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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 ......
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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： ......
Mac 下多个文件配置 .zshrc .bashrc .bash_profile
全部文件 /etc/profile /etc/paths ~/.bash_profile ~/.bash_login ~/.profile ~/.bashrc 启动顺序 /etc/profile =>/etc/paths =>~/.bash_profile => ~/.bash_login => ~ ......
SciTech-Github-解决git push时的 Error： hasDotgit: contains '.git'
AbaelsMacBookPro:pelican abaelhe$ git push Enumerating objects: 6872, done. Counting objects: 100% (6872/6872), done. Delta compression using up to 8 ......
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 ......
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 ......
多个子项目共用根级node_modules
方法一：mklink /d <项目路径>\node_modules <公共node_modules路径> 1、首先以管理员身份运行 [cmd]（命令提示符） js 复制代码 mklink /d <项目路径>\node_modules <公共node_modules路径> 2、比如： js 复制代码 ......
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 ......
在 mac 电脑下配置 github 的 ssh
在 mac 电脑下配置 github 的 ssh 参考链接：https://juejin.cn/post/6993506356279902244，此处只为记录 目录 Step1：验证是否有 ssh keys Step2：新建 ssh keys Step3：验证 github 是否链接 打开命令行终端 ......
java8日期时间格式化DateTimeFormatter多个格式
原文地址:datetimeformatter.ofpattern multiple formats-掘金 DateTimeFormatter 是一个用于日期时间格式化和解析的类。使用 ofPattern 方法可以创建一个格式化器，该方法接受一个日期时间格式的字符串作为参数。 如果您需要在同一个 Da ......
NVM管理多个Node版本
在项目中，我们常常会遇到node版本问题的一些报错，像是vue 3需要node10以上版本，不同的 node-sass 版本需要安装不同的 node.js 版本,为了统一管理node版本，我们需要用到nvm工具。 1.nvm简介 nvm是node版本管理工具，可以简单操作node版本安装、切换、浏 ......
MySql 批处理安装不同的端口号3307 的服务实例，并设置自定义的账户和密码
MySql 批处理安装不同的端口号 实例 需要准备 install.bat, mysql.ini, create_user.sql 三个文件，内容分别如下。 install.bat 内容 @echo off echo 启动mysql并更新密码"c:\mysql57\bin\mysqld.exe" - ......
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 ......
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 ......
Github page数学公式无法正常显示解决方案(MathJax)
在上传一篇文献阅读笔记到Github page时发现公式无法正常显示，之前在typora中能够正常显示的代码在网页上显示为纯latex格式于是进行了一些搜索。 我使用的Jekyll模板是chirpy，具体效果可能与使用的模板也有关系。 问题原因 这个问题的原因出在GitHub Page里的Jekyl ......
git如何将一个或多个指定的提交从一个分支复制到另一个分支(非整个分支的合并)
`git cherry-pick` 是一个 Git 命令，它用于选择并应用单个提交（commit）到当前分支。这个命令的主要目的是将一个或多个指定的提交从一个分支复制到另一个分支，而不是整个分支的合并。 具体来说，`git cherry-pick` 会采取一个提交的补丁（patch），并将其应用到当 ......
如何直接将GitHub中的notebook/ipynb文件在colab中打开
Colab可直接从github打开Jupyter notebooks，只需将“http:// github.com/”替换为“https://colab.research.google.com/github/”，就会直接加载到Colab中。 ......
SpringBoot java 一个接口，多个实现，客户定制化
产品定制化时，在不同的客户中会有不同的需求，这时候会产生，一个接口，多个实现 SpringBoot ，如果发现有多实现时，会报如下错误 Consider marking one of the beans as @Primary, updating the consumer to accept mul ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......