线性 逻辑 机器08
Libevent [补档-2023-08-29]
libevent的使用 8-1 安装 自己百度一下,安装它不是特别难，加油！！！ 8-2 libevent介绍 它是一个开源库，用于处理网络和定时器等等事件。它提供了跨平台的API，能够在不同的操作系统上实现高性能，可扩展的世界去的编程。 1.事件驱动：libevent使用事件驱动模型， ......
Linux的守护进程 [补档-2023-08-10]
12-1守护进程 12-1-1介绍 Daemom是Linux中的后台服务进程，通常独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或者事件。这些进 程一般不直接和用户交互，不受用户的登录，注销等影响。没有控制终端。 假设我们可以通过crlt+z来强制结束进程，但是当我们连续多次crlt+z后，发现现在 ......
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 ......
写代码时如何合理的画图表达逻辑结构
在解决编程基础练习题时，使用图表是一种非常有效的方法，可以帮助你更清晰地表达逻辑结构。以下是一些建议： 流程图： 流程图是表达程序逻辑结构最常见的一种图表。在流程图中，你可以使用不同的图形表示不同的操作，如矩形表示处理步骤，菱形表示判断条件，箭头表示流程的流向。 例子：计算 1 到 10 的和 + ......
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 ......
spring boot遇到的坑：在afterPropertiesSet()中执行逻辑异常
问题描述 @Bean @LoadBalanced public RestTemplate restTemplate(SpringClientFactory clientFactory, LoadBalancerClient loadBalancer) { return new RestTemplat ......
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 ......
08.抓包工具 Fiddler
目录 工具介绍 界面简介 抓取 HTTP 请求 抓取 HTTPS 请求 抓取移动端请求 查看接口信息 AutoResponder 断点 弱网 工具介绍 官网：https://www.telerik.com/fiddler/fiddler-classic Fiddler 是位于客户端和服务器端的 HT ......
74逻辑芯片介绍、特点和使用指南
常用的74逻辑芯片： 传统型： 74×× -标准型 4F×× -F：Flash -高速 肖特基型： 74LS×× -LS：LOW SBD -低功耗肖特基 74ALS×× -ALS：ADVANCED LOW SBD -先进低功耗肖特基 74S×× -S：SBD -肖特基 74AS×× -AS：ADVA ......
【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 ......
Unity3D 服务器逻辑和传输如何分层/解耦详解
Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，它提供了丰富的功能和工具，使得开发者可以轻松地创建高质量的游戏。在游戏开发过程中，服务器逻辑和传输是非常重要的组成部分。本文将详细介绍如何在Unity3D中实现服务器逻辑和传输的分层和解耦。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小 ......
【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 ......
08-配置管理：Kubernete 管理业务配置方式有哪些？配置管理：Kubernete 管理业务配置方式有哪些？
通过前面几节课的学习，我们已经对 Kubernetes 中的 Pod 以及一些业务负载有所了解。你可以根据课程中提供的示例，自己动手尝试在集群中实践起来。 在使用过程中，我们常常需要对 Pod 进行一些配置管理，比如参数配置文件怎么使用，敏感数据怎么保存传递，等等。有些人可能会觉得，为什么不把这些配 ......
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 ......
Unity3D 如何把全部游戏逻辑都放到lua层实现详解
Unity3D是一款非常流行的游戏开发引擎，它支持C#、JavaScript和Boo等脚本语言。然而，有时候我们可能希望将全部游戏逻辑都放到Lua层实现，这样可以更方便地进行游戏逻辑的修改和调试。本文将详细介绍如何使用Unity3D将全部游戏逻辑都放到Lua层实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里 ......
【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 ......
逻辑脚本开发
1.安装lnmp/lamp脚本开发： 1.1 模拟创建出两个安装脚本：lnmp.sh和lamp.sh 1.2 创建lamp_or_lnmp.sh脚本，用来调用执行lamp.sh和lnmp.sh文件 总结： ......
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 ......