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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 ......
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工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨 在工程监测领域，振弦采集仪是常用的一种设备，用于测量和记录结构物的振动数据。数据处理和分析是使用振弦采集仪得到的数据的重要环节，可以帮助工程师了解结构物的振动特性，评估结构的安全性，以及检测结构的健康状况。下面是关于振弦采集仪数据处理和分析的方法探讨。 ......
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： ......
BACK Stack会成为平台工程的新趋势吗？
BACK Stack 这一说法来自于 KubeCon & CloudNativeCon NA 2023 上的一个演讲，两位分享者介绍了他们基于CNCF生态实施平台工程的思路和方案，并在现场做了Demo演示。 ......
平台工程动态 Monthly News 2023-12
TOC 项目与社区动态 CNOE：云原生卓越运营 领英工程团队开源了其开发者生产力与幸福感框架 Backstage 添加中文 README 会议与活动 PlatformCon 2024 议题正在征集中 KubeCon EU 2023 回顾 KubeCon NA 回顾 TOP100 全球软件案例研究峰 ......
平台工程动态 Monthly News 2023-11
本期内容导览 项目与社区动态 CNCF 云原生技术全景图 v2 2023 平台工程调研报告 CNCF App Delivery TAG 发布中文网站 CNCF 平台工程成熟度模型发布 Humanitec 发布平台工程现状报告 Gartner: 中国的平台工程正处于萌芽期 CNCF PaaP 工作组正 ......
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 ......
软件工程 之 （XMUT）会计与财务基础-单选，多选，判断
单选题 第一章 总论 一、单项选择题 1.会计的基本职能是(） A.核算和管理 B.控制和监督 C.核算和监督 D.核算和分析 2.会计的一般对象可以概括为(） A.经济活动 B.再生产过程中的资金运动 C.生产活动 D.管理活动 3.会计主体假设规定了会计核算的(） A.时间范围 B.空间范围 C ......
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 ......
vscode调试C++工程
1. CMakeLists.txt中添加如下内容： set(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug") set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "$ENV{CXXFLAGS} -O0 -Wall -g2 -ggdb") 2. 在.vscode中添加launch.json 和 ta ......
工程监测中振弦采集仪的数据处理方法研究
工程监测中振弦采集仪的数据处理方法研究 工程监测中振弦采集仪的数据处理方法研究是针对振弦采集仪所采集到的数据进行分析和处理，以获得需要的监测信息和结构响应。以下是一种常见的数据处理方法： 1. 数据清洗: 首先对采集到的原始数据进行清洗，包括去除噪声、异常值和无效数据，以提高数据质量。 2. 信号处 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
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 ......
前端工程师的JavaScript开发技巧与经验分享
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 ......
Vue开发技巧：优化前端工程的构建与打包过程
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 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
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 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
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 ......
2023/1/8软件工程日报
2. Transformer 的输入 Transformer 中单词的输入表示 x由单词 Embedding 和位置 Embedding （Positional Encoding）相加得到。 2.1 单词 Embedding 单词的 Embedding 有很多种方式可以获取，例如可以采用 Word2 ......
MySQL与Redis数据双写一致性工程落地案例
复习-面试题 多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁来锁住它。 其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。 后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。 canal canal [kə'næl]，中文翻译为 水道/管 ......
《软件工程—实践者的研究方法》读书笔记
《软件工程—实践者的研究方法》这本书内容丰富，从软件工程的定义、软件过程、建模、质量管理到管理软件项目和软件工程发展趋势的探讨，作者逐个展开并做了大量的讲解。内容丰富，当然书也是非常厚。借到这本书之后，一开始没看，一再推迟，大概十一月末才鼓起勇气开始翻阅这本厚厚的书。 这本书不像之前翻阅的软件工程书 ......
软件工程导论读后感3
在看完这本书后，还有一点让我印象深刻。分工的重要性，说道分工那就不得不提组长这个职位，一个团队中必须选出一个决策者，这样在遇到大的事情时才会有人做决定，组长在团队中起到了领头羊的作用，组长必须根据每个成员的特点对其进行分工，只有一个好的分工才能保证项目又快又好的完成。分工完成后就到了团队成员的磨合期 ......