转自 机器 森林sklearn

k8s 扩容指定版本机器 kubeadm

一、新增机器 二、同步/etc/hosts文件 三、关闭新机器防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 四、新机器增加repo文件 cat kubernetes.repo [kubernetes] name=Kubernetes ......
机器 kubeadm 版本 k8s k8

土狗夹子机器人使用教程

币圈量化夹子机器人使用步骤 第 1 步 - 在谷歌浏览器 中设置 MetaMask小狐狸 钱包获取MetaMask小狐狸钱包地址:https://metamask.io/ 第 2 步 - 将币安智能链网络添加到 MetaMask将BSC智能链添加到小狐狸钱包: 第 3 步 - 打开Remix部署智能 ......
土狗 夹子 机器人 机器 教程

机器学习——数据预处理(读这一篇就够了!)

为了能用深度学习来解决现实世界的问题,我们经常从预处理原始数据开始, 而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 下面我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据,并将原始数据转换为张量格式的步骤。 1.读取数据集 举一个例子,我们首先创建一个人工数据集,并存储在CSV(逗号分隔值)文件 ../data ......
机器 数据

【Python微信机器人】第二篇:将python注入到其他进程

目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 使用C++写一个python的pyd库,用于实现inline hook Python ctypes库的使用 使用ctypes主动调用进程内的任意函数 使用汇编引擎调用进程 ......
机器人 进程 机器 Python python

图机器学习:从图谱角度来理解图增广

图对比学习(Graph Contrastive Learning, GCL)旨在以自监督的方式学习图的节点表征。具体而言,先以特定方式对原图A进行增广,得到两个增广后的视图(view)V1和V2做为对比对(也可以是原图和增广后的视图做为对比对),并经由GCN进行编码得到两个增广视图中的节点embed... ......
图谱 角度 机器

数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍

可视化是一种强大的工具,用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用,提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。 可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要,我们将介绍11个最重要和必须知道的图表,这些图表有助于揭示数据中的信息,使复杂数据更加 ......
数据分析 图表 机器 数据

两台实体机器4个虚拟机节点的Hadoop集群搭建(Ubuntu版)

安装Ubuntu Linux元信息 两台机器,每台机器两台Ubuntu Ubuntu版本:ubuntu-22.04.3-desktop-amd64.iso 处理器数量2,每个处理器的核心数量2,总处理器核心数量4 单个虚拟机内存8192MB(8G),最大磁盘大小30G 参考链接 清华大学开源软件镜像 ......
节点 集群 实体 机器 Hadoop

机器学习张量运算——广播机制

概念介绍(基础) 练习* 用其他形状(例如三维张量)替换广播机制中按元素操作的两个张量。结果是否与预期相同? a = torch.arange(20).reshape((5,1,4)) b = torch.arange(48).reshape((6,2,4)) (a+b).shape Runtime ......
张量 机制 机器

机器学习——数据操作(读这一篇就够了!)

为了能够完成各种数据操作,我们需要某种方法来存储和操作数据。 首先,我们介绍维数组,也称为<strong><em>张量</em></strong>(tensor)。 使用过Python中N ......
机器 数据

机器学习知识点目录

监督学习 回归 线性回归 线性回归表达式 \[\hat{y} = w x + b \]其中,\(\hat{y}\)表示预测值,\(\theta_0\)表示截距,\(\theta_1\)到\(\theta_n\)表示回归系数,\(x_1\)到\(x_n\)表示特征。 代价函数 \[J(\theta) ......
知识点 机器 目录 知识

【无监督机器学习】10.强化学习

强化学习 强化学习概念 强化学习是一种无监督学习,它的目标是从环境中学习,以达成某种目标。强化学习的核心是奖励函数,通过与环境的交互,获得环境的反馈,从而学习到奖励函数,最终达成目标。 与监督学习不同的是,强化学习并未给出正确的答案,而是根据奖励一步步学习,因此强化学习的训练过程是一个不断试错的过程 ......
机器 10

【无监督机器学习】9.推荐系统

推荐系统 推荐系统的定义 推荐系统是利用用户产生的行为数据,对用户的兴趣进行建模,从而给用户推荐可能感兴趣的物品。 推荐系统的应用 电商网站 新闻网站 流媒体平台 协同过滤 协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法,它的基本思想是利用用户的历史行为数据,计算用户之间的相似度,然后根据相似度为用户生成推荐 ......
机器 系统

机器学习语音处理:滤波器组、梅尔频率倒谱系数 (MFCC)

机器学习语音处理:滤波器组、梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 以及介于两者之间的内容 语音处理在任何语音系统中都起着重要作用,无论是自动语音识别(ASR)还是说话人识别或其他东西。长期以来,梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是非常流行的特征;但最近,过滤器库变得越来越受欢迎。本文将讨论过滤器组和MFCC ......
滤波器 系数 频率 语音 机器

[机器学习] 4. 没有免费午餐定理 No Free Lunch 与 PAC 可学习性

我们来补习一下统计学习框架的正式模型。 输入 一个学习者可以访问以下内容 作用域集合 (Domain set):一个任意的集合 \(\mathcal X\),学习者的目标是对其上面的元素进行标记。 标签集合 (Label set):所有可能的标签 \(\mathcal Y\)。许多时候被限制为 \( ......
学习性 定理 机器 Lunch Free

机器学习问题分类(监督学习、无监督学习、强化学习)

1.监督学习 监督学习(supervised learning)擅长在“给定输入特征”的情况下预测标签。 每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。 整个监督学习过程如图所示。 图 监督学习 1.1回归 回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。当标签取任意数值时,我们称之 ......
机器 问题

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集

机器翻译(machine translation)指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言,基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译(neural machine translation)。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
深度 机器 Pytorch 数据 9.5

fork: retry: No child processes 在go程序中,每个程序启动64个协程会报此错误(每台机器有多个go程序)

解决方案:vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf * soft nproc 4096 root soft nproc unlimited 或者修改4096为unlimited ......
程序 processes 多个 机器 错误

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究? 研究大纲 ......

