环境监测 气候 视觉 机器

spark 3.x idea linux远程开发环境搭建

依赖包 jdk 8或11都行,不要到jdk 17 jdk 17第一个问题是jdk内部类默认不允许反射,很多配置要改。 scala 2.13 scala 2.13版本是为scala 3.0版本准备的,改进挺多。可通过scala编程(第四版)学习。 hadoop 3.2.1 因为windows hado ......
环境 spark linux idea

Nocalhost 为 KubeSphere 提供更强大的云原生开发环境

1 应用商店安装 Nocalhost Server 已集成在 KubeSphere 应用商店,直接访问: 设置应用「名称」,确认应用「版本」和部署「位置」,点击「下一步」: 在「应用设置」标签页,可手动编辑清单文件或直接点击「安装」。建议把 service.type 设置为 ClusterIP,以确 ......
KubeSphere Nocalhost 环境

linux环境htop安装

1、获取htop源码包 git clone https://github.com/htop-dev/htop 2、安装依赖 yum install ncurses-devel gcc 3、解压源码包,编译安装 ./configure make -j 8 make install 源码安装方式 安装支 ......
环境 linux htop

linux环境Python安装

1、下载源码 华为云镜像地址下载python Python加速地址:https://repo.huaweicloud.com/python/ 2、安装前置依赖 yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqli ......
环境 Python linux

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 Spark Mtlib

OpenCV计算机视觉学习(15)——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算

如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习(2)——图像算术运算 &图像阈值(数值计算,掩膜ma ......
图像处理 图像 视觉 计算机 OpenCV

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 ......
命令 视觉 机器 YoloV8 YoloV

OpenCV - 计算机视觉开发

OpenCV 介绍 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法(最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖)。 OpenCV 是跨平台的,可以在 Windows、Linux、Mac ......
视觉 计算机 OpenCV

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 ......
模型 概率 机器 33

数据科学 机器学习 (训练营)

地址: https://offerbang.io/ ......
训练营 机器 科学 数据

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 ......
简易 人脸 机器 任务 笔记

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?

开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

visual studio编译不再支持的framework环境

下载好需要的framework版本,解压出来放到下面路径中,然后重新打开vs即可。 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework ......
framework 环境 visual studio

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

python创建虚拟环境

1.创建项目目录 2.进入当前目录,cmd,安装虚拟环境 virtualenv -p "C:\Program Files\Python311\python.exe" .venv #目录加引号后空格.python所在目录 3. 进入VSCODE,打开目录,选择venv\scripy\python.ex ......
环境 python

centos8配置网络环境及阿里云网络yum源

一、centos8配置网络环境 1.修改配置网卡配置文件 [root@localhost ~]# cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens18 TYPE=Ethernet NAME=ens18 DEVICE=ens18 IPADDR=192.168.1 ......
centos8 环境 centos 网络 yum

提升Windows Server环境安全性:ADAudit Plus的五大关键优势

在Windows Server环境中,审计对于解决安全、运营和合规需求至关重要。然而,内置的Microsoft Windows安全审计工具存在一些限制,包括对专业知识的要求、耗时的流程以及一些功能的缺失。为了克服这些问题,第三方审计解决方案如ManageEngine ADAudit Plus变得至关 ......
安全性 优势 Windows ADAudit 关键

工程监测振弦采集仪的应用及技术研究

工程监测振弦采集仪的应用及技术研究 工程监测中,振弦采集仪主要用于测量结构物或地面的振动情况,以评估结构的健康状态或监测地面的变形情况。振弦采集仪通过固定在结构物或地面上的振弦传感器,采集振动信号,并将信号通过数据采集系统传输到计算机进行处理和分析。 振弦采集仪的应用主要包括以下几个方面: 1. 结 ......
工程 技术

VSCode配置C开发环境

安装MINGW64编译器 mingw64是windows上的一款C编译器,可在线安装或者离线安装,推荐离线安装 1. 离线安装 github: 链接地址 (1) 点击github链接,下载所需版本的mingw压缩包 (2) 解压到随意一个路径,最好不要有中文路径 (3) 配置环境变量,右键此电脑,点 ......
环境 VSCode

php环境,性能优化

根据宝塔的推荐进行参数修改 我的是8G内存,修改成4G内存 下面是备份:修改前的 ; Start a new pool named 'www'.; the variable $pool can be used in any directive and will be replaced by the; ......
性能 环境 php

linux环境下配置maven

下载地址 #maven环境配置(已经配置好jdk) vim /etc/profile export MAVEN_HOME=/mnt/maven/apache-maven-3.6.3 export PATH=${MAVEN_HOME}/bin:${PATH} #使配置生效 source /etc/pr ......
环境 linux maven

【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 ......
逻辑 机器

【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 ......
线性 机器

TiDB 在单机上模拟部署生产环境集群

参考地址:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/dev/quick-start-with-tidb 前提条件 硬件要求 开始部署 TiDB 集群前,准备一台部署主机,确保其软件满足需求: 推荐安装 CentOS 7.3 及以上版本 运行环境可以支持互联网访问,用于下载 T ......
集群 单机 环境 TiDB

react-native在windows环境搭建并使用脚手架新建工程

截止到2024-1-11,使用的主要软件的版本如下: 软件实体 版本 react-native 0.73.1 react 18.2.0 react-native-cli 2.0.1 Android Studio 2022.3.1 Patch3 Android SDK Android SDK Plat ......
脚手架 react-native windows 环境 native

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 ......
深度 机器 理论
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