机器 线性lda 25
4自由度并联机器狗实现下蹲功能
## 1. 功能说明 本文示例将实现R328a样机4自由度并联机器狗下蹲的功能。 ## 2. 结构说明 本样机的并联驱动结构与 [【R082】4自由度并联四足](https://www.robotway.com/h-col-209.html) 类似，两款样机可以对比来看。 本样机腿部的结构如下图所示 ......
【操作系统】【内存管理】在 4GB 物理内存的机器上，申请 8G 内存会怎么样？
1 前言 这节我们来看看内存的另一个问题哈，「在 4GB 物理内存的机器上，申请 8G 内存会怎么样？」 这个问题在没有前置条件下，就说出答案就是耍流氓。这个问题要考虑三个前置条件： 操作系统是 32 位的，还是 64 位的？ 申请完 8G 内存后会不会被使用？ 操作系统有没有使用 Swap 机制？ ......
L25_用日语表达自己身体不舒适
# 概述 当向别人阐述情况或者说明原因时，在句子末尾加上 ~んです。 特别是当我们身体某个部位感到疼痛时，可以 采用'疼痛的部位名称' + が + 痛いんです的表达说明自己身体不舒服。常见的例子如下： ``` のどが 痛いんです 喉咙很疼 あたまが いたいんです 头疼 ``` # 动画会话 **タム ......
机器视觉工程师的你，有哪些炫技代码的神器
大家可以网上搜一搜 注意：关于AI生成器这里我们不重点讨论。 1.Visual Studio 安装（其他开发语言，自己安装相对应安装包） 2.远程软件（远程现场设备与现场人员更好地沟通，网络要稳定，远程才能稳定） 国产的todesk和向日葵远程软件，国外的anydesk和rustdesk，TeamV ......
线性求逆元
```cpp inv[0] = inv[1] = 1; for (int i = 2; i < N; ++ i) { f[i] = f[i - 1] * i % mod; inv[i] = (mod - mod / i) * inv[mod % i] % mod; } ``` 当N过大但查询的点少的 ......
「学习笔记」扩展欧几里得定理与线性同余方程
## 扩展欧几里得算法 ### 介绍 扩展欧几里得算法，常用来求像 $ax + by = c$ 这样的不定方程的一组可行解 ### 解法 在此之前，我们可以确定 $c$ 一定是 $\gcd(a, b)$ 的倍数。 为什么？我们把原式分解一下 $ax + by$ 分解后，是$\gcd(a, b) \c ......
机器学习--元学习
元学习（Meta-Learning）是一种机器学习方法，旨在使机器学习模型能够快速学习和适应新任务或新环境。它通过学习如何学习，为模型提供一种通用的学习能力，使其能够在面对新任务时快速学习和泛化。 下面举一个元学习的例子，以在图像分类任务中进行快速学习和适应为例： 假设我们有一个大型图像分类数据集， ......
(数论)判断素数(朴素,根号,埃氏筛,欧拉筛线性筛)
// 最基本求一个素数(on),(osqrt(n)) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; cin>>n; for(int i=2;i<n;i++)//o(n) if(n%i==0){ cout<<"no"; ......
量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介
变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。 VQC的基本思想是使用一个量子电路，也称为变分量子电路，将输入数据 ......
可爱机器人的建模
1、启动3ds Max软件，利用各种几何体进行机器人的制作。 2、单击“创建”-“几何体”-“球体/圆柱体/圆环”按钮，进行机器人头部、胳膊、腿的制作，如图所示；在做的过程中主要运用到了胶囊，对胶囊进行不同的切面，构成了机器人的胳膊关节的制作。 3.根据侧面图来调整机器人胳膊和腿的位置。 4、根据顶 ......
机器视觉软件简介
一、OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library：http://opencv.org）是一个开源的基于BSD许可的库，它包括数百种计算机视觉算法。文档OpenCV 2.x API描述的是C++ API，相对还有一个基于C语言的OpenCV 1.x ......
机器视觉工程师，如何正确对待公司领导画的大饼-假饼初闻真香
当上级给你画饼填充你的未来，你如何应付？ 一、将计就计 二、争真饼、拿真饼 三、按饼分配 高明的领导从来不发脾气，高明领导总是同甘共苦，画饼，是领导者的基本技能。 一、将计就计 多表态多调门少落实，实质大家玩玩不付出真情实意。即聪明地工作，不牺牲自身的蛮力。好多公司的打酱油，多数是领导假大空画饼画 ......
