机器 成分pca 23

Python教程(23)——Python类中常用的特殊成员

在Python中,类特殊成员是指以双下划线开头和结尾的属性和方法,也被称为魔术方法(Magic methods)或特殊方法(Special methods)。这些特殊成员在类的定义中具有特殊的语法和功能,用于实现对象的特定行为和操作。 特殊方法一般由Python解释器调用,无需手动调用。通过在类中定 ......
Python 成员 常用 教程 23

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

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

多态和虚函数 [补档-2022-10-23]

简述: 多态分为两类,一种是静态多态(如函数重载,运算符重载,复用函数名等)和 动态多态(派生类和虚函数实现运行时的多态) 静态多态和动态多态的区别是:静态多态的函数地址早绑定,在编译阶段就确定了函数地址。 动态多态的函数地址是晚绑定,即运行阶段确定函数地址。 ​ 多态的满足条件: 有继承关系;子类 ......
函数 2022 10 23

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

DBEAVER 23.0.2 调整SQL编辑器字体大小 ver:20240112

DBEAVER 23.0.2 调整SQL编辑器字体大小 ver:20240112 版本是:23.0.2. 菜单-窗口-首选项。用户界面-外观-颜色和字体。展开 DBeaver Font。“Monosapce font”就是SQL编辑器字体大小的控制。“Main Fonts”是DBeaver程序本体的 ......
编辑器 20240112 字体 大小 DBEAVER

Ubuntu 23.04、22.04、20.04、18.04替换国内源

Ubuntu配置国内源 配置步骤如下: 1.Ubuntu配置文件位置:/etc/apt/sources.list 2.需要用root权限进入: sudo vi /etc/apt/sources.list 3.用vi、gedit等编辑工具打开文件进行修改 4.有2种修改方式 1.把原文件中:archi ......
04 Ubuntu 23.04 22.04 20.04

【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

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

2022/6/30--2023/5/23 用尼康Z5拍照的一年

设备: 尼康 Nikon Z5、唯卓士 Viltrox AF 85/1.8 Z、AF-P 尼克尔 70-300mm f/4.5-5.6E ED VR、尼克尔-S DX 尼克尔 35mm f/1.8G、尼克尔 Z 24-50mm f/4-6.3、适马 Sigma 35mm F1.4 DG、FTZ转接环 ......
2022 2023 30 23

23-最后的防线:怎样对 Kubernete 集群进行灾备和恢复?

Kubernetes 隐藏了所有容器编排的复杂细节,让我们可以专注在应用本身,而无须过多关注如何去做部署和维护。此外,Kubernetes 还支持多副本,可以保证我们业务的高可用性。而对于集群本身而言,我们一样也要保证其高可用性,你可以参考官方文档:利用 Kubeadm 来创建高可用集群。 但是这些 ......
集群 防线 Kubernete 23

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

23年最新版pycharm找不到conda可执行文件解决办法

引言 我下载的是2023年最新版本的pycharm,新版的 pycharm 安装好了之后就会出现一个问题,就是在配置 conda 虚拟环境找不到 conda 的可执行文件,出现了以下问题。 遇到这个问题有两种解决办法。 解决办法 1、第一种 按照以下步骤,找到condabin文件下面,conda.b ......
最新版 pycharm 办法 文件 conda

界面控件DevExpress VCL v23.2——复杂表单的性能增强

DevExpress VCL Controls所包含的控件有:数据录入、图表、数据分析、导航、布局等。该控件能帮助您创建优异的用户体验,提供高影响力的业务解决方案,并利用您现有的VCL技能为未来构建下一代应用程序。 获取DevExpress VCLv23.2正式版下载 DevExpress技术交流群 ......
表单 控件 DevExpress 界面 性能

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

macOS Ventura 重启报错 panic(cpu 2 caller 0xffffff800f5b4f23)

本子:macBook pro 系统:macOS Ventura 13.6.3 报错: panic(cpu 2 caller 0xffffff800f5b4f23): Kernel trap at 0xffffff800f5af2a0, type 14=page fault, registers: C ......
0xffffff Ventura xffffff caller macOS

复旦大学2023--2024学年第一学期(23级)高等代数I期末考试第七大题解答

七、(10分) 设 $A$ 为 $n\,(n>1)$ 阶非异阵, $B$ 是 $A$ 的逆阵. 任取 $r$ 个指标 $1\leq i_1<i_2<\cdots<i_r\leq n$, 剩余的指标记为 $1\leq i_{r+1}<\cdots<i_n\leq n$. 证明:$$|A|\cdot B ......
代数 学年 七大 学期 大学

界面组件DevExpress WPF v23.2 - 更轻量级的主题支持

DevExpress WPF Subscription拥有120+个控件和库,将帮助您交付满足甚至超出企业需求的高性能业务应用程序。通过DevExpress WPF能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序,这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。 DevExpress ......
轻量 轻量级 DevExpress 组件 界面
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