运筹学 机器 之间 作用
uniapp---页面之间通信
uniapp在进行app开发的过程中，经常会需要在页面之间实现通信功能。 常见的是：子页面和父页面之间通信 首先：子页面向父页面通信： uni.$emit('login',{login:true}); 然后：父页面可监听事件 // 父页面 onLoad(){ // 监听事件 uni.$on('log ......
10-函数进阶-作用域
''' 定义的名字可以使用的区域 在函数外面定义的名字，都属于全局名字 在函数里面定义的名字，都属于局部名字 局部作用域： 全局作用域： python自带名字（函数名和变量名） 内置区域 函数外面定义的名字： 全局区域 函数里面定义的变量： 局部区域 ''' a = 1 # 全局变量 def f() ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
枸杞的功效与作用
枸杞是一种常见的中药材，具有多种功效和作用，包括但不限于以下几个方面： 滋补肝肾：枸杞能够滋补肝肾，益精明目，对于肝肾虚损、精血不足所致的腰膝酸软、头晕、耳鸣、遗精等症有较好的治疗效果。抗疲劳抗衰老：枸杞中含有丰富的枸杞多糖、β-胡萝卜素、维生素E、硒及黄酮类等抗氧化物质，有较好的抗氧化作用，可以对 ......
Qt中的QImage类和OpenCV中的cv::Mat类之间的相互转换
一、QImage转cv::Mat QPixmap pixmap = currentImage->pixmap();QImage image = pixmap.toImage();//QImage image("d:/dev/test.jpg");image = image.convertToForm ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解
前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别，那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue，如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......
@RestController的作用
@RestController注解用于将一个类标识为Spring MVC的控制器，它的作用是： 自动将返回的数据转化为特定格式（如JSON、XML等）的HTTP响应体，并将其发送到客户端。 自动将HTTP请求的参数绑定到控制器方法的参数上。 自动将HTTP请求的内容（如JSON、XML等）转化为控制 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
Spring 的 bean作用域 和生命周期
bean的作用域 在Spring中可以通过配置bean标签的scope属性来指定bean的作用域范围 单实例 scope="singleton" 初始化的时候创建多实例 scope="prototype" 获取bean的时候创建 <bean id="orders" class="com.atguig ......
深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域以及闭包
合集 - JavaScript(4) 1.JavaScript this 绑定详解01-092.JavaScript apply、call、bind 函数详解01-093.JavaScript forEach 方法跳出循环01-02 4.深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
CRM商机阶段管理是什么？商机管理有哪些作用？
在任何开展销售的机构中，商机是机构生成实际收益的最重要记录。在典型的B2B机构中，所有商机都必须经历完整的销售周期，从识别热门潜在客户开始，以赢得或失去潜在客户结束。此销售周期内必须完成的活动有：发送产品信息给商机、产品演示、发送销售报价和业务谈判。下面我们从商机的含义、信息、创建商机、商机阶段等几 ......
什么是驱动程序 在计算机中有何用途,电脑的驱动程序有什么作用
什么是驱动程序 在计算机中有何用途,电脑的驱动程序有什么作用 Yuzhe Yang于 2021-07-14 19:28:21 发布 阅读量3.2k 收藏 11 点赞数 文章标签： 什么是驱动程序 在计算机中有何用途 电脑的驱动程序有什么作用? 1、 总体介绍 设备驱动程序将操作系统和设备链接起来，使 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
快速掌握服务网格系列二：云原生、K8S、服务网格（Service Mesh）及微服务之间的关系
快速掌握服务网格系列二：云原生、K8S、服务网格（Service Mesh）及微服务之间的关系 首先看下CNCF对云原生的定义： Cloud native technologies empower organizations to build and run scalable application ......
用试除法来判断100~200之间的素数
include<stdio.h> include<string.h> include<math.h> int main() //输出1-100以内的素数(试除法) //{ //int a; //int count=0; //for(a=100;a<=200;a++) //{ // int j; // ......
哲学：想和做（“理论”必须作用域“实现”）
哲学：想和做（“理论”必须作用域“实现”） 想和做。理论和实现。 想、理论，都是“思维”活动，“虚拟”行为；做、实现，都是“实践”活动，“真实”行为。虚拟行为，指“行为”没有改变客观世界；真实行为，指“行为”改变了客观世界。 理论、想，在“虚拟环境”中，构建一条在现实环境中实现目标的可行路径。理论、 ......
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 ......
深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域以及闭包
1. 堆栈 在JavaScript中，内存堆是内存分配的地方，调用栈是代码执行的地方。 原始类型的保存方式：在变量中保存的是值本身，所以原始类型也被称之为值类型。 对象类型的保存方式：在变量中保存的是对象的“引用”，所以对象类型也被称之为引用类型。 ![[CleanShot 2024-01-02 a ......
Android——2个activity之间的数据传递返回
老版本2个activity之间传递反回数据，实例如：https://www.cnblogs.com/xiaobaibailongma/p/16440432.html 新版本如下：https://blog.csdn.net/freezingxu/article/details/124953918?sp ......