账户 多个 机器github
使用git工具将本地文件上传到github仓库
使用git工具将本地文件上传到github仓库 一、基本步骤 第一步：我们需要先创建一个本地的版本库（其实也就是一个文件夹）。 第二步：在命令行中输入git init把这个文件夹变成Git可管理的仓库 然后通过git add .("."表示当前文件夹下所有内容都提交，也可以通过git add Fil ......
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质监测等任务，可适用于公园景观溪流、城市运河、池塘和水库等多种场景。 ......
mysql in 多个字段
SELECT * FROM your_table WHERE (field1, field2) IN (('value1', 'value2'), ('value3', 'value4'), ('value5', 'value6')); ......
基于机器学习的时间序列温度预测
本次研究是使用GRU模型和GRU-Attention模型对长时间序列温度数据进行预测拟合，对于这两个模型有兴趣的可以去网上了解一下， 首先是日数据预测，由于日数据存在缺失值需要对缺失值进行填补， 在对存在缺失值的数据中我使用三次样方插值对数据进行处理，其代码如下： import pandas as ......
同一个虚拟机启动多个thingboardGateway网关实例
首先是发现在pycharm上可以run起来，但是同一个命令在控制台用命令行跑不起来 网上找打解决方法，就是要先install 命令是 python setup.py install 执行过程如果报少包，就少啥报，install啥包 install后就可以使用 nohup命令，在linux启动程序了 ......
.Net Core拆分execl为多个文件，保持格式样式不变
.Net Core拆分execl文件 简介 一、用途 这是一个.net core写的按照指定行数拆分execl文件的例子，可以将一个execl文件按照指定行数和区域，将execl文件拆分为多个execl文件， 并且使用单元格的数据命名新的文件，在此示例中从A1到M39区域拆分为一个execl， A4 ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
react设置多个className
react设置多个className 在一个元素上设置样式，有一个固定的样式，然后还有一个使用三元运算符根据条件添加的样式。 1 2 3 4 5 6 比如说有一个固定样式"title": <div className="title">标题</div>， 然后还要一个点击高亮的样式: <div cla ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
个人微信号机器人开发
简要描述： 获取收藏详细信息 请求URL： http://域名地址/weChatFavorites/getFavItem 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说 ......
Github项目徽标
shields.io上提供了各种漂亮的徽标，支持文字、颜色、图标以及各种动静态数据 效果展示 使用详解 1. 各种格式的基本模板 URL https://img.shields.io/badge/:badgeContent Markdown : td = threading.Thread(target=add(f"td{i + 1}", p)) td.start() 没有使用join()，但是依然需要前面的线程执行完才能执行下一线程方法。 只需要改成： for i in range(5): ......
java 策略模式解决if-else ,函数式接口解决编写多个子类的问题
/** * @author: szc * @date: 2023/9/2 22:45 * @version: 1.0 * @description: 从map中获取函数式接口，解决if-else 多个子类问题 */ @Service public class MapToInterface { @Au ......
Github提交大文件时报错
Github提交大文件时报错 报错如下 remote: error: GH001: Large files detected. You may want to try Git Large File Storage - https://git-lfs.github.com. 解决办法 下载 ......
管理多个账号，实现Line多开的便捷操作
管理多个账号，实现Line多开的便捷操作 导语： 在数字化时代，人们通常需要同时管理多个社交媒体账号。对于使用Line的用户来说，实现多开功能可以提高工作效率和个人生活便利性。本文将介绍如何管理多个Line账号，并实现Line多开的便捷操作。 第一部分：管理多个Line账号的需求和挑战 人们在不同的 ......
Github fork同步原始仓库tag的办法
# Repo: someuser/myframework # Fork: superteam/myframework # Track:# 克隆你的仓库 git clone https://github.com/superteam/myframework.git # 进入你的仓库本地目录 cd myf ......
github
使用Centos7的操作系统 yum -y install epel-release 安装epel使用centos7的yum源 使用原本的yum源着图片做 git安装好随笔最好自提 yum -y install git yum安装的版本比较旧 可以使用安装包安装 yum -y install cur ......
机器学习的算法——线性回归
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
python+sklearn 机器学习代码备忘
import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd import matpl ......
机器学习-线性回归-最大似然估计求解-解析解-01
最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......
《安富莱嵌入式周报》第328期：自主微型机器人，火星探测器发射前失误故障分析，微软推出12周24期免费AI课程，炫酷3D LED点阵设计，MDK5.39发布
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： 【实战技能】 单步运行源码分析，一期视频整明白FreeRTOS内核源码框架和运行机制，RTOS Trace ......
自动驾驶与机器人的slam技术
https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving 第1章，概述 第2章，数学基础知识回顾，几何学、运动学、KF滤波器理论，矩阵李群 第3章，误差状态卡尔曼滤波器，惯性导航、卫星导航、组合导航 第4章，预积分，图优化，基于预积分的组合导航 ......