机器 样本 情况
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Rasa初始化聊天机器人的配置
本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......
码农的转型之路-偶遇大佬情况或有变
元旦快乐，先回顾23年最后一篇帖子《码农的转型之路-造轮子还继续吗？》 一、最新调研情况 感谢大家的热心建议，从最近几天的调研反馈来看，还是劝退者居多！ “ 有质疑工具可行性的、有对商业模式提出问题的、有提出支招如何防盗版的，有些出谋划策怎么收费的” 二、偶遇大佬情况或有变 这段时间陆续和几位园子的 ......
CSS 各个版本 功能 区别 后续情况
CSS（Cascading Style Sheets）是一种用于描述网页元素样式的标记语言。它的发展经历了多个版本，包括CSS1、CSS2和CSS3。下面是它们各个版本的功能和区别： CSS1： 发布时间：1996年12月 功能：引入了基本的样式定义和布局机制，包括选择器、盒模型、文本样式、背景、边 ......
评价机器学习模型的思路
这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......
机器学习-无监督机器学习-LDA线性判别分析-25
目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......
哪些情况可以出现panic错误
一、数组下标越界(运行时错误，对于静态类型语言，数组下标越界是致命错误) package main import "fmt" func main() { var s []string fmt.Println(s) fmt.Println(s[0]) } 二、空指针引用（访问未初始化的指针或 nil ......
多页应用嵌入无界的情况分析
初步研究了下V-SCM系统（或称：数字化供应链），是使用jQuery开发多页应用，通过nginx组织了各个页面，系统内部通过window.location.herf/a标签进行页面跳转，估计跳转登录页的逻辑就是看有无Cookie请求头字段，有进系统，无进登录页。 由于他不是单页应用（SPA，Sing ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......
Nginx reload重新加载配置文件的异常情况
Nginx reload重新加载配置文件的异常情况 背景 临近年底, 很多业务工作量都上来了. 今天同事告知, nginx的log 里面出现了大量的 too many openfiles 的提示信息. 并且同事明确说明, 已经修改了/etc/secuirty/limits.conf 以及 worke ......
机器学习（1）概述
机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 那么用来分析的数据，从历史数据 ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
在不使用内置函数和中间变量的情况交换数字LeetCode力扣题解面试题16.01
#异或法#Kotlin ```Kotlinclass Solution { fun swapNumbers(numbers: IntArray): IntArray { numbers[0] = numbers[0] xor numbers[1] numbers[1] = numbers[1] xo ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
机器学习-无监督机器学习-SVD奇异值分解-24
[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
【专题】2023康复机器人行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......
jsehll输入无回显, 回车无响应的一种情况
参考博客https://blog.51cto.com/lhmlogin/1864389中描述情况 jshell在配置了TERM环境变量时也可能出现输入无回显, 回车无响应情况, 可以尝试删除该环境变量(下图红框中条目)) ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......
使用C#如何监控选定文件夹中文件的变动情况？
目录✨ 1、前言 2、效果 3、具体实现 页面设计 全部代码 FileSystemWatcher的介绍 FileSystemWatcher的构造函数 FileSystemWatcher的属性 FileSystemWatcher的事件 4、总结 前言✨ 有时候我们会有监控电脑上 ......
什么样的情况，数据写入注册表
原文链接：https://zhidao.baidu.com/question/21113577.html 一般数据都是写入数据库，客户端软件会用到注册表。我看有不少数据写入注册表，就很疑惑，为什么不写入数据库。所以查下什么样的情况下，数据写入注册表。 软件在安装和应用的过程中需要保存一些东西，如路径 ......
不需要本地部署大模型，modelscope-agent加qwen-max免费搭建自己的定制机器人
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......
Shell脚本中获取机器的日期和时间
要在Shell脚本中获取机器的日期和时间，可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例： echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中，我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份，%m ......
再看汇编和机器码
先看代码： 这里为了排版方便用的图片，也有行号，说明如下： 1. 80386的部分机器码如下： 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号， SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示，例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此，图中第三行代 ......
利用汇编代码获取计算机的机器码
原文链接：https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接：https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......
企业在什么情况下会需要ITSM？
现如今，随着企业数字化转型和信息化建设推进，IT部门的重要性则越来越明显。为了更好地管理和优化企业的IT服务，许多企业开始引入IT服务管理（ITSM）的概念和方法。那么，在什么情况下企业会需要ITSM呢？ 1、当企业规模持续扩大，对IT服务需求越来越高时，则需要引入ITSM 随着企业业务的发展和用户 ......