 编程语言可分为机器语言、汇编语言和高级语言 采用编译方式执行的语言称静态语言 采用解释方式执行的语言称为脚本语言 IPO指的是输入、处理和输出 print 函数完整的语法 ......
深度解析 PyTorch Autograd：从原理到实践
本文深入探讨了 PyTorch 中 Autograd 的核心原理和功能。从基本概念、Tensor 与 Autograd 的交互，到计算图的构建和管理，再到反向传播和梯度计算的细节，最后涵盖了 Autograd 的高级特性。 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 ......
plc学习笔记
【功能码】 01 读输出线圈 02 读输入线圈 03 读保持寄存器 04 读输入寄存器 05 写单线圈 06 写单寄存器 0F 写多线圈 10H 写多寄存器 【存储区】 区号 名称 读、写 地址范围 0区 输出线圈 可读可写(bool) 00001-09999 1区 输入线圈 只读(bool) 10 ......
【python基础】6.网络编程和通信
网络编程和通信 基于Socket的网络编程 Socket Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket后面，对用户来说只需要调用Socket规定的相关接口，让Socket去组 ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质
在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。 https://avoid.overfit.cn/post/7cfa0930651b4b4cac912952d8c53d54 ......
python爬虫算法深度优先遍历_爬虫基础 之深度优先，广度优先策略
1.深度优先递归方式; import re import requests headers = { 'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类
KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的 ......
算法学习Day22二叉树插入和删除
Day22二叉树插入和删除 By HQWQF 2024/01/03 笔记 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖 ......
TLS1.3的简单学习
TLS1.3的简单学习 TLS的历史 From GTP3.5 TLS（传输层安全）是一种加密协议，旨在确保 Internet 通信的安全性和隐私保护。下面是 TLS 的历史概述： SSL（安全套接层）：TLS 的前身是 Netscape 公司在 1994 年推出的 SSL 协议。SSL 1.0、2. ......
网络知识｜序列化和非序列化以及选择
1.JSON one of simplest and most popular formats We can represent an object in plain text with fields of type: String, Number, Boolean, Array, Object E ......
微信小程序开发学习笔记（一）
基础介绍 首先至少会点html,css基础知识再来学，微信开发者工具打开，创建一个js开发基础模板的项目，它的目录如下：wxml就是html，wxss就是css，app开头的就是页面进来首先加载的配置，project.config.json就是一些配置设置，就是详情的本地设置的代码。 推荐学习方式： ......
学习笔记437—excel表格中向上取整数的公式
EXCEL表格中向上取整数的公式 1、打开EXCEL表格，在表格中输入数据。 2、在计算单元格内输入函数公式“=ROUNDUP(B16/40,0)”，第二个参数0，即是往上舍入取整数。 3、按下回车，表格里计算的数据全部向上舍入取整数。 ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
2d物理引擎学习 - 两Box碰撞后反弹
效果 SAT的碰撞检测就是沿用的box2d-lite的 整体代码结构和这篇类似：2d物理引擎学习 - 两圆的线性运动碰撞反馈，只是加入了角运动 public class MyRigidbody : MonoBehaviour { private int m_Id; [SerializeField] ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
debian使用apt安装时出现“更换介质，插入驱动器"/media/chrom/"再按回车键”的提示，无法从网络安装
nano /etc/apt/sources.list把那出现的那行注释掉；含CD盘的一行；然后apt-get update，然后装就不会出现了，这是一个cd盘，正确应该要从网上的源直接装； nano进入后，使用CTRL+o保存，并使用CTRL+X退出 ......