机器 样本 情况
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 ......
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 ......
北京高院--在总包方实质审查每一个劳务班组工资的情况下，法院应认定总包付清款项后不应当轻易对已经实质确认的班组费用承担责任
（2022）京民再22号 威盾工程建材（天津）有限公司等与贾某2劳务合同纠纷再审民事判决书 申请人主张： 美铭公司、张某某、贾某1申请再审称，请求撤销北京市第三中级人民法院(2020)京03民终13748号民事判决第二项、第三项、第四项，驳回贾某2的全部诉讼请求。诉讼费由贾某2承担。事实和理由:二审 ......
四川高院--即使工程款已经结清，在总包方非实质审查结并确认清班组工资情况下，仍应对工人工资承担责任。
（2020）川民申3605号 中安华力建设集团有限公司、李某某劳务合同纠纷再审审查与审判监督民事裁定书 申请人主张： 华力公司申请再审称，(一)二审判决认定基本事实缺乏证据证明，且华力公司有新证据足以推翻原判决。安徽省合肥市庐阳区人民法院(2018)皖0103民初3586号劳务合同纠纷一案(以下简称 ......
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 ......
快速查看显卡使用情况和占用用户
这是一个转载博客 转载于： https://zinglix.xyz/2021/11/17/gpu-user/ pip install xmltodict import subprocess import xmltodict, pwd, json UID = 1 EUID = 2 def owner( ......
速查！优惠券核销情况（支付宝优惠券）
写在前面 在做支付优惠立减引流的时候，经常会遇到明明是符合条件的支付交易，但是不知道为什么就是核销不掉优惠券的情况。 如果是接口接入的情况还好，能通过记录的数据自己排查下原因。 但是如果是支付宝后台配置的一些优惠、立减活动的情况下，就感觉无从入手了。 今天，我们就来看一下，在这种情况下，我们要怎么查 ......
【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 ......
【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 ......
js图片懒加载，在不做分页的情况下的解决方案
Intersection Observer API 1.注意点 一般都是后端返回数据， 用 this.$nextTick(() => { this.handleScroll(); }); 确保dom加载完成触发我们定制的handleScroll handleScroll() { const cont ......
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 ......
virt-top 命令查看kvm虚拟机的资源使用情况
命令介绍 virt-top : a 'top'-like utility for virtualization SUMMARY virt-top [-options] OPTIONS -1 Start by displaying pCPUs (default: tasks) -2 Start by ......
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 ......
输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出 程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001
描述 输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出 程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001 数据范围： 0 \le n \le 2^{30}-1 \0≤n≤2 30 −1 输入描述： 输入一个int整数 输出描述： 将这个整数以字符串的形式逆序输出 ......
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
ECharts极坐标散点图：如何展示数据分布情况
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 ......
ECharts水球图：如何展示数据占比和目标完成情况
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 ......
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 ......
rm -rf dir删除不了的几种情况
我勒个去！root用户通过rm -rf 竟无法删除文件了！ 原创 浩道 浩道Linux 2024-01-09 07:50 发表于广东 关注上方浩道Linux，回复资料，即可获取海量Linux、Python、网络通信、网络安全等学习资料！ 前言 大家好，这里是浩道Linux，主要给大家分享Linux、 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
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