机器 线性lda 25
机器学习TensorFlow---Fashion MNIST基本图像分类
实验介绍： 利用数据集Fashion MNIST中的数据信息，进行机器学习，构建模型，训练模型。完成对该数据集中的数据分类（对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类）。本实验主要使用 tf.keras，它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。 导入 Fashion MNIST 数据： ......
坚固型3DMAG™A31315LOLATR-XZ-S-AR-10、A31315LOLATR-XY-S-SE-10霍尔效应 线性，旋转位置 外磁铁
A31315 3D磁性位置传感器IC是完全集成的坚固型3DMAG™ 霍尔效应磁性位置传感器IC，主要用于支持汽车、工业和消费类应用中的各种非接触式旋转和线性位置测量。 此传感器IC符合AEC-Q100 0级的要求，并根据ISO 26262进行开发。这些标准使A31315成为了要求严格的汽车安全系统的 ......
硬件知识之(低压差线性稳压器)LDO的选择
.低压差线性稳压器 低压差线性稳压器是新一代的集成电路稳压器，它与三端稳压器最大的不同点在于，低压差线性稳压器（ldo）是一个自耗很低的微型片上系统（soc）。它可用于电流主通道控制，芯片上集成了具有极低线上导通电阻的mosfet，肖特基二极管、取样电阻和分压电阻等硬件电路，并具有过流保护、过温保护 ......
C#使用企业微信群聊机器人API
public class OperationResult { public bool IsSuccess { get; set; } public int ErrorCode { get; set; } public string Content { get; set; } } OperationR ......
07非线性偏微分方程
非线性偏微分方程有很多种类，以下是一些常见的非线性偏微分方程及其相应的公式，使用Markdown格式呈现： **1. 波动方程（Wave Equation）：** $ \frac{{\partial^2 u}}{{\partial t^2}} - c^2 \nabla^2 u = f(u,\nabl ......
基于Ubuntu20.04在k8s 1.25部署gin+MySQL服务
#### 0. 前言 某天突发奇想，既然都学了 docker 了，那干脆，顺便把 kubernetes 也学了，于是开始了我长达一个月的环境搭建、踩坑历程。 最开始，我的想法是，在我的物理机使用 WSL + docker 来部署服务，但是 WSL 部署的服务好像只是单机版，和实际生产中的情况相差甚远 ......
机器学习Day003：多元线性回归
多元线性回归尝试通过一个线性方程来适配观测数据，这个线性方程是在两个以上（包括两个）的特征和响应之间构建一个关系。多元线性回归的实现步骤和简单线性回归很相似，在评价部分有所不同。你可以用它来找出预测结果上哪个因素影响力最大，以及不同变量是如何相互关联的。 ![image-20230705005403 ......
客服系统机器人源码-微信专属个人助理可对接GPT
我们大家都见过很多微信机器人，对接了GPT以后效果非常好，可以作为微信群里的助理，帮助我们回答各种问题 现在我来分享一下微信机器人的源码，该源码是golang开发，可以实现模拟个人微信桌面版登录，监听到微信的各种消息。 下面就是完整代码 package main import ( "fmt" "gi ......
1661. 每台机器的进程平均运行时间
1661. 每台机器的进程平均运行时间 SQL架构 表: Activity + + + | Column Name | Type | + + + | machine_id | int | | process_id | int | | activity_type | enum | | timestam ......
分面火山图--分别展示top25的基因
点击查看代码 ``` object.markers 0.15) #所有差异基因 #View(sig_dge.all) library(dplyr) object.markers % filter(p_val_adj % mutate(Difference = pct.1 - pct.2) libra ......
Java-基本语法回顾总结[25-36]
常用的JVM启动参数有哪些? 线程安全的理解? 守护线程的理解? threadlocal的底层原理 (25)常用的JVM启动参数有哪些? (26)线程安全的理解? (27)守护线程的理解? (28)threadlocal的底层原理 (29)并发、并行与串行之间的区别? (30)Java死锁应如何避免 ......
基于thinkphp开发的Telegram电报机器人系统，支持关键词回复
系统支持多个添加机器人、支持关键词回复、支持设置按钮回复、支持个人、群、频道等的消息处理，另外支持消息定时推送。 基于thinkphp开发的TG电报机器人系统，支持关键词回复 后台登录地址：/admin 后台账号密码：admin/123456 下载地址：https://pan.saipancloud ......
低能线性筛法不会梦到上流积性函数
因为发现没有人整理这个所以就来写一份。 首先积性函数我们需要知道两个部分。 第一个部分是质数怎么做。 第二个部分是质数的次幂怎么做。 然后这两个部分一般会有定义。 当然我们很头疼的是用狄利克雷卷积卷出来的积性函数应该怎么计算。 首先是质数怎么做，因为质数的因数只有质数所以直接计算两个函数的乘积就好。 ......
