运筹学 机器 之间 作用
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) ......
【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 ......
aspnetcore微服务之间grpc通信,无proto文件
aspnetcore微服务之间通信grpc，一般服务对外接口用restful架构，HTTP请求，服务之间的通信grpc多走内网。 以前写过一篇grpc和web前端之间的通讯，代码如下： exercisebook/grpc/grpc-web at main · liuzhixin405/exercis ......
BLE设备之间的通信方式
1. BLE通信方式在建立连接之前，BLE设备之间可以通过广播和扫描的方式进行通信，一旦建立连接，双方可以通过client/server模式通信（建立了链路层连接），因此对于BLE网络设，有两种通信的方式： （1）使用广播方式通信 ● 无连接的 ●是单向的，可以向任何人或者接收器发送数据。 ●参与的 ......
springboot使用form标签在两个html页面之间实现界面跳转，出现405问题，但是一刷新就能出现的问题解决
问题描述 在我使用form标签的action属性实现两个html页面之间的跳转，但是出现了这样的问题： 问题解决 我尝试将这一块内容去掉： 然后再次尝试： 页面出来啦~ 问题解决啦~~ ......
【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 ......
为什么要在电影院装监控？有什么作用？
通过部署安全分析算法如：人员跌倒、人员打架、人员密集检测等等，一旦检测到有人员行为异常就会立即发出告警，通知后台放映员与管理人员，立即进行解决。 ......
卷影副本（Volume Shadow Copy）是Windows操作系统提供的一项备份和恢复功能。它允许在文件被修改或删除之前，创建文件或文件夹的副本，以便在需要时进行数据的还原和恢复。卷影副本主要有以下作用和优势
卷影副本（Volume Shadow Copy）是Windows操作系统提供的一项备份和恢复功能。它允许在文件被修改或删除之前，创建文件或文件夹的副本，以便在需要时进行数据的还原和恢复。 卷影副本主要有以下作用和优势： 数据保护和恢复能力： 卷影副本可以保护用户的数据免受意外的文件修改、删除和损坏。 ......
名称空间和作用域
名称空间和作用域 名称空间 存放名字（变量名/函数名） 内置名称空间 python解释器独有的 len([1,2,3,]) int('10') 函数调用必须要定义，但是你使用内置方法的时候从来没定义过，Python解释器启动的时候python自动开辟内置名称空间存放了这些python的内置方法，py ......
作用域
块语句（大括号“｛｝”中间的语句），如 if 和 switch 条件语句或 for 和 while 循环语句，不像函数，它们不会创建一个新的作用域。在块语句中定义的变量将保留在它们已经存在的作用域中。 if (true) { // 'if' 条件语句块不会创建一个新的作用域 var name = ' ......
SpringBoot中各类@Conditional注解作用
@Conditional 要求传入的参数为实现org.springframework.context.annotation.Condition接口的类，依照该类的matches方法判断是否实例化一个Bean @ConditionalOnClass 类路径下存在某个class时，才会实例化某个Bean ......
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 ......
[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 \( ......
各类编码之间的关系
面试遇到的问题，发现我对编码字符集还没系统总结过，今天来学习一下 主要是ASCII、UTF-8、Unicode、gkb等 ASCII 1.American Standard Code for Information Interchange，美国信息交换标注码 2.ASCII字符集是单字节存储，一个字 ......
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 ......
《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 ......
@RabbitListener不起作用,无法订阅消费消息
@RabbitListener( bindings = { @QueueBinding( exchange = @Exchange(name = "test_event", type = "topic"), value = @Queue(name = "test_queue"), key = "ev ......
vue 组件之间的数据传递
一、组件之间的关系 父子关系、兄弟关系、跨级关系 二、父子之间数据传递 1、父组件向子组件传递【使用 props】 第一步：在父组件中使用子组件时，给子组件绑定属性 第二步：在子组件中使用props接收绑定的属性值 2、子组件向父组件传递【使用 $emit】 第一步：在子组件中通过$emit触发指定 ......
HAVING 使用 和 两个之间更新（笔记）
SELECT APPROVAL_ID,count(STATION_SNAP_ID) from T_INVEST_STATION_APL where APPROVAL_ID in (select DISTINCT PROJECT_ID from T_ARCHIVE_DETAIL where DATA_ ......
CRM系统在销售目标管理中的作用是什么？
销售管理者为了激励销售人员、评估业绩、进行奖励，往往需要建立一个基本标准，就是人们常说的销售目标。设定销售目标时，既要激励到员工，又不能把标准定得过高。CRM系统在销售目标管理中起到什么作用？该如何通过CRM销售管理系统制定销售目标？ 建立销售目标的五大原则 杰克、D、威尔纳《成功销售管理的七个秘密 ......
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 ......
卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)
1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......
在JavaScript中，`!!`（不是not）操作符的作用是什么？
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在JavaScript中，!!（不是not）操作符的作用是什么？ 我看到了一些代码，似乎使用了我不知道的操作符，形式为两个感叹号，就像这样：!!。有人能告诉我这个操作符是做什么的吗？ 我看到这个操作符的上下文是： this.verti ......
【笔记】问题控制与管理&故障、问题、已知错误、变更请求之间的逻辑关系&问题管理流程
【笔记】问题控制与管理&故障、问题、已知错误、变更请求之间的逻辑关系 问题控制与管理 与故障管理的尽可能快地恢复服多的目标不同，问题管理是要防止再次发生故障 **例如你制作了一个报表，用户填写了问题数据进去，因此报错提示了，让用户换个数据或者和用户说不要这样填写的方法就算是故障管理，问题还存在，只不 ......
关于 K 维空间中整点之间曼哈顿距离最短路径计数问题
约定 \(K\) 维空间中，整点的坐标以 \(K\) 个整数表示，形如 \[Point\left(X_1,X_2,\cdots,X_k\right) \]定义两个点的曼哈顿距离为 每一维坐标差的绝对值之和，记为 \[MD\left(A, B\right) = \sum_{i=1}^{K} \left ......
示波器探头各种作用及工作原理，你都理解清楚了吗？
示波器因为有探头的存在而扩展了示波器的应用范围，使得示波器可以在线测试和分析被测电子电路，如下图： 示波器探头的作用 探头的选择和使用需要考虑如下两个方面： 其一：因为探头有负载效应，探头会直接影响被测信号和被测电路； 其二：探头是整个示波器测量系统的一部分，会直接影响仪器的信号保真度和测试结果。 ......
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 ......
BOSHIDA 模拟电源与数字电源之间的区别
BOSHIDA 模拟电源与数字电源之间的区别 模拟电源与数字电源是两种不同的电源类型，其核心区别在于电源控制方式和输出特性。本文将从这两方面对模拟电源和数字电源进行比较和分析。 电源控制方式： 模拟电源的控制方式以模拟电压和模拟电流为基础。模拟电源输出电流和电压的大小和稳定性主要依赖于模拟电路和电源 ......
频段、信道带宽、EARFCN、频段和EARFCN之间的换算
频段、信道带宽、EARFCN、频段和EARFCN之间的换算 来源 https://blog.csdn.net/qlexcel/article/details/117670605 频段 频段（Band）是指一段频率范围，比如LTE的FDD频段： 通信时不会直接拿一个Band来用，因此还会细分。 信道带 ......
【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 ......