简易 人脸 机器 任务
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 ......
毕设具体任务
目录第十九周（1.8—1.14）第二十周（1.15—1.21）寒假第一周（1.22—2.4）寒假第二周（2.5—2.11）寒假第三周（2.12—2.18）寒假第四周（2.19—2.25）第一周（2.26—3.03）第二周（3.04—3.10）第三周（3.11—3.17）第四周（3.18—3.24）第 ......
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 ......
.net core分布式定时任务调度系统
分布式任务调度平台XXL-JOB与.net core分布式定时任务调度系统 .net core分布式定时任务调度系统前端：java web 后端：.net core3.1数据库：mysql，sqlserver 来源 银柱网 http://www.liyinzhu.com ......
Kettle设置定时跑任务
1.Kettle设置作业 保存，test.kjb 2. 创建批处理 zxjb.bat C: cd C:\kettle\pdi-ce-9.4.0.0-343\data-integration kitchen.bat /file C:\kettle\ket\dw\test.kjb /level Deta ......
【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 ......
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 ......
crontab 任务报错生成小文件及邮件告警处理
CRONTAB服务不断发邮件问题解决 问题背景 操作系统： Linux SuSe12ps5 规格： 4C8G 现在描述： 操作系统异常卡慢，甚至无法正常登录到服务器，服务器/var/log/messages 的日志过大，撑爆了/var 目录磁盘空间。 /var/spool/postfix/maild ......
celery 任务
一、周期性任务 示例代码 from django.core.mail import send_mail from celery.task.base import periodic_task from celery.schedules import crontab from celery.except ......
[转]电子对抗作战任务规划：战场平行仿真系统
本文转自：微信公众号 军桥网 作战任务规划来源于美军，所对应的英文为“Operation Planning /Mission Planning”，此“Operation Planning(OP)”与“Mission Planning(MP)”是一个整体。美军对“OP”与“MP”均有详细定义，前者指战 ......
SpringBoot中使用SpringEvent业务解耦神器实现监听发布事件同步异步执行任务
场景 SpringBoot中使用单例模式+ScheduledExecutorService实现异步多线程任务(若依源码学习)： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/135504554 设计模式-观察者模式在Java中的使 ......
29-Kubernete 中也有定时任务吗？
前面我们学习了 Deployment、Statefulset、Daemonset 这些工作负载，它们可以帮助我们在不同的场景下运行长伺型（Long Running）的服务。 但是有一类业务（一次性作业和定时任务）运行完就结束了，不需要长期运行，如果使用上述的那些工作负载就无法满足我们的要求。比如 P ......
Ai歌声转化算法任务初了解
2.13【A13】 智能计算 计算类 歌声转换算法 随着深度学习的发展, 近些年来音频算法在智能医疗、语音识别、语音合 成、声源定位等领域的应用非常火热,其效能和速度也不断得到精进。从过去的 云端服务, 逐步脱离并发展到PC端边缘运算, 到这几年再往移动端运算发展。 尽管硬件的运算能力越来越强大, ......
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 ......
如何使用WebSocket和JavaScript实现在线人脸识别系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
ue4-c++定时器和时间轴简易模板
定时器Delay 在头文件中需要声明TimerHandle和功能函数，功能函数是计时结束后执行的功能 在源文件中利用GetWorldTimerManager()实现定时器的开启（绑定功能函数）和清除。 //.h //自动开火的定时器 FTimerHandle FireTime; //定时器的开始绑定 ......
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 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
记录一次不太成功的人脸识别测试
本意是想找一个在 C# 中方便直接调用的人脸识别模型代码，原来用过 python 的，但是转到 C# 中很麻烦，最近发现一个项目 FaceRecognitionDotNet（开源地址：https://github.com/takuya-takeuchi/FaceRecognitionDotNet） ......
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