机器 准确性 技术
[机器学习复习笔记] PCA 主成分分析（特征值分解、SVD分解）
PCA 主成分分析 1. 特征值分解 1.1 特征值分解的前提 矩阵是 方阵 矩阵是 可对角化的，即通过相似变化转化为对角矩阵。（相似变换 不会改变矩阵的特征值和特征向量 ） 矩阵的特征向量 线性无关，保证了特征值分解的 唯一性。 1.2 特征值分解 给定一个矩阵 \(A \in \mathbb{R ......
process-exporter 监控linux机器进程使用情况
process-exporter 监控linux机器进程使用情况 背景 前期一直想进行 关于 IP地址的来源和目的地的监控 但是耗费了很多精力都没有搞定. 感觉应该去偷师一下安全监控软件的使用方式. 今天晚上再github上面漫无目的的进行 exporter的查找 依旧一无所获, 但是找到了 pro ......
韩国一男子被机器人压死
具体内容链接： https://app.myzaker.com/news/article.php?pk=654c8b348e9f09494a50c451 虽然说这不是首次机器人伤人事件，但这却是首次机器人致人死亡事件，这个或许成为一个人类历史上的里程牌似的事件。 人类历史上的首起机器人杀人事件！！！ ......
数据采集与融合技术实践四
一、作业内容 作业①: 熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。 使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。 候选网站：东方财富网：http://quote.east ......
PostgreSQL技术大讲堂 - 第33讲：并行查询管理
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。 第33讲：并行查询管理 第33讲：11月11日(周六)19:30-20: ......
给无网机器制作离线yum源
安装环境准备： 系统版本：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 以下是资源包下载地址： deltarpm-3.6-3.el7.x86_64.rpm python-deltarpm-3.6-3.el7.x86_64.rpm libxml2-2.9.1-6.el7_9 ......
《转-已验证》本地宿主机器显示Docker 容器中的图像（Docker容器可视化）
我们在Docker容器中运行程序，有的时候需要显示容器中的图像，或在容器中运行一些图形界面的软件、调用摄像头等，而Docker采用的是命令行的工作模式，那么docker容器中的输出图像等如何在宿主屏幕上显示呢，可以采用文件挂载或者网络通信的方式。 1、在本地宿主机器上安装X11界面工具，一般Linu ......
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
最新WAF信息收集技术
WAF的详细介绍将在第5章展开，本节针对WAF信息收集进行讲解。 目前，市面上的WAF大多都部署了云服务进行防护加固，让WAF的防护性能得到进一步提升。 图1-32所示为安全狗最新版服务界面，增加了“加入服云”选项。 图1-32 安全狗最新版服务界面，不仅加强了传统的WAF防护层，还增加了服云选项。 ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
机器学习——批量规范化
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 本节将介绍批量规范化（batch normalization） (Ioffe and Szegedy, 2015)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合在 7.6节中将介绍的残差块，批量规范化使得研究 ......
大屏展示技术栈：vue2+echarts+dataV
1.大屏搭建使用的是dataV组件http://datav.jiaminghi.com/guide，使用dataV组件有如下注意点： a.修改配置项config中data的值，需要重新赋值config b.修改dataV某些内置样式，他有个固定的类 2.登录界面动态背景，使用的是vanta.js V ......
NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+ ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
2023数据采集与融合技术实践作业四
作业① 要求： 熟练掌握 Selenium 查找 HTML 元素、爬取 Ajax 网页数据、等待 HTML 元素等内 容。 使用 Selenium 框架+ MySQL 数据库存储技术路线爬取“沪深 A 股”、“上证 A 股”、 “深证 A 股”3 个板块的股票数据信息。 候选网站：东方财富网http ......
面对数据增量同步需求，如何保障准确性和及时性？
随着企业结构分散化的不断扩大，企业内部和企业间的信息互动更加频繁。越来越多的企业要求内部各种业务数据在多台服务器之间、多个数据中心之间，乃至多云和本地之间调度和同步。在数据同步的基础上，增量同步成为越来越普遍的同步需求。部署一套同步工具实现服务器与服务器之间的文件数据同步是企业IT部门管理员最常用的 ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
ai识别图片文字，通过技术如何实现
AI识别图片文字的技术主要是通过光学字符识别（OCR）来实现的。以下是一个简单的流程： 预处理：这是第一步，主要是为了改善图像质量，以便更好地识别文字。预处理可能包括灰度处理、二值化、去噪、平滑处理等。 文本定位：在这一步，AI需要确定图像中的文本区域。这通常通过边缘检测、形态学（例如膨胀和腐蚀）以 ......
通信网（第六章交换技术）课后习题
1. 一个理想的路由算法应具有那些特点？为什么实际路由算法总是不如理想的路由算法？ 正确性 计算简单 自适应性 稳定性 公平性 最优性 实际路由算法不如理想路由算法的原因是因为理想算法的各种要求是相互矛盾的，例如，要使吞吐量最大，就可能会增加时延。 2. 路由算法有哪些类型？所谓“确定型”和“自适应 ......
数据采集与融合技术实践第四次作业
作业① 爬取股票信息实验 实验要求 熟练掌握 Selenium 查找 HTML 元素、爬取 Ajax 网页数据、等待 HTML 元素等内容。使用 Selenium 框架+ MySQL 数据库存储技术路线爬取“沪深 A 股”、“上证 A 股”、“深证 A 股”3 个板块的股票数据信息。 输出信息： ： ......
AI技术怎么替换人脸的，举个详细的例子
人脸替换技术通常涉及到一系列复杂的计算机视觉和机器学习步骤，尤其是在使用深度学习方法时。以下是一个简化的例子，展示了如何使用深度学习进行人脸替换： 步骤1: 数据收集 首先，你需要收集大量的面部图像作为训练数据。这通常包括两组图像：一组是源面部（想要替换的面部），另一组是目标面部（想要替换到的面部） ......
微信被删的聊天记录怎么恢复？通过技术手段
微信聊天记录一旦被删除，通过常规手段是无法恢复的，因为微信为了用户隐私安全，默认不会在服务器上永久存储聊天记录。但是，有一些方法可以尝试恢复： ### 1. 手机本地备份 如果你在删除聊天记录之前做了手机的本地备份，可能可以从备份中恢复。这通常包括两种情况： - **iOS 设备**: 如果你使用 ......
ai换脸可以突破人脸识别吗，有没有技术可以攻破
人工智能（AI）换脸技术，通常被称为“Deepfakes”，可以生成几乎无法与真实面部区分开的面部图像或视频。这种技术的确有可能被用来欺骗人脸识别系统，至少是那些不具备足够先进检测机制的系统。以下是一些可能被用来攻破人脸识别系统的技术和方法： 1. 制作高质量的Deepfakes 如果AI生成的换脸 ......
怎么用一张照片做人脸识别，通过技术可以实现吗？讲讲原理
AI是否能够拥有真正的“思想”是一个哲学和科技界长期争论的话题。目前的AI，包括高级的机器学习系统和神经网络，是基于人类设计的算法和数据来运作的，它们并不具备自我意识或者主观体验。AI系统可以执行复杂的任务，比如驾驶汽车、玩棋盘游戏、甚至进行艺术创作，但它们这样做是因为被编程来执行这些任务，而不是出 ......