控制产品 机器人 核心 机器
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
Spring编程式事务控制
目录Spring编程式事务控制代码实现测试 Spring编程式事务控制 实际中很少使用 代码实现 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xml ......
题解：【XR-3】核心城市
题解：【XR-3】核心城市 思路一：考虑由特例推广到一般 1、很容易想到先考虑一个关键点的情况，然后再推广到一般情况。 2、一个点肯定选距离上最平衡的那个点，即树的中心。接着在中心周围贪心的选剩下的(k-1)个关键点即可。 3、这里有一个误区： 各点到某点的距离最小，是找树的中心而不是重心！！！ 各 ......
Spring基于注解的AOP事务控制
Spring基于注解的AOP事务控制 源码 代码测试 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3. ......
Spring基于XML AOP事务控制
Spring基于XML AOP事务控制 源码 代码测试 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3 ......
成为阿里云云大使，推广阿里云数据库PolarDB产品，赢取猫超卡及返佣礼金！
📖 活动介绍： 个人开发者加入阿里云云大使，分享活动专属页面，成功推广阿里云数据库PolarDB产品，即可赢取猫超卡及返佣礼金！ 加入PolarDB云大使，你可享受到三大权益： 1.首单激励：首推成功得50元 2.最低返佣：23%佣金 3.PolarDB拉新激励：推荐2位以上得100元 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
git-移除某文件夹的版本控制
git-移除某文件夹的版本控制 如我们把.idea目录误提达到远端。 有时候我们一开始在上传项目的时候把某些不必要的文件也添加进了git的版本控制。此时 gitignore 对这些文件就不起作用了。因此我们要先从 git 里面把这些文件 untracked ，然后修改 gitignore ，最后提交 ......
Spring连接线程的事务控制
Spring连接线程的事务控制 通过把线程ThreadLocal绑定数据库来连接Connection来控制事务 源码 实现的方式不够优雅 代码实现 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven. ......
CommunityToolkit.Mvvm 之 通过一个属性控制一个按钮是否禁用 及 按钮执行费时需任务的方法
要达到的目的： 通过一个属性控制一个按钮是否禁用 当按钮执行费时需任务时，按下禁用按钮，任务完成后自动解除禁用 1. 属性定义 1 [ObservableProperty] 2 [NotifyCanExecuteChangedFor(nameof(SettingParamCommand))]//属性 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
Swift 笔记-1 基本类型，集合类型，控制流与基本函数
目录基本类型变量与常量字符串单行多行整型浮点布尔值集合类型数组字典 Dictionaries集合 Sets枚举 Enums控制流条件判断循环代码块抽象结构函数声明函数返回类型声明返回多个值自定义参数标签函数参数默认值函数与错误 最近对 iOS 开发有兴趣，学习 SwiftUI，主要跟的是 hacki ......
自然语言处理：通过API调用各大公司的机器翻译开放平台
国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度，这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍： 讯飞开放平台： 链接：https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
elementUI 的el-dialog作为子组件，父组件如何控制其关闭的按钮
这里有三点需要说明： 1. 使用：before-close="closeHandle" 将其 $emit() 出去 2. 取消按钮 也需要$emeit出去 3. 控制对话框显示隐藏的变量需要props给父组件来传值，这个相当重要，不然控制不了对话框的显示隐藏 4.1,2步骤是为了在子组件不再重复操作 ......
从安全、开发、产品三个角度反对用refresh_token续期access_token的观点
说明： access_token： 服务端与客户端通信，有时服务端需要知道客户端的身份，就会用到access_token来用于验证身份。 refresh_token： 但为了保证安全token会设置过期时间，如果直接过期，相当于用户或调用端正在使用产品，突然间就退出登录了，这种产品体验很差，于是有了 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法
1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 ......
ESL-通过事件控制FreeSWITCH
通过事件提供的最底层控制机制，允许我们有效地利用工具箱，适时选择使用其中的单个工具。FreeSWITCH是一个核心交换与混合矩阵，它周围有几十个模块提供各种功能特性。 我们完全控制了所有的即时信息，这些信息组成了所有进出FreeSWITCH的通信包。同时，我们可以在适当的时候调用任何模块中的每个功能 ......
python钉钉机器人运维脚本监控实例
面是关于“Python钉钉机器人运维脚本监控实例”的完整攻略: 目录 介绍 使用步骤 配置机器人 运行脚本 示例说明 监控服务器CPU使用率 监控服务器磁盘空间 总结 介绍 钉钉机器人是钉钉提供的一种形式化的通信渠道，可以通过代码来调用钉钉机器人的API，实现以机器人的形式向钉钉群组发送消息。本篇攻 ......
opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)3图像处理基础
3 图像处理基础 在本章中，我们将介绍图像处理中的各种操作，首先是基于平移的操作，如旋转和调整大小。读者将学习如何使用 OpenCV 旋转和调整图像大小，以及如何控制生成图像的大小和方向。本章接着介绍了图像的算术运算，如加法、减法和除法。本章继续以图像运算为主题，介绍图像的位运算，如 AND、OR ......
[C#] 禁用控制台关闭按钮
禁用控制台关闭按钮 internal class Program { [DllImport("user32.dll", EntryPoint = "FindWindow")] extern static IntPtr FindWindow(string lpClassName, string lpW ......
做运营，一定要掌握的3个底层能力+3个核心思维
从用研转做运营已经3年多了，也经历过大大小小的业务项目，回顾这3年，总结一句话就是：如果你不掌握运营的底层能力，看再多的方法论，也只是别人的。 最初做运营，我相信很多人都会有同样的感受： 怎么感觉运营就一直在打杂，也没有人带，看了那么多课程、书籍上的方法论，可是总不会用。 运营的分类那么多，内容运营 ......
逻辑多租场景下，故障爆炸半径的控制实践
本文对多租架构的典型故障场景进行分析，面对单租户 APP 异常导致的故障，提出应对的分级隔离方案，将单租户的运行资源消耗控制在确定的边界内，用确定性的故障隔离机制应对不确定的故障场景，以控制故障爆炸半径，减少平台级故障的发生。 ......
最新UnityDOTS Physics物理引擎碰撞查询核心分析
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎，今天我们给大家分享和介绍一下这个物理引擎的碰撞查询以及核心相关概念。 Unity.Physics碰撞查询概述 碰撞查询(Collison Qurey)是Unity.Physics物理引擎中的一个很重要的功能。很多游戏逻辑 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
用C#也能做机器学习？
本文先是简单介绍了ML.NET与ML.NET Model Builder，其次基于ML.NET Model Builder构建了一个猫狗识别的机器学习模型实例，最后在.NET项目中集成了它。 ......
MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试
如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。 最近在PyTorch 1.12中引入MPS后端已经是一个大胆的步骤，但随着MLX的宣布，苹果还想在开源深度学习方面有更大的发展。 在本文中， ......
Unity DOTS物理引擎的核心分析与详解
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎，今天我们来给大家分享和介绍一下这个物理引擎的使用。 Unity.Physics的设计哲学 Unity.Physics是基于DOTS设计思想的一个高性能C#物理引擎的实现, 包含了物理刚体的迭代计算与碰撞检测等查询。Uni ......