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机器学习笔记（三）简单手写识别
目标 实现一个简单的手写识别的脚本，同样的，流程分五步走： 读入数据 初始化模型 训练模型 训练样本集乱序 校验数据有效性 前期准备 前期需要将库导入，还需要进行一些初始化操作 数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库 点击查看代码 #加载飞桨和相关类库 import paddle from p ......
EasyExcel工具类，可导出单个sheet、导出多个sheet
单个sheet导出案例 ExcelUtil.exportXlsx(response, "测试数据", "测试数据", list, TestDataPageDto.class); 多个sheet导出案例 ExcelWriter writer = ExcelUtil.createExport(respo ......
教你几个部署多个nginx-ingress的注意事项
本文分享自华为云社区《nginx-ingress工作原理以及多nginx-ingress部署注意事项》，作者： 可以交个朋友。 一、nginx-ingress工作原理 nginx-ingress对应的容器中有两个核心组件：nginx-ingress-controller和nginx。其中nginx- ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
golang 的github.com/sony/sonyflake IP问题bug
使用容器部署golang项目时，饮用了 github.com/sony/sonyflake 生成snow id，初始化时不传入任何参数： SnowId = sonyflake.NewSonyflake(sonyflake.Settings{}) 在容器的ip设置设置为类似：192.18.10.8时， ......
年度盘点，四年的精华合集「GitHub 热点速览」
今年是 GPT 年，无论是 GitHub 还是朋友圈还是技术平台，即便你不关心 GPT 的发展情况，同大模型、AI 相关的项目总能进入你的信息流。到这期为止，热度速览也连载了四年，从一开始习惯看 GitHub Trending 找寻有意思的项目，到后来每期收录当周的热点，并每期整理一个主题相关开源项... ......
机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20
目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19
目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
列表作用：可以保存多个数据，可以是任意类型
# 列表作用：可以保存多个数据，可以是任意类型# 写法：变量名 = [] 字符串之间用逗号隔开ab = ['乌鸡汤','飘香拌面','蒸饺','辣椒','香醋','纸巾','碟子']print(len('蒸饺')) #获取蒸饺编号长度print(ab[2:5]) #打印['蒸饺', '辣椒', '香 ......
Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1
机器学习的基本内容学习笔记-01，学习链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
软件多开助手的神奇功能：同时操作多个文件管理器
软件多开助手是一款非常实用的工具，它可以让用户在同一台电脑上同时运行多个应用程序。除了提高效率外，软件多开助手还有许多神奇的功能，其中之一就是同时操作多个文件管理器。 在日常工作中，我们经常需要打开多个文件夹进行文件的管理和整理。但是，在传统的操作系统中，每次只能打开一个文件管理器，这样就会导致操作 ......
取单个/连续多个/连续有规律多个字符方式可以通过编号或者索引
# 写法：字符串[编号] h = 'abcd efg' # 取第一个字符:aprint(h[0])# 写法：字符串[开始编号：结束编号] 结束编号不包含# 取连续字符:bcdprint(h[1:4])# 写法：字符串[开始编号：结束编号：间隔/步长] 间隔/步长数字2代表间隔/步长隔开1个# 取连续 ......
【用户案例】走进南海法院：点赞数字机器人，见证审执“加速度”
11月27日下午3时，在南海法院一间办公室内，几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作，先自动读取办案人员提供的案件列表，一步步地生成文书，后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果，市民们 ......
Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”
解决方法： 用手机l登录此网址：https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login，进行验证即可 注意：用流量 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
Github Copilot生成代码和单元测试并执行
ChatGPT Prompts整理总结 最近一直在学习ChatGPT Prompt的编写技巧，做了一些验证和整理，分享给大家 Act as a Linux Terminal 英文Prompt I want you to act as a linux terminal. I will type com ......
软件多开助手的便捷之道：管理多个邮箱账号
软件多开助手：管理多个邮箱账号的便捷之道 导语：在现代社会中，我们越来越依赖电子邮件来进行工作和沟通。然而，对于那些需要同时管理多个邮箱账号的人来说，这可能成为一项繁琐的任务。本文将介绍一种便捷的方法，即使用软件多开助手来管理多个邮箱账号，提高工作效率，使我们能够更好地处理邮件事务。 第一部分：了解 ......
Mac：安装Python3并配置环境变量（本地多个Python版本选择配置）
转载至：https://blog.csdn.net/m0_37482190/article/details/128227429 如有侵权，联系删除 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
xpath 如何通过xpath选取class一个或多个属性定位
来源：http://www.shanhubei.com/archives/3402.html <div class='aaaa bbbb'>春天的菠菜</div>1、通过定位一个class方式 //div[contains(@class,"aaaa")]) #它会取得所有class为aaaa的元素2 ......
MacOS - 安装多个xcode版本，选择默认启动版本
1、有时候xcode发布新版本，但是我们项目正要上线，来不及升级xcode版本，怕带来未知的风险，这时候就可以安装多个xcode版本，下载地址 https://developer.apple.com/download/more/ 1.2 然后登陆apple developer，搜索xcode，即可下 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
自然语言处理：通过API调用各大公司的机器翻译开放平台
国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度，这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍： 讯飞开放平台： 链接：https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
https://crab2313.github.io/post/riscv-spinlock/#risc-v%E7%9A%84%E5%AE%9E%E7%8E%B0
本文分析linux内核下对于spinlock的实现，具体到RISC-V体系结构。由于RISC-V体系结构下目前只是简单的实现了一个基于TAS的最基本的spinlock，本文的另一个附加任务就是分析Linux内核为各个平台下实现spinlock搭建起来的通用框架。 这部分内容实质上与体系结构非常相关， ......
多个数组对象，没有的字段自动加上去。 特例显示。
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document< ......