机器学习中监督学习与无监督学习——有什么区别？
在机器学习领域，有两种方法：监督学习和无监督学习。这完全取决于您的数据是否被标记。标签决定了模型的训练方式，并影响我们从中收集见解的方式。 在本文中，我们将探讨监督学习和无监督学习的概念，并强调它们的主要区别。 机器学习中的学习类型 （更|多优质内|容：java567 点 c0m） 监督学习：以标记 ......
机器学习Day002：简单线性回归
## 用一个简单的特征预测结果 这是一种根据自变量（X）的值来预测因变量（Y）的方法。假设两个变量时线性相关的。因此，我们试图找到一个线性函数，使得它能够尽可能准确地根据特征或自变量（x）来预测响应值（y）。  机器翻译领域最困难的任务之一就是对给定的翻译系统或者翻译算法进行评价，我们称其为机器翻译评测。 事实上，在科学研 ......
线性代数本质理解回顾（六）点积与对偶性
这个计算有一个完美的几何解释。 当两个向量的大致方向相同，则为正。若垂直 则为0. 若相反，则为负。 点积与顺序无关让我感到惊讶。直观上说说为什么无关，如果有对称性，则可以利用对称性。 为什么点积是对应坐标相乘并将结果相加？ 在继续深入之前，我想讨论一下 多维空间到一维空间的线性变换。 有不少函数能 ......
基于差速驱动移动基座的三维变型机器人轨迹优化
在执行任务时，服务机器人的功能结构变化可能会限制其自主导航能力，从而影响其行动力。本文的研究，旨在解决复杂三维环境中可变形机器人的轨迹规划问题，特别是应用最为广泛的基于差速驱动移动基座的移动机器人的轨迹规划。 这种全局轨迹优化方法是将机器人整个身体的轨迹建模为一个多项式轨迹，这个轨迹能够满足移动基座 ......
C# 上位机串口通信操作(2014年3月25日)
以前总是在使用VC写程序，对于C#来说，是一个新的开始，昨天用了一天的时间看了看《C#开发实战1200例》，了解了以下C#常用的一些语法结构和试了试一些小的例子，还是懵懵懂懂的。但是总体感觉比VC更方便了，封装的更厉害了，提高了开发的效率，感觉还挺不错的。 当然我们写东西就开始查资料，打开百度搜索“ ......
基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究
基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究 马希青, 王金义 河北工程大学机械与装备工程学院, 河北邯郸 056038 Research on Path Planning Algorithm of Quadruped Robot Based on Complex Terrain MA Xiqing, ......
线性代数笔记
本文目的：之前零零散散也接触和学习了线代，为了提高对计算机视觉成像与标定的理解。故重新回顾线性代数。后续还会了解线性代数几何意义，以及相机标定原理。这系列文章主要以了解线代知识为主。 基于线性代数及其应用（原书第5版）的笔记 1线性方程租 1.1 线性方程租 形如 a1x1 + a2x2+...+a ......
线性代数本质理解回顾（五） 非方阵
不同维度之间的变换是合理的。 所以你看到3*2的矩阵，你就明白它的几何意义是将二维空间映射到三维空间上，因为矩阵有两列表明输入空间有两个基向量，有三行表明每一个基向量在变换后，都用三个独立的坐标来描述。类似的，当你看到一个两行三列的2*3矩阵时，你觉得它代表什么？ 因此这是一个从三维空间到二维空间的 ......
线性丢番图方程
方程ax+by=c被称为二元线性丢番图方程 二元线性丢番图方程例题：洛谷P1516 使用拓展欧几里得算法求解x 注意：本题的拓展欧几里得算法函数需要是正数 代码： #include<bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; ll ......
Visual Basic 6 25 周年
Visual Basic 6 25 周年 Visual Basic 6.0 是 Visual Basic“经典”的最后一个版本（VB.NET 之前的版本）。它是迄今为止 32 位 Windows 95/NT 及更高版本最流行的版本。它非常受欢迎，并且仍在许多公司中使用。它于 1998 年中发布，与 ......
线性代数本质理解回顾（四） 逆矩阵、列空间与零空间
此视频要通过线性变换来了解逆矩阵、列空间、秩和零空间的概念。 线性代数一个作用是解方程组 这是线性方程组+ 事实上，你可以将所有的方程合并为一个向量方程。这个方程有一个包含所有常数系数的矩阵。 这不仅仅是将方程组写进一行的书写技巧。还阐释了这个问题中优美的几何直观部分。 矩阵A代表一种线性变换，所以 ......
hdu: World Exhibition（差分约束线性约束）
Problem Description Nowadays, many people want to go to Shanghai to visit the World Exhibition. So there are always a lot of people who are standing a ......
工业机器人课程推荐 ROS机械臂开发从入门到实战
ROS系统最早起源于2007年斯坦福大学人工智能实验室，是目前世界上较主流且使用人数众多的开源机器人操作系统。ROS的发展历史并不长，国内配套的资源也不够丰富，二次开发相对困难，大部分产品并不配备相应的支持包。为解决机械臂使用者的难题，我们引进了一款ROS系统的机械臂，它配备着相应的SDK包，也可在 ......