张量tensorir机器 案例
4- if 流程语句和案例
''' 流程控制 特点：从上往下依次执行 判断语句：通过判断决定做什么事情 ''' 语法1 if 条件表达式：条件表达式的结果为True，则执行语句1，为False，则不执行语句1 执行语句1 if 1 == 1: # 如果1等于1 print("1 == 1") # 打印"1 = 1" 语法2： ......
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 ......
案例分享：游戏行业各岗位的KPI绩效指标制定
在游戏行业中，岗位种类繁多，每个岗位的职责和要求都有所不同。因此，制定合理的KPI（关键绩效指标）是确保团队高效运作的关键。 在竞争激烈的市场环境中，合理的KPI不仅有助于员工明确工作方向，还能促进团队的高效协作。本文将深入探讨游戏行业中策划、美术、程序、运营、测试、市场营销和客服等七个岗位的KPI ......
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 ......
入选人民网2023普惠金融优秀案例，合合信息旗下启信宝赋能银行对公信贷数字化转型
普惠金融承载着改善民生、促进实体经济发展的重要职责，近十年来，普惠金融发展取得了长足进步，多层次普惠金融供给格局逐步确立。银行作为金融体系的重要组成部分，高效工作是构建普惠金融体系的重要推动力。 立足于十年的历史节点，国务院印发了《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》提出，在未来五年基本建成高质量 ......
【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 ......
232Modbus转Profinet应用案例分享
根据现场的描述，我们给出一个方案，在PLC和伺服中间加入232Modbus转Profinet（XD-PNR200）网关，232Modbus转Profinet（XD-PNR200）网关集成Modbus和Profinet协议，可以实现互转，具有两个网口，一或多个串口，足以满足现场需求。 ......
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 ......
案例分享：医药行业各岗位制定OKR制定分享
一、背景介绍 随着医药行业的快速发展，各岗位之间的协作变得尤为重要。为了提升员工的执行力与团队合作，某知名药企决定在各岗位推行OKR（Objectives and Key Results）目标管理法。本案例将分享该药企如何为各岗位制定有效的OKR。 二、制定OKR的过程 明确公司战略目标在制定各岗位 ......
数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
01 Docker 安装：入门案例带你了解容器技术原理
Docker 能做什么？ 众所周知，Docker 是一个用于开发，发布和运行应用程序的开放平台。通俗地讲，Docker 类似于集装箱。在一艘大船上，各种货物要想被整齐摆放并且相互不受到影响，我们就需要把各种货物进行集装箱标准化。有了集装箱，我们就不需要专门运输水果或者化学用品的船了。我们可以把各种货 ......
gradio代码案例+效果图片
直接上代码： import gradio as gr import numpy as np import torch from PIL import Image from ram.models import ram_plus from ram import inference_ram as infe ......
17-案例实战：教你快速搭建 Kubernete 监控平台
Prometheus 和 Grafana 可以说是 Kubernetes 监控解决方案中最知名的两个。Prometheus 负责收集、存储、查询数据，而 Grafana 负责将 Prometheus 中的数据进行可视化展示，当然 Grafana 还支持其他平台，比如 ElasticSearch、In ......
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 ......
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 ......
day32 企业中Istio流量路由的精准案例 （10.5）
10.5-1-企业中Istio流量路由的精准案例(1) 一、背景 在微服务系统中，我们会碰到很多关于服务治理的问题，下面是我整理了一些关于服务治理常见的问题： 服务发现：在动态的微服务环境中，如何实时地发现和注册新的服务实例？ 负载均衡：如何在服务实例之间有效地分配请求流量，以实现高性能和高可用性？ ......
SQL统计案例
SELECT dr_id,dr_name as '区域名称', #早餐SUM(IF(is_muslim=1 AND meal_type=1,order_number,0)) as '早餐清真餐总数',SUM(IF(is_muslim=0 AND meal_type=1,order_number,0) ......
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