运筹学 机器 之间 作用
2.14 PE结构：地址之间的转换
在可执行文件PE文件结构中，通常我们需要用到地址转换相关知识，PE文件针对地址的规范有三种，其中就包括了`VA`，`RVA`，`FOA`三种，这三种该地址之间的灵活转换也是非常有用的，本节将介绍这些地址范围如何通过编程的方式实现转换。VA（Virtual Address，虚拟地址）：它是在进程的虚拟... ......
基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 目标形状检测是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在从视频序列中自动检测和识别特定目标的形状。本文介绍一种基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法。该算法结合了图像处理、特征提取和机器学习等技术，能够快速且准确地检测目标的形状，并在实时视频中实现高效运行。该算法的主要步骤 ......
JS跨域在不同的域之间进行数据传输或通信的应用
这里说的 JS 跨域是指通过 JS 在不同的域之间进行数据传输或通信，比如用ajax向一个不同的域请求数据，或者通过js获取页面中不同域的框架中(iframe)的数据。只要协议、域名、端口有任何一个不同，都被当作是不同的域。 下表给出了相对 同源检测的结果: 要解决跨域的问题，我们可以使用以下几种方 ......
Spring Bean 的作用域（Bean Scope）
前言 大家好，我是 god23bin，今天我们来聊一聊 Spring 框架中的 Bean 作用域（Scope）。 什么是 Bean 的作用域？ 我们在以 XML 作为配置元数据的情况下，进行 Bean 的定义，是这样的： <bean id="vehicle" class="cn.god23bin.d ......
机器学习——十大大型猫科动物分类
（一）、选题背景 机器学习作为人工智能领域的重要分支，在图像分类和识别方面发挥着巨大的作用。而在自然界中，猫科动物一直以来都是备受人们关注和喜爱的对象。本文将介绍机器学习在十大大型猫科动物分类上的应用。 猫科动物是一类身体结构相似、体型较大的哺乳动物，其中包括了非洲豹(African Leopard ......
机器翻译与数据集
import os import torch from d2l import torch as d2l # @save d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140ed ......
问题总结:浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用==来比较，包装数据类型不能用equals来判断
浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用==来比较，包装数据类型不能用equals来判断。 说明：浮点数采用“尾数+阶码”的编码方式，类似于科学计数法的“有效数字+指数”的表示方式。 二进制无法精确表示大部分的十进制小数，具体原理参考《码出高效》。 源代码 double maxValue = 0.0 ......
Python项目打包与部署(二): __init__.py的作用及内容
其它章节 Python项目打包与部署(一)：模块与包的概念与关系 Python项目打包与部署(三)：打包与部署的实际操作流程 各类Python项目的项目结构及代码组织最佳实践 通常在python项目的源代码子目录下都看到1个__init__.py文件，django-admin startprojec ......
机器学习算法原理实现——kmeans聚类算法
kmeans算法原理和步骤 K-means是一种常用的聚类方法，它将数据划分为K个相似的簇，其中每个簇的中心为该簇内所有数据点的均值。以下是K-means的基本原理和步骤： 原理： K-means基于一个简单的想法：相似的数据点应该在空间中彼此靠近，并且可以通过计算每个点到各个簇中心的距离来找到这些 ......
软件测试报告类型及其作用用途
第三方软件性能测试 第三方软件性能测试与功能测试的区别主要在于测试目的、测试方法、测试内容等方面。 1.测试目的不同：功能测试主要关注软件的每个细节功能及可能存在的功能问题，而性能测试则侧重于检测系统在多用户同时使用的情况下的稳定性及负载临界点。 2.测试方法不同：功能测试采用黑盒测试方法，只需测试 ......
Python名称空间和作用域，闭包函数
什么是名称空间? 名称空间即存放名字与对象映射/绑定关系的地方。 就是存放变量名与变量值关系的地方 名称空间的分类 1.内置的名称空间 内置:就在python解释器里面，可以直接使用 """一般大多数都是在函数内部存在的都是局部的!""" def index(): a=1 b=2 2.全局的名称空间 ......
机器学习算法原理实现——神经网络反向传播，链式求导核心
记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数及其导数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(- ......
【单片机】第一周作业：机器码
单片机作业 第一周作业：机器码 Write By MengLang Studio | 萌狼工作室 | 哔哩哔哩：萌狼蓝天 学习编程有问题？上萌狼工作室交流社区！ 一、选择题 (单选题, 5分) 机器数是将符号数字化的数，是数字在计算机中的（ 二进制 ）表示形式。 (单选题, 5分) 机器数的特点是符 ......