代码随想录算法训练营第25天 | ● 216.组合总和III ● 17.电话号码的字母组合 - 第7章 回溯算法part02
第七章 回溯算法part02 今日内容： ● 216.组合总和III ● 17.电话号码的字母组合 详细布置 216.组合总和III 如果把 组合问题理解了，本题就容易一些了。 题目链接/文章讲解：https://programmercarl.com/0216.%E7%BB%84%E5%90%88% ......
数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 最近我们被客户要求撰写关于混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法 本教程使 ......
Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24376 最近我们被客户要求撰写关于主题建模的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 介绍 我们遵循结构化的工作流程，基于潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法构 ......
R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32760 原文出处：拓端数据部落公众号 航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有 ......
算子编译没烦恼，Debug线性提升| 昇思MindSpore报错调试宝典（四）：网络构建与训练类报错之算子编译错误
上一期讲解了语法错误问题，本期给大家介绍遇到算子编译错误问题应该如何分析和解决，当算子参数值、类型、shape不满足要求时，或者是算子功能受到限制这些都属于算子编译错误，本期以构建ReduceSum单算子网络时输入超过该算子支持维度为例来分析讲解如何定位与调试。 具体内容请看海报~ 文字版内容： 小 ......
机器学习简单入门概念
 #监督学习 监督学习的关键特征在于**需要提供学习算法示例以供学习** 即给定输入x和正确标签y，通过查看正确的输 ......
机器鱼的制作分享
## 1. 运动功能说明 本文示例将实现R330样机机器鱼胸鳍能够灵活的上下摆动的功能。 ## 2. 结构说明 本样机采用舵机模块来进行仿生机器鱼结构的设计。 胸鳍 整机 ## 3. 电子硬件 在这个示例中，我们采用了以下硬件，请大家参考： 电路连接：将舵机连接在Bigfish扩展板的D4端口。 # ......
机器学习模型训练全流程
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。 地址： https://github.com/dataprofessor/inf ......
5分钟学会数据结构中的线性链表
线性表可以说是一种最基础最简单的数据结构，它表示的是一种线性结构，比较常见的线性结构包括数组和链表等。所谓的链表，顾名思义，就是链式的线性表，即链表也是一种线性表。与数组不同的是，链表采用的是链式存储，这种链式结构是**非连续、非顺序的内存空间**。链表中的每一个独立的元素被称为结点，故链表由一系列... ......
qperf 监测机器之间的网络延迟
###################### yum -y install qperf # 关闭网络防火墙 qperf -t 10 --use_bits_per_sec 10.10.10.10 tcp_lat 安装java jdk # 解包 tar -xf jdk-8u111-linux-x64.t ......
基于自己知识库的机器人试用
使用了过一段chatGPT后，遇到一个问题，对于通用领域的问题，它能给出很好的解答，但是对于专业领域或者自己公司业务领域的问题，很难获得令人满意的回答。 目前对于这类问题的比较好的做法使用本地知识库+chatGPT的方式让其能够回答指定范围内的问题，作为一个知识库的机器人来使用。 [chatbase ......
Berlekamp_Massey与常系数齐次线性递推
## Berlekamp_Massey BM线性递推，看了这篇博客才学会的：[link]([(29条消息) [学习笔记]Berlekamp-Massey算法_cz_xuyixuan的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_39972971/article/detail ......
4.3 线性回归的改进-岭回归
# 1.带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 # 2.API ``` sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=" ......
4.1 线性模型
# 1 回归问题 >**什么是回归问题 目标值 连续型的数据** **应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子** # 2 什么是线性回归 ## 2.1 定义 >**线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征 ......
2.5再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理
# 1. 引入问题 在之前的课程中,我们对"参数过多就会导致过拟合"这个概念处于提出但没有证明的状态,现在来以宝可梦和数码宝贝的分类例子来说明这个问题. # 2. 分类器定义 我们观察宝可梦和数码宝贝的图片可以发现,宝可梦的图片线条比较少,而数码宝贝的线条比较多.或许可以以边缘检测探查线条数量作为分 ......
小灰灰深度学习day8——线性回归(从零开始实现与简洁的实现)
从零开始实现的代码如下: import math import random #随机梯度下降 随机的权重 import time import numpy as np from d2l import torch as d2l #实现过的函数写在d2l包中 ''' 加这两句是为了能画出散点图,不然会报 ......
5.25
今天学习了css的浮动. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> <style> img { float:right; } </style> </head> ......
线性空间学习笔记（部分）
因为线性空间的知识点多而杂，无法一一记录，因此只取一些学习中遇到困难的地方做笔记。 # 列向量与行向量 只要不特殊提及，在线性代数中研究的向量都是 **列向量**。 显然，一个列向量左乘行向量的结果是一个标量。而一个列向量左乘一个矩阵，可以看作左乘一行列向量。即： $$ A\mathbf x=A\b ......