线性 样本 机器05
寒假生活指导05
今天继续完成实验 4.实验报告 题目： Spark Streaming 编程初级实践 姓名 日期2024.1.13 实验环境：操作系统： Ubuntu16.04 Spark 版本：2.1.0 Flume 版本：1.7.0 实验内容与完成情况： Flum安装 （1）解压安装包 tar -zxvf ap ......
05_OLED调试工具
OLED调试工具 OLED简介 调试方式 硬件电路 OLED驱动函数 OLED接线图 OLED代码 OLED.c #include "stm32f10x.h" #include "OLED_Font.h" /*引脚配置*/ #define OLED_W_SCL(x) GPIO_WriteBit(GP ......
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 ......
线性表
线性表 目录线性表线性表介绍线性表的链式存储及其实现链表的应用 线性表介绍 线性表：数据元素的有序集合，除第一个和最后一个外，所有元素都有唯一前驱和唯一后继，即一对一 线性表是逻辑结构 线性表的实现通常有两种，顺序存储和链式存储，顺序存储就是我们常用的数组、向量等，把数据存放在一片连续的地址空间，物 ......
05-契约精神与海纳百川
海纳百川是上海城市精神的重要内容。 结合给定资料, 以 “契约精神与海纳百川”为主题, 写一篇文章。 (40 分)要求: (1) 自选角度, 自拟题目; (2) 观点明确, 联系实际, 分析具体, 条理清楚, 语言流畅; (3) 总字数 800—1000 字。 上海发展的两大法宝 ———海纳百川与契 ......
寒假生活指导05
今天完成了实验spark sql 题目： Spark SQL编程初级实践 姓名 实验环境：操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）； Spark版本：3.2.0； Hadoop版本：3.1.3。 Pycharm Anaconda3 实验内容与完成情况： 基本操作 代码（注释操作） ......
【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 ......
【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 ......
读元宇宙改变一切笔记05_计算
1. 物理定律 1.1. 元宇宙是否需要如此遵从物理定律是存在争议的 1.2. 沉浸式模拟的下一步将远远超越更逼真的爆炸效果或更生动的虚拟化身这一水平 1.2.1. “粒子物理定律、引力定律、电磁定律、电磁波（包括光）和无线电波……压力和声音”应用到元宇宙中 1.3. 物理定律带入虚拟世界的愿望似乎 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素 II
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出：[1,2,5] 示例 2： 输入：head = [1,1,1,2,3] 输出：[2,3] 提示： 链表 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,1,2] 输出：[1,2] 示例 2： 输入：head = [1,1,2,3,3] 输出：[1,2,3] 提示： 链表中节点数目在范围 [0, ......
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 ......
用C#使用NumSharp实现简单的线性回归
前言 最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。 NumSharp简介 NumSharp（NumPy for C#）是一个在C#中实现的多维数组操作库，它的设计受到了 ......
05-K8 Pod：最小调度单元的使用进阶及实践
通过上一节课的学习，相信你已经知道了 Pod 是 Kubernetes 中原子化的部署单元，它可以包含一个或多个容器，而且容器之间可以共享网络、存储资源。在日常使用过程中，也应该尽量避免在一个 Pod 内运行多个不相关的容器，具体原因在上一节课中也已经详细阐述。 在实际生产使用的过程中，通过 kub ......
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 ......
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
【算法】【线性表】【链表】分隔链表
1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1： 输入：head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出：[1,2,2,4,3, ......
线性代数期末速通
目录行列式（数值）逆序数行列式的性质行列式计算的根本行列式转置行列式行（列）变换null行列式某行列成比例行列式公因子k可提行列式倍加D不变某行列全0值0行列式某行列可拆补充|AB|=|A|+|B|四阶以上行列式计算变换为上下三角主对角线相乘按行列展开(余子式与代数余子式)异乘变零以及速算方法范德蒙 ......
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 ......
非线性状态误差反馈NLSEF
一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合，获得更有效的误差反馈控制率，只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如fst函数（fhan函数）和fal函数等，可实现“小误差大增益，大误差小增益”的效果。 二、理论分析有了跟踪微分器TD之后，我们就可以利用误差e1=v1-x1和误差微 ......