机器 核心 力量
k8s核心组件介绍
kubectl：命令行工具 kubeadm：创建集群的引导工具 kubelet：可以直接通过容器化的方式创建出之前的核心组件，Master节点通信，接收调度过来的Pod任务，确保Pod中的容器处于健康状态，并报告与监控节点资源相关的各种指标。 master节点通过api-server（ip网关）与各 ......
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 ......
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 ......
Fpga开发笔记（一）：高云FPGA芯片介绍，入手开发板套件、核心板和底板介绍
前言 FPGA作为一种逻辑芯片，硬件架构独特，具有并行性、低延时性和灵活性等特性，应用领域广泛。 FPGA市场主要玩家是英特尔、AMD、莱迪思、Microchip、Achronix等；国内厂商包括复旦微电、紫光国微、安路科技、东土科技、高云半导体、京微齐力、京微雅格、智多晶、遨格芯等。 本篇主要介绍 ......
【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 ......
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 ......
基于6ULL-Nand核心板|提取并反编译设备树
本文基于HD6UL-IOT评估板进行验证。HD6UL-IOT 基于HD6UL-CORE 工业级核心板设计（双网口、双 CAN、7 路串口），接口丰富，采用 3.5 寸工控板标准尺寸，适用于工业现场应用需求，亦方便用户评估核心板及 CPU 的性能。 ......
核心工具之 ideavim
对于个人的核心工具集的选择，因为编程中熟练使用主力IDE能够大大提高效率，所以IDE是一个必选项。而IDE与VIM结合的插件，对于VIM使用者，常常是一个必选项。 在Jetbrains系列工具中，插件IdeaVim非常优秀，对我个人而言是一个必选项。 选用IdeaVim原因有以下几个： 安装配置简便 ......
“进口”双核A53@1.4GHz仅188元起，超高性价比！“邮票孔”AM62x工业核心板，正式发布！
创龙科技作为TI官方合作伙伴，在2022年9月即推出搭载TI最新明星处理器AM62x的工业核心板-SOM-TL62x（B2B版本）。为了让工业客户进一步降低产品成本，并提高产品连接的可靠性，我们再次推出“邮票孔版本”AM62x工业核心板-SOM-TL62x-S，满足更多元的客户需求。其中，双核AM6 ......
04-核心定义：Kubernete 是如何搞定“不可变基础设施”的？
在上一节课，我们已经了解了 Kubernetes 集群的搭建方式。从现在开始，我们就要跟 Kubernetes 集群打交道了。本节课我们会学习 Kubernetes 中最重要、也最核心的对象——Pod。 在了解 Pod 之前，我们先来看一下CNCF 官方是怎么定义云原生的。 云原生技术有利于各组织在 ......
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 ......
Unity DOTS物理引擎的核心分析与详解
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎，今天我们来给大家分享和介绍一下这个物理引擎的使用。 Unity.Physics的设计哲学 Unity.Physics是基于DOTS设计思想的一个高性能C#物理引擎的实现, 包含了物理刚体的迭代计算与碰撞检测等查询。Uni ......
DOTS Unity.Physics物理引擎碰撞查询核心分析
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎，今天我们给大家分享和介绍一下这个物理引擎的碰撞查询以及核心相关概念。 Unity.Physics碰撞查询概述 碰撞查询(Collison Qurey)是Unity.Physics物理引擎中的一个很重要的功能。很多游戏逻辑 ......
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 ......
17.PG索引核心
关于pg索引，上文提到了创建，删除等一些基础的操作，这里说说核心的东西 1.PG索引的视图和表pg_indexes和pg_index 1) pg_indexes postgres=# \d pg_indexes View "pg_catalog.pg_indexes" Column | Type | ......
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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： ......
AttentionFreeTransformer 核心结构图（GraphViz 重绘）
AFTFull digraph AFTFull { rankdir=BT node [ style=filled, color=Black fontcolor=White, fillcolor="#30638e", fontname="SimHei", fontsize=32, width=5, h ......
JavaScript函数云计算：实现高效计算的核心技术
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 ......