机器人 机器raspberry教程
（openstack搭建）openstack云平台部署-详细完整教程
openstack云平台部署（完整教程）环境要求Openstack硬件环境：Vmware虚拟机3台，控制节点配置需求4C8G20G，计算节点2C4G20G Openstack网络要求：至少一套网络，使用Vmware虚拟机的网络即可 操作系统要求：centos7*即可，openstack开源版本均支持 ......
服务器tomcat安装及配置教程（Ubuntu）
一、从官网获取Tomcat。 Tomcat官网地址是：https://tomcat.apache.org/，我用的Tomcat9（Tomcat10以上变化较大，根据自己的jdk环境选择，我的jdk依然用的jdk8） 点开进入下载页面，选择「Binary Distributions」中的「Core」， ......
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 ......
PostMan——安装使用教程（图文详解）
https://blog.csdn.net/m0_61843874/article/details/123324727 postman使用教程1-安装与使用: https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/14734330.html ......
STM32CubeMX教程12 DMA 直接内存读取
使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板上串口USART1进行DMA传输数据，然后实现与实验STM32CubeMX教程9 USART/UART 异步通信相同的目标 ......
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 ......
用GPT4聊天制作AI绘画搞笑视频，播放量近10w，附GPT4开通教程
AI一天，人间一年。大家好，我是小卷，最近大家在视频号、抖音刷短视频时，是不是经常刷到那种用AI生成的聊天搞笑绘画视频。比如下面这个视频：南方小土豆来哈尔滨 ......
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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 ......
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： ......
Python教程(22)——Python面向对象的属性和方法
在Python面向对象编程中，属性和方法是类及其对象的重要组成部分。如果说封装、继承和多态是面向对象编程中的思想，那么类的属性和方法就是骨架，因为有属性和方法，面向对象编程才变的有血有肉。 属性 属性是类或对象所拥有的数据，它用于描述对象的特征和状态。属性可以是实例属性（对象特有的属性）或类属性（属 ......
WinDbg调试基础教程-用户模式
在前面的文章中，介绍了如何使用WinDbg分析蓝屏原因 https://www.cnblogs.com/zhaotianff/p/15150244.html 不过那会都是在网上找的资料，东拼西凑出来，并没有系统的去学习WinDbg。 最近在学习内核开发这一块的内容，刚好要用到WinDbg，所以这里找 ......
STM32CubeMX教程11 RTC 实时时钟 - 入侵检测和时间戳
使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板RTC实现入侵检测和时间戳功能，具体为周期唤醒回调中使用串口输出当前RTC时间，按键WK_UP存储当前RTC时间到备份寄存器，按键KEY_2从备份寄存器中读取上次存储的时间，按键KEY_1负责产生入侵事件 ......
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 ......
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 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
【教程】代码混淆详解
本文将对代码混淆进行详细解释，并介绍ProGuard代码混淆器以及Ipa Guard工具的使用方法。首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍Ipa Guard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IPA重签名与安装测试的步骤 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
新手入坑：strapi官网教程的简单示例学习
新手入坑：strapi官网教程的简单示例学习：https://blog.csdn.net/qq_36812165/article/details/115533628?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_ ......
Python教程(21)——面向对象编程的三大特性
Python教程(21)——面向对象编程的三大特性 在Python中，面向对象编程是一种核心的编程思想。Python被称为“一切皆对象”的语言，因为在Python中，几乎所有的数据都被视为对象。这包括数字、字符串、列表、函数等基本类型，还有自定义的类和对象。 Python中的面向对象编程提供了类（C ......
Linux debian安装、配置和使用PuTTY教程
PuTTY是一个小巧、好用、免费的跨平台的访问Linux服务器的终端工具。PuTTY工具可以使用Telnet、SSH、rlogin、纯TCP以及串行接口连接服务器，使用非常广泛。本文主要介绍Debian系统如何安装PuTTY和如何设置该工具的字体、颜色。从而实现个性化定制自己的PuTTY工具，让Pu ......
Tailscale 基础教程：Headscale 的部署方法和使用教程
Tailscale 是一种基于 WireGuard 的虚拟组网工具，它在用户态实现了 WireGuard 协议，相比于内核态 WireGuard 性能会有所损失，但在功能和易用性上下了很大功夫： 开箱即用 无需配置防火墙 没有额外的配置 高安全性/私密性 自动密钥轮换 点对点连接 支持用户审查端到端 ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......