统计学 误差 机器 常见
常见3D模型汇总
3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......
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 ......
Go语言常见错误| 将接口作为返回值
Go语言常见错误| 将接口作为返回值 原创 云原生Go 源自开发者 2024-01-11 07:00 发表于广东 听全文 源自开发者 专注于提供关于Go语言的实用教程、案例分析、最新趋势，以及云原生技术的深度解析和实践经验分享。 69篇原创内容 公众号 在Go语言开发过程中，一个常见的错误是错误地将 ......
编写一个函数，计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在 ASCII 码范围内( 0~127 ，包括 0 和 127 )，换行表示结束符，不算在字符里。不在范围内的不作统计。多个相同的字符只计算一次 例如，对于字符串 abaca 而言，有 a、b、c 三种不同的字符，因此输出 3 。
描述 编写一个函数，计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在 ASCII 码范围内( 0~127 ，包括 0 和 127 )，换行表示结束符，不算在字符里。不在范围内的不作统计。多个相同的字符只计算一次 例如，对于字符串 abaca 而言，有 a、b、c 三种不同的字符，因此输出 3 。 数据范围： ......
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 ......
SQL统计案例
SELECT dr_id,dr_name as '区域名称', #早餐SUM(IF(is_muslim=1 AND meal_type=1,order_number,0)) as '早餐清真餐总数',SUM(IF(is_muslim=0 AND meal_type=1,order_number,0) ......
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 ......
烟火检测/区域人流统计/AI智能分析网关V4如何配置通道?
TSINGSEE青犀智能分析网关（V4版）是一款高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备，硬件内部署了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，并上报识别结果，并能进行语音告警播放。算法可按需组合、按场景配置，平台支持前端设备管理、实时视频预览、录像与云存储、 ......
常见的几种数据同步方案
常见的几种数据同步方案微微一笑 码易有道 2024-01-07 16:25 发表于北京关键词：数据同步、数据异构、数据迁移引言 当今时代，数据是企业运营的核心。随着业务的扩张和用户规模的增加，确保不同部分之间的数据一致性、实时性和可靠性变得尤为关键。本文将探讨几种常见的数据同步方案，涵盖了数据库主从 ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
常见的HTTP 4xx状态码和错误解析
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 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
进程运行轨迹的跟踪与统计
实验过程 基于模板 process.c 编写多进程的样本程序，实现如下功能： 所有子进程都并行运行，每个子进程的实际运行时间一般不超过 30 秒。 父进程向标准输出打印所有子进程的 id，并在所有子进程都退出后才退出； 在 Linux0.11 上实现进程运行轨迹的跟踪。 基本任务是在内核中维护一个日 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
推荐 | 现代生物学的现代统计学
上世纪30年代，受Fisher关于显著性和假设检验的影响，统计数据分析流程一般如下图所示。 70年代，Tukey推荐使用探索性数据分析（EDA）进行统计分析。EDA 建立在数据可视化的基础上，然后辅以验证性数据分析 （CDA）：假设驱动的推理方法，理想情况下应该是稳健的，而不是依赖于复杂的假设。 9 ......
Omics辅助育种统计方法：GBLUP和rrBLUP
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：genomic BLUP and ridge regression BLUP。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提 ......
Omics辅助育种统计方法：基因组遗传力
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节： Genomic heritability。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提取生物学意义。研究目标是利用高维度 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
Omics辅助育种统计方法：Bayes网络
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Bayesian Networks。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提取生物学意义。研究目标是利用高维度的表型数 ......
【前端】统计博客园阅读总量
✨效果展示 在博客后台页面运行以下代码 截止2024-1-9，阅读总量已达28w！！ ✨代码实现 /** 输入别人的博客园地址名称 */ function countBlogReadings(CnblogsName){ console.log("正在统计 "+CnblogsName+" 的博客的总阅 ......