机器视觉在遥感图像分析中的应用及未来发展。

机器视觉在遥感图像分析中具有广泛的应用,并且未来发展前景广阔。以下是一些关于该领域的应用和未来发展的关键信息: 应用领域: 土地利用规划: 机器视觉可用于自动化土地利用规划,通过分析遥感图像中的地物来帮助城市和农村规划师更好地了解土地用途和发展需求。 资源管理: 遥感图像分析可用于监测和管理自然资源 ......
遥感 图像 视觉 机器

【无监督机器学习】8.聚类和异常检测

聚类 聚类的定义 聚类是一种无监督学习,它将相似的对象归到同一个簇中。 聚类作为一种无监督学校,和分类的区别在于,分类的目标事先已知,而聚类的目标是事先不知道的。 聚类应用 聚类在很多领域都有应用,比如: 新闻文章分组 市场细分 DNA分析 天文数据分析 聚类的算法 K-means K-means是 ......
机器

【Python微信机器人】第一篇:在windows11上编译python

前言 我打算写一个系列,内容是将python注入到其他进程实现inline hook和主动调用。本篇文章是这个系列的第一篇,后面用到的案例是注入python到PC微信实现基本的收发消息。文章着重于python方面的内容,所以对于微信找收发消息的call不会去讲过程,有兴趣的可以直接百度搜PC微信逆向 ......
上编 机器人 机器 windows Python

机器视觉在艺术鉴赏和文物修复中的应用与挑战

机器视觉技术在艺术鉴赏和文物修复领域的应用,为文化遗产的保护和修复提供了新的可能性。这一技术不仅可以协助鉴定艺术品的真伪和年代,还可以帮助文物修复师更好地理解并修复古老的艺术品。本文将讨论机器视觉在艺术鉴赏和文物修复中的应用以及相关的挑战。 艺术品真伪鉴定 机器视觉技术可以用于检测艺术品的真伪。通过 ......
文物 视觉 机器 艺术

git 基本介绍 转自官方

本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 git-scm.com 起步 1.1 关于版本控制 1.2 Git 简史 1.3 Git 是什么? 1.4 命令行 1.5 安装 Git 1.6 初次运行 Git 前的配置 1.7 获取帮助 1.8 总结 Git 基础 2.1 获取 Git 仓库 2 ......
转自 官方 git

企业微信群机器人发送消息(三)java端如何控制

1.先在群里添加机器人,然后获取机器人的webhook地址: 假设webhook是:https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=693a91f6-7xxx-4bc4-97a0-0ec2sifa5aaa 2.有多种方式发送群消息,可以采用c ......
机器人 机器 消息 企业 java

AI学习笔记(四)-决策树与随机森林

使用树形结构来对数据进行特征分类,最终形成一个树形结构的模型。 注:可以捕获到同类数据间的非线性特征。 ......
森林 笔记

企业微信群机器人发送消息(一)如何设置群机器人

一、群机器人作用 通过接口实现在群里发送告警或提醒类的消息通知。 二、群机器人添加入口 1.【PC内部群聊->右上方三个点->添加群机器人】,可以新建机器人或选择已发布到公司的机器人。2.【手机端内部群聊->右上角三个点->添加群机器人】 三、发布机器人到公司 在群聊选择需要发布的【机器人->鼠标右 ......
机器人 机器 消息 企业

企业微信群机器人发送消息(二)机器人配置说明

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后,创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求,即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是:https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
机器人 机器 消息 企业

ABB机器人示教器转数计数器如何进行更新

很多学员在学习和使用机器人的过程中,会遇到提示需要更新转数计数器的情况. 工业机器人在出厂时,对各关节轴的机械零点进行了设定,对应着工业机器人本体上六个关节轴的同步标记,机械零点是各关节轴运动的基准。 工业机器人的零点信息是指各关节轴处于机械零点位置时,各关节轴电机编码器对应的读数(包括转数数据和单 ......
机器人 计数器 机器 ABB

ABB机器人示教器中配置组输入输出

很多学员在学习和使用机器人的过程中,会遇到一个很重要的东西,就是我们机器人要做输入输出时需要配置对应的信号。 那我们配置对应信号的前提是要配置IO版。 本篇文章就是基于已经配置好了DSQC652的信号板情况下的一个IO设置。 注意:各位学员需要注意,并不是所有信号板都是DSQC652,要根据你的信号 ......
机器人 机器 ABB

ABB机器人示教器中设置可编程按钮

ABB机器人是一种在工业自动化中广泛使用的机器人,具有高效率、高精度、高可靠性等优点,已经成为现代制造业的重要装备之一。为了方便操作,ABB机器人示教器中设置了可编程按钮,通过设置这些按钮,可以将复杂的操作简化成一键操作的效果,从而提高生产效率。下面,我们来详细介绍如何在ABB机器人示教器中设置可编 ......
可编 机器人 按钮 机器 ABB