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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 ......
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 ......
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 ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
微信公众号的菜单如果设置使其跳转到过去的历史文章里？解决问题记录
最近做了一个微信公众号分享旅游度假。但是遇到了一个问题，就是我每天发一篇文章，如何让粉丝可以看到过往的文章集锦？ 目前你的菜单信息的选择只有如下两个，并不能帮你直接跳转到过去的历史文章里 解决方案来了！！ 1.打开一篇你过去发表过的公众号文章 电脑浏览器打开后，点击Ctrl+U 进入 view ss ......
【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 ......
【专题】2023年人工智能全域变革图景展望报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34571 原文出处：拓端数据部落公众号 近年来，人工智能的发展日新月异，整个行业都面临着如何有效融合和应用智能技术的关键问题。巨大的应用潜力背后，是新的硬件、新的算法和新的数据全面涌现。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末353份人工智能相 ......
游戏AI行为决策——MLP（多层感知机/人工神经网络）
游戏AI行为决策（特别篇）——MLP（附代码与项目） 你一定听说过神经网络的大名，你有想过将它用于游戏AI的行为决策上吗？其实在（2010年发布的）《最高指挥官2》中就有应用了，今天请允许我班门弄斧一番，与大家一同用C#实现最经典的神经网络——多层感知机（Multilayer Perceptron， ......
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 ......
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 ......
为什么AI人工智能网站是未来发展的趋势
AI人工智能网站是未来发展的趋势因为它们可以提供更加智能化和个性化的用户体验。 随着技术的发展，AI可以实时分析用户行为和偏好，从而提供定制化的内容和服务。AI还可以自动进行搜索引擎优化，提高网站的可见性和流量。 此外，AI可以处理大量数据，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势，从而做出更明智的决策 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
AI人工智能在智能写作领域的应用前景
AI人工智能在智能写作领域具有巨大的应用潜力。随着自然语言处理技术的进步，AI可以通过学习大量文本数据来模拟人类的写作风格和思维方式，从而自动生成文章、小说或新闻报道。 AI写作工具可以帮助作家和编辑提高工作效率，降低创作成本，并且能够根据用户需求定制内容。 此外，AI还可用于协助非母语人士进行写作 ......
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 ......
2023-2024年最佳人工智能工具(1)
随着人工智能领域的迅猛发展，越来越多的新奇且意想不到的应用程序正在被开发出来。无论是商业领域还是个人领域，这些应用程序的范围都非常广泛。
然而，我们使用这些人工智能工具的原因可以归结为一个共同点：人工智能已经发展到可以帮助人类完成繁重的重复性任务，并减少人为错误，从而节省运营成本和资源。
总而言之... ......
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 ......
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 ......
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 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......