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机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
How to use github action auto push docker image to docker hub
Docker Hub is a cloud-based registry service for Docker containers. It provides a platform for Docker users to share and distribute container images. ......
[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归
岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中，使用 最小二乘法求解线性回归问题 时，讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为： \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解，即 \(\text ......
[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD
BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式： \ ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
mybatis 多个条件in查询
1. UI如下， 共有四个查询条件，每个查询可以多选，所以考虑用in查询 2. 查询DTO类封装如下： @Data@ApiModel(value = "整机下市明细信息查询对象")public class MachineOffMarketQueryDto { @ApiModelProperty(va ......
如何使用GitHub？
下面是关于如何使用 GitHub 的详细介绍，以帮助初学者更好地了解和使用 GitHub。 1. 什么是 GitHub？ GitHub 是一个基于 Git 分布式版本控制系统的在线代码托管平台。它提供了一种简化和协作式的方式，供开发者存储、管理和分享代码。 GitHub 的主要功能包括： 代码托管： ......
Node.js如何处理多个请求？
Node.js如何处理多个请求？ 前言 在计算机科学领域，关于并发和并行的概念经常被提及。然而，这两个术语常常被混为一谈，导致很多人对它们的理解存在着很多混淆。本文小编将通过对并发和并行的深入解析，帮助读者更好地理解它们之间的不同特点和应用场景。同时，文章还将介绍Node.js如何高效地处理多个请求 ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
机器学习之使用seaborn绘制各类图形
使用seaborn绘制单双变量，类别散点图，箱型图，小提琴图去更直观的观察数据的分布情况 在单变量图中使用displot,参数如下 双变量关系图使用joinplot，参数如下图 类别散点图使用stripplot(),参数如下 小提琴图和箱型图类似，一个使用violinplot(),另一个使用boxp ......
机器学习——汇聚层
最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 汇聚层的目的 1. 降低卷积层对位置的敏感性 卷积层的输出特征图对目标的位置是很敏感的。池化可以减少这种位置敏感性。比如我们做2x2最大池化,输出特征图的值就仅依赖于输入特征图2x2的区域,不再过于依赖位置信息。 2. 降低对空间采样表示的敏感性 卷积层 ......
单个Nginx发布多个react静态页面
在有些网络环境中，端口是一种比较稀缺的资源，而我们又恰好有多个前端项目需要发布，我们可以采取将多个项目映射到同一个端口上面的方案加以解决。 本教程前端项目主要以react为主，部署在linux服务器上。 1. 将项目资源的访问地址修改为相对方式 在react项目package.json中，添加或者修 ......
机器学习——多输入多输出通道
多输入通道 多输出通道 1*1卷积核 当以每像素为基础应用时，1*1卷积层相当于全连接层。 1*1卷积层通常用于调整网络层的通道数量和控制模型复杂性。 ......
这次弄下k8s 分布式多机测试，这次专门多创建了几个机器进行安装，实时监控机器状态
k8s 实机分布式测试，这次弄一下这个，上次弄的是单机版本的minikube, 在单机上minikube替代了kubectl的工作，在单机上可以创建多个布署等，实际使用会有多个系统，分布式才是正常生产时发按它效率的时间。 k8s说明上要求机器要有2g内存，这里我创建了四个vm, 每个4g内存，这样可 ......
机器视觉在虚拟现实与增强现实中的作用
机器视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中发挥着至关重要的作用。这些技术的核心是计算机视觉领域，重点是让计算机具有“看到”和理解周围世界的能力。 在虚拟现实中，计算机视觉用于创建和处理用户所见的虚拟环境。这包括对现实世界的感知、建模和模拟，以及将虚拟物体与现实世界中的物体进行交互。例如，ZED深 ......
《安富莱嵌入式周报》第326期：航空航天级CANopen协议栈，开源USB PD电源和功耗分析，开源EtherCAT伺服驱动板，时序绘制软件，现代机器人设计
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： BSP视频教程第28期：CANopen协议栈专题，CANopen主从机组网实战，CAN词典工具使用方法以及 ......
Linux学习笔记之grep满足或排除多个关键字
grep -E "word1|word2|word3" file.txt # 满足任意条件（word1、word2和word3之一）将匹配。 grep word1 file.txt | grep word2 |grep word3 # 必须同时满足三个条件（word1、word2和word3）才匹配 ......
Fairseq 机器翻译数据处理 (NMT, WMT, translation)
摘要 fairseq是个常用的机器翻译项目。它的优化很好，但代码晦涩难懂，限制了我们的使用。 翻译数据的准备，是训练的第一步。但 fairseq 关于翻译数据的准备流程散布在零星的 bash 脚本中。本文旨在梳理如下流程：1）准备 WMT23 的数据，2）训练模型，3）用 sacrebleu 评测模 ......
VS中多个源文件中只运行其中特定文件
1.问题 有时候一个项目中创建了多个源文件，但是我只想运行其中的一个，一起运行就会出现多个main入口的问题 2.解决方式 2.1 右键要排除的文件，点击属性 2.2 从生成中排除一项中选择是即可 2.3 此时被排除的文件会显示一个红杆，接着可以正常运行了。 ......
利用kettle工具对多个excel文件进行合并
一、打开绿色软件kettle(双击文件Spoon.bat)，然后点击 文件 》 新建 》转换 。 二、把左边的“Excel 输入” 拖到右边的工作区。 三、把左边的“Excel 输出” 也拖到右边的工作区。 四、按住 Excel输入 同时按住Shift键，然后出现向右的箭头，然后把该箭头向右延申到 ......
在ASP.NET MVC框架中，如何处理多个提交按钮？
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在ASP.NET MVC框架中，如何处理多个提交按钮？ 在ASP.NET Framework Beta中，有几种方法可以处理同一表单中的多个提交按钮。 一种方法是使用一个隐藏字段来区分不同的提交按钮。例如： <% Html.Begin ......
笔记本共享WIFI到本地网口，网口供 linux 机器提供网络
1. WLAN 属性，设置 为 共享 2. 查询 Windows 笔记本 IP地址 3. ......
[机器学习复习笔记] Linear Regression 线性回归（最小二乘法求解析解）
Linear Regression 1. 一元线性回归 定义一个一次函数如下： \[y = \theta_0 + \theta_1 x \]其中 \(\theta\) 被称为函数的 参数。显然在坐标图上，这个函数的图像是一条直线，这也是 线性回归 中的 线性 含义所在。 只有 一个 \(x\) 来预 ......
Git的使用--如何将本地项目上传到Github
https://blog.csdn.net/NHB456789/article/details/131596777 https://blog.csdn.net/Charles_Tian/article/details/80842439 ......