深度 机器 体系 知识
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 ......
成绩管理系统软件体系结构设计说明书
 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
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 ......
学习方法：知识模块
学习方法：知识模块 知识，是“某个问题解决方案”的思想、原理、技术、方法。每个学科，就是“一组问题的解决方案”的思想、原理、技术、方法。 模块，一个相对独立的、能够解决问题的知识的基本单位。每个学科，由若干个“模块”组成。每个学科的“模块”，叫做“知识模块”。“知识模块”，是每个学科的基本单位。 如 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
一些Mybatis的知识点&易错点总结
1、映射文件配置容易出错 在映射文件中，我们很习惯想要在sql语句后面添加';'。 结果是报了一堆错误： 你能从下面的配置中找到哪些错误？ 总共有三处错误： 建议使用parameterType，而不是使用"parameterMap" 不使用$进行绑定数据，而是使用#{} sql语句后面不要以";"结 ......
【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 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
寒假1高数知识部分
今天是寒假正式复习的第一天，一整天都在和高数对线，数学真是一个非常好的避难所 首先是几个必背的公式，必须无条件准确熟虑的记住 1、三角函数的公式，特别是那两个平方和与1的公式，不要总依赖那个三角形图，要理解熟练，随时想到能用的出来 2、半角公式，都是正派、然后都要变三角函数，只有一个要加负号 3、斯 ......
01.接口测试价值与体系
目录 接口测试概念 接口测试的价值 分层测试体系 接口测试学习路线 接口测试概念 接口：不同的系统之间相互连接的部分，是一个传递数据的通道 接口测试：检查数据的交换、传递和控制管理过程 接口测试的价值 传统的测试方法成本急剧上升 测试效率下降 分层测试体系 越往上，发现 Bug 的时间越晚，成本越高 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
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 ......
网络基础知识学习
1、网络基础知识 ·OSI 七层模型 TCP/IP（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）是传输控制协议和网络协议的简称，它定义了电子设备如何连入因特网，以及数据如何在它们之间传输的标准。TCP/IP 不是一个协议，而是一个协议族的统称，里面 ......
ShowMeBug X AfterShip | 构建高效招聘体系，助推企业人才战略发展
ShowMeBug 与AfterShip成功完成签约，借助ShowMeBug 在技术招聘上的赋能，强化企业技术招聘的出题、笔试、面试等各个环节，高质量打造技术驱动的招聘团队，完善适配企业发展的技术人才体系。 AfterShip通过使用 ShowMeBug 丰富的岗位题库来进行技术人才测评，其中最核心 ......
Elastic 安全相关知识
Elastic 安全相关知识 证书相关 CA证书 docker 部署不要使用自动生成的证书，找不到 CA 私钥，对于后续证书的生成是个很大的问题，建议先自己生成 CA，再使用自己的CA生成相应证书。 # 生成一个压缩包，包含一个 crt 格式的 CA 证书文件和 私钥 elasticsearch-c ......
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 ......
数据库基本理论知识
1. 数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。最简单的方法是将数据库想象为一个文件柜。这个文件柜是一个存放数据的物理位置，不管数据是什么，也不管数据如何组织。 数据库 (database)：保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或者一组文件）。 数据库软件应该称为数据库管理系统（DBM ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
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 ......
系统架构设计师-第1章计算机组成与体系结构
第1章计算机组成与体系结构 1. 计算机系统组成 计算机系统是一个硬件和软件的综合体，可以把它看成按功能划分的多级层次结构。 系统软件支持应用软件的运行，为用户开发应用软件提供平台，用户可以使用它，但不能随意修改它。常用的系统软件有操作系统、语言处理程序、连接程序、诊断程序和数据库管理系统等。 1. ......
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 ......