机器学习算法原理实现——cart决策树
cart决策树示例： 本文目标，仿照sklearn写一个cart树，但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类，因此用到gini指数： 为了帮助理解： 好了，理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤： 注意还有几个细节： cart树每个treenode存储了哪些数据？ ......
springboot项目里面，如何实现同目录下的html页面之间的跳转
1、借用controller层 在controller层定义相关方法，借助中间层实现html页面之间的跳转； 试过了，很可行，但是比较麻烦，会增大controller层的负担； 2、直接定义一个能够将所有的界面跳转包含进去的controller（查资料发现，缺失好像没有直接html之间跳转的--调用 ......
iOS面试题九@synthesize和@dynamic分别有什么作用？
@synthesize和@dynamic分别有什么作用？ @property有两个对应的词，一个是 @synthesize，一个是 @dynamic。如果 @synthesize和 @dynamic都没写，那么默认的就是@syntheszie var = _var; @synthesize 的语义是 ......
探索计算机的I/O控制方式：了解DMA控制器的作用与优势
对于有科班背景的读者，可以跳过本系列文章。这些文章的主要目的是通过简单易懂的汇总，帮助非科班出身的读者理解底层知识，进一步了解为什么在面试中会涉及这些底层问题。否则，某些概念将始终无法理解。这些计算机基础文章将为你打通知识的任督二脉，祝你在编程领域中取得成功！ ......
机器学习算法原理实现——决策树里根据信息增益选择特征
先说熵的定义： 再看信息增益 信息增益是一种用于特征选择的指标，用于衡量特征对于数据集分类的贡献程度。它基于信息熵的概念，通过比较特征划分前后的信息熵差异来评估特征的重要性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，表示数据集中的不确定性或混乱程度。信息熵越高，数据集的不确定性越大。 上述例子计算错误，gpt识 ......
机器学习算法原理实现——k近邻算法 KNN
K近邻算法是一种基于距离度量的数据分类模型，其基本做法是首先确定输入实例的[插图]个最近邻实例，然后利用这[插图]个训练实例的多数所属的类别来预测新的输入实例所属类别。 k最近邻（k-nearest neighbors，KNN）算法是一种基本的分类和回归算法。其基本原理如下：1. 训练阶段：将训练样 ......
Go 中普通指针、unsafe.Pointer 与 uintptr 之间的关系和指针运算
C 语言指针运算 指针运算就是对指针类型的变量做常规数学运算，例如加减操作，实现地址的偏移。指针运算在 C 语言中是原生支持的，可以直接在指针变量上做加减，例如： #include <stdio.h> const int MAX = 3; int main () { int var[] = {10, ......
python开发之个人微信机器人的二次开发
简要描述： 添加标签 请求URL： http://域名地址/addContactLabel 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 String ......
Spring boot与Spring cloud 之间的关系
Spring boot与Spring cloud 之间的关系 Spring boot 是 Spring 的一套快速配置脚手架，可以基于spring boot 快速开发单个微服务，Spring Boot，看名字就知道是Spring的引导，就是用于启动Spring的，使得Spring的学习和使用变得快速 ......
机器学习算法原理实现——线性判别分析LDA
介绍 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种有监督式的数据降维方法，是在机器学习和数据挖掘中一种广泛使用的经典算法。LDA的希望将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，按类别区分成一簇一簇的情况，并且相同类别的 ......
【笔记】机器学习基础 - Ch6. Kernel Methods
6.1 Introduction 继续从二分类模型出发，实际情况中样本通常不是线性可分的 一种思路是增大特征空间的维度，也就是加入原本特征的组合，即一个从 \(\cal X\) 到更高维 \(\mathbb{H}\) 的非线性映射 \(\Phi:\cal X\to \mathbb{H}\)，从而在 ......
机器学习日志 新闻标题分类
根据标题内容，分类有 财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐 ```python #导入必要的包 import random import jieba # 处理中文 from sklearn import model_selection from skle ......
机器学习之分类
分类任务和回归任务的不同之处在于，分类任务需要做出离散的预测。对于多分类任务的神经网络模型，其输出目标通常会用**one-hot**编码来表示，在输出层中使用**softmax**函数，同时使用分类交叉熵损失函数进行训练。在本博客中，我们将使用**TensorFlow**的底层API实现一个基于全连 ......
calc()不起作用
现象 在写页面布局时，希望某个元素能够占用兄弟元素外所有宽高，就想到使用calc() <div ref="barChart" style="width:calc(90vw-60px);height:calc(90vh-300px) ;"></div> 发现页面不起作用 解决办法 calc(x - y ......
机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解Lasso回归和岭回归
本文本质上是在线性回归的基础上进行扩展，加入了正则化而已！ 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术，它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际的例子，假设你正在训练一个机器学习模型来预测房价。你有很多特征，如房间数量、地理位置、 ......
sv signed的作用
# signed的作用 1. 在verilog中有时会用signed修饰符来修饰定义的数据，运算的时候也会用$signed()任务来强制转换数据，那么signed的修饰是为什么呢，是为了区分有符号数和无符号数的加法和乘法吗？其实不是的，因为有符号数和无符号数据的加法强结果和乘法器结构是一样的，sig ......