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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 ......
[cpp]: <fstream> - read_from_file
[cpp]: <fstream> - read_from_file 一、介绍 1、介绍：从文件【big.cpp】读取内容，然后将【读取内容】输出到【屏幕】。 2、主程序源文件：iotest.cpp 3、被读取的文件：big.cpp 二、源代码 1、主程序源代码：iotest.cpp 1 /* fil ......
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 ......
双向广搜->奶牛集合(洛谷p3067)
题意：给一个n个数字的集合，问集合中有多少个子集满足后面的条件。 其中条件是该集合可以分为两个独立子集，这两个子集的和相等。 分析：第一种思路是枚举所有的集合，然后对每个集合进行暴力枚举，时间复杂度O(1 << 40)得分45。 第二种思路是枚举所有的集合，然后对集合元素求和，转01背包问题，时间复 ......
从嘉手札<2024-1-10.2>
我们每个人都是在受挫中成长起来的 你不能剥夺他人在受苦中获益的权利 大部分人对吃苦的含义可能理解的太肤浅了 穷并不是吃苦 吃苦的本质是长时间为了某个目标而聚焦的能力 在这个过程中放弃娱乐生活、放弃无效社交、放弃无意义的消费 以及在这个过程中不被理解的孤独。 它本质上是一种自控力、自制力、坚持和深度思 ......
C# IEnumerable<T> 分批次返回
有的时候数据源是IEnumerable<T>，返回的数据可能有几百万条，咱们既不能等其几百万条都迭代完了后再保存（内存顶不住），也不能来一条就保存一条（cpu亚历山大）， 希望能分批次的保存，比如等其每次枚举1000条，然后统一保存一下，于是我就写了2个IEnumerable<T>的分批扩展方法，一 ......
C# 接口IBufferWriter<T>学习理解
IBufferWriter<T>是同步缓冲写入的协定，实现这个接口就拥有一个输出接收器 我是最近研究Protobuf序列化时发现它有个传递IBufferWriter<T>的构造，使用者只需要自己实现一个IBufferWriter<T>，创建后传递给Protobuf-net的序列化函数，就能得到其序列 ......
从嘉手札<2024-1-10>
冬月初零 年岁缭绕 秋月无影 倏尔迢迢 暗章难牧 纵使再怎么保有年少飞扬的内心 时光仍带去了我二十六年的光阴 出乎意料的收到了很多人的祝福 可喜的是 仍有不少人记挂着我 于我而言 无疑是莫大的荣幸和欣喜 正如十九年前我第一次收到发小两毛钱的生日蛋糕 倘若说完全没有内心波动是绝无可能的 无数次的心理暗 ......
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分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面，但在同一局域网中的另一台机器上无法访问
以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......
docker cp -> 从container当初copy文件出来
运行image,启动container:docker run --name docker_cp -dti reg.603071.xyz/quantum/build_android_applications /bin/bash在container中打包文件：docker exec -ti docker ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
双向广搜->字符变换(洛谷P1032)
题意：给起始和终止串A和B，以及不超过6个字符串变换规则，求A->B能否在10步以内变换完成。 分析：暴力bfs每次有6条路可以走，时间复杂度是6^10 大概6e8的时间复杂度，会TLE。于是这题是一道经典的双向bfs。 直接开两个队列，两个map，暴力搜1~5步即可。 双向bfs的时间复杂度是2 ......
双向广搜-> hdu1195
问题描述：密码锁有起始和目标两个状态，状态有4个连续数字，数字范围是1~9。其中特殊情况9 + 1 = 0, 1 - 1 = 9。 每次操作可以交换相邻的两个锁上的数字，或者将该位上数字±1。求最小操作次数 分析：是一道双向广搜的题，但是这个题目的第一个思路就是枚举所有的排列组合状态，然后对每个状态 ......
device： 设备模拟 -- （电脑->手机）
device： 设备模拟 -- （电脑->手机） 一、电脑浏览器（chrome）模拟手机 1、配置：选择chrome浏览器图标，右击鼠标，选择【“属性” -> “short cut” -> “target”】，在"target"内输入代码(代码的红色部分)：C:\Users\Administrato ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
comp->SetIsReplicated(true) 与 actor->SetReplicateMovement(true)
前情提要： 最近在做联机下的MovingObject的同步，MovingObject包含一个或者多个StaticMeshComponent 因为是新手所以不太理解actor->SetReplicateMovement(true)与comp->SetIsReplicated(true) 的区别，特此写 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
记录用<input type="file">取代<video><canvas>
之前搞了H5里调用摄像头拍照上传图片的功能，使用<video><canvas>标签，然后 navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)来打开摄像头，再用canvas.draw制作图片。参加上上篇文档。 但是这个功能需要HTTPs。要花钱买SSL，我 ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......