机器人 信号 机器 个人

Linux的信号管理 [补档-2023-07-30]

信号 11-1简介: ​ 信号只是表示某个信号,不可以携带大量信息,信号需要满足特点的条件才会产生。是一种特别的通信手 段。 11-2 信号机制: ​ 假设有两个进程A,B,现在进程A给进程B发送信号,进程B在收到信号之前会执行自己的代码,当收到 信号后,无论执行到了哪里,都要暂停执行然后去处理信号 ......
信号 Linux 2023 07 30

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 Spark Mtlib

个人职业生涯规划

2024-个人职业生涯规划 一、认识自我 1.个人基本情况 我叫刘海涛,今年22岁,大四,就读于石家庄铁道大学软件工程专业。我来自一个普通的农民家庭,父母都是农民,他们对于我所学的专业以及未来的发展方向并不能给予指引,但是他们最大限度的尊重我的选择。在业余时间,我喜欢阅读、运动以及一个人静静的呆着思 ......
职业生涯 生涯 职业 个人

[Python学习记]个人感受(持续更新)

24/01/13 大家好,到目前为止我已经学习到if条件语句的使用了,准备学习循环语句,if语句学的薄浅还得多加练习实际应用!关于if的应用我自主设计了几个程序,希望大佬可以多加指点 23/11/13 大家好,我是小县城高中的一名学生 在我初中时期就已经知道主流的编程语言了,只不过那个时候只记住叫啥 ......
Python 个人

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 ......
命令 视觉 机器 YoloV8 YoloV

个人博客详细设计说明书

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240113125829100-1547047013.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
说明书 个人 博客

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 ......
模型 概率 机器 33

数据科学 机器学习 (训练营)

地址: https://offerbang.io/ ......
训练营 机器 科学 数据

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 ......
简易 人脸 机器 任务 笔记

【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 ......
逻辑 机器

【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 ......
线性 机器

通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF(Zero Forcing,零迫)、ML(Maximum Likelihood,最大似然)、MRC(Maximum Ratio Combining,最大比合并)和MMSE(Minimum Mean ......
误码率 误码 算法 信号 matlab

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 ......
深度 机器 理论

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 ......
格局 缺陷 机器

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 ......
概率 算法 模型 机器 29

个人的vscode配置调优

简述 vscode安装的插件 GBKtoUTF8:将 GBK 编码的文本转换为 UTF-8 编码 GitHub Theme:为VS Code设置 GitHub 风格的主题 Material Icon Theme:为VS Code设置Material Design风格的图标主题 Remote - SS ......
vscode 个人

PowerDotNet平台化软件架构设计与实现系列(17):PCRM个人用户管理平台

个人用户管理是业务系统中非常基础且重要的一个公共服务系统,我们写的绝大多数应用都和个人用户或会员有关,用户(会员)数据安全无小事,必须有一个完备的用户管理平台系统。 因为不同公司的主业务不同,个人用户管理的侧重点也会有不同,PowerDotNet这里介绍的个人用户管理平台,只是个人用户管理系统中很基 ......
平台 PowerDotNet 架构 用户 个人

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 ......
梯度 机器

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

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

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 ......
乘子 机器

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 ......
机器

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分布式机器学习的故事:Docker改变世界

分布式机器学习的故事:Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望,以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker,需要了解不少工具及其设计思路;而这些工具的文 ......
分布式 机器 故事 Docker 世界

如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面,但在同一局域网中的另一台机器上无法访问

以下是一些可能的解决步骤: 1 检查网络连接: 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网,并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具,如traceroute或telnet,来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置: ......
局域网 端口 局域 浏览器 机器

个人是否可以建立自己的网站?

个人完全可以建立自己的网站。事实上,越来越多的个人都选择建立自己的网站,以展示个人作品、分享知识、开展个人品牌推广等。 建立个人网站可以带来以下好处: 自我展示:个人网站是展示自己作品、经验和技能的理想平台。你可以在网站上展示自己的作品集、写作作品、摄影作品等,向世界展示自己的才华和专业能力。 个人 ......
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前端开发笔记[6]-基于Gradio的力声信号分析界面

摘要 基于Gradio的力声信号分析界面,实现Gradio页面内嵌html代码和svg图像; 备注 仅用作前端开发练习,不保证其中的信号处理方式及数据分析的学术性。 开源地址 [https://gitee.com/qsbye/pear-dsp-gradio] 平台信息 "pyaudio~=0.2.1 ......
前端 信号 界面 笔记 Gradio

机器学习-导数

1、概念解释 (1)关于求导 求导是微积分中的重要概念之一,它可以用来计算函数在某一点处的变化率(斜率),以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x),它在某一点x₀处的导数(即斜率)定义为: f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
导数 机器

机器学习-矩阵

1、名称解释 (1)什么是矩阵的转秩? 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如,对于一个m×n的矩阵A,其转置记作A^T,得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 (2)什么是单位阵? 单位阵(Identity matrix),也称为单位矩阵 ......
矩阵 机器
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