梯度 线性 机器04
ubuntu20.04 设置应用开机启动
参考 https://shurufa.sogou.com/linux/guide sudo cp /usr/share/applications/fcitx.desktop /etc/xdg/autostart/ 仿照上面的方法，将对应的desktop文件拷贝到autostart下即可。 ......
ubantu22.04安装gcc5
如要安装gcc-5，在sources.list文件末尾添加Ubuntu 16.04：focal的源 deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main universe安装后可能会有W: GPG 错误：https://mirrors.aliyun.c ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
线性代数
快速回忆 https://www.bilibili.com/video/BV1fv411y7YY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7d25891621ad1216794c14a83cfaaf60 行列式 求余子式、代数余子式 ......
【2024-01-04】家庭后盾
20:00 无论我要穿过的门]多么狭窄，无论我将承受怎样的责罚。我是命运的主宰，我是灵魂的统帅。 ——威廉·欧内斯特·亨里 前天奶奶回到广州，逐渐开始不适，头晕、发烧、咳嗽。昨晚下班回家，给奶奶买了药。同时，也给有感冒咳嗽症状的大宝买了一份。今天中午，奶奶跟我说，大宝发烧,43度了，我立马放下工作， ......
【算法】【线性表】【数组】分发糖果
1 题目 n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。 你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果： 每个孩子至少分配到 1 个糖果。 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。 请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。 示例 1： 输入：ratin ......
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
2024-01-04 每日一练
LeetCode 每日一题 2397. 被列覆盖的最多行数 问题 给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的二进制矩阵 matrix ；另给你一个整数 numSelect，表示你必须从 matrix 中选择的 不同 列的数量。 如果一行中所有的 1 都被你选中的列所覆盖，则认为这一行被 覆盖 ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
Ubuntu 22.04 部署 ceph quincy 集群和 K8S 1.24.1对接
环境 IP 主机名 172.16.16.77 test1 172.16.16.78 test2 172.16.16.79 test3 ceph版本：quincy 主机系统：ubuntu 22.04 安装集成软件 3台机器上都要执行 vi /etc/hosts # 最后添加 172.16.16.77 ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
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 ......
数码管动态显示-04
动态显示驱动模块 point：输入小数点信号，高电平有效，这里我们假设要让第二个数码管显示小数点，其余数码管不显示小数点，那么此时 point 的输入的值就应该是 6’b000010。 seg_en：数码管使能信号，这里一直让其拉高即可。 data：输入的十进制数据，假设这里我们输入的十进制数为 9 ......
带头指针单向链表实现线性结构
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define Elemtype int #define ERROR -1 typedef struct Node { Elemtype e; Node* next; }Node,*LinkList; void InitL ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
【算法】【线性表】加油站
1 题目 在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。 给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环 ......
海亮01/04博弈论杂题
海亮01/04博弈论杂题 T1 AT_agc017_d 题意 有一棵 \(N\) 个节点的树，节点标号为 \(1,2,⋯,N\)，边用 \((x_i,y_i)\)表示。 Alice 和 Bob 在这棵树上玩一个游戏，Alice先手，两人轮流操作： 选择一条树上存在的边，把它断开使树变成两个连通块。然 ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
Matlab 中如何作线性回归 (拟合)
一元线性回归 用 y=a*x+b 来拟合一组数据 {{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}} matlab 中使用 polyfit x=data(:,1); y=data(:,2); p=polyfit(x,y,1); p (1) 为斜率 a，p (2) 为截距 b 多元线性回归 用 y=a ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
JUC学习系列04
线程基础 线程状态 初始，可运行(分为拿到了 cpu 资源或者等待 cpu 时间片对应于操作系统的运行和就绪态)，阻塞（等待获取锁资源），无限等待（等待其它线程显式地唤醒，否则不会被分配 CPU 时间片），有限等待（超时自动唤醒），终止 关于线程等待 Thread.sleep(time)常用一个线程 ......
Pytest04-用例失败控制、标记表达式
高清B站视频链接 1.生成测试报告 生成junit xml文件测试报告 2.用例失败控制 在第N个很用例失败之后，结束测试执行 pytest.main(['--maxfail=2']) 3.通过标记表达式执行 pytest.main(['-m','smoke']) 这条命令会执行被 装饰器 @pyt ......