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机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
NOIP模拟<反思>
NOIP2023模拟12联测33 构造 手摸你就会发现 \(ryxyryxyr\)，这样会更优，而且从第三行开始会有多余的贡献。 点击查看代码 // ubsan: undefined // accoders #include<bits/stdc++.h> using namespace std; c ......
[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归
岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中，使用 最小二乘法求解线性回归问题 时，讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为： \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解，即 \(\text ......
[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD
BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式： \ ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
>/dev/null 与 2>&1 作用与区别
转载请注明出处： 在 Linux 中，>/dev/null 和 2>&1 是两个常用的重定向操作，它们用于控制命令的输出和错误信息。 /dev/null 是 Linux 系统中的一个特殊文件，它是一个无处不在的数据黑洞。任何写入 /dev/null 的数据都会消失，不会有任何数据被保存下来。因此，c ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
机器学习之使用seaborn绘制各类图形
使用seaborn绘制单双变量，类别散点图，箱型图，小提琴图去更直观的观察数据的分布情况 在单变量图中使用displot,参数如下 双变量关系图使用joinplot，参数如下图 类别散点图使用stripplot(),参数如下 小提琴图和箱型图类似，一个使用violinplot(),另一个使用boxp ......
机器学习——汇聚层
最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 汇聚层的目的 1. 降低卷积层对位置的敏感性 卷积层的输出特征图对目标的位置是很敏感的。池化可以减少这种位置敏感性。比如我们做2x2最大池化,输出特征图的值就仅依赖于输入特征图2x2的区域,不再过于依赖位置信息。 2. 降低对空间采样表示的敏感性 卷积层 ......
机器学习——多输入多输出通道
多输入通道 多输出通道 1*1卷积核 当以每像素为基础应用时，1*1卷积层相当于全连接层。 1*1卷积层通常用于调整网络层的通道数量和控制模型复杂性。 ......
byte[]、list<byte>数组类型的几个自定义扩展方法
byte[]、list<byte>数组类型的几个自定义扩展方法。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; namespace iPublic.类型扩展方法 { /// < ......
这次弄下k8s 分布式多机测试，这次专门多创建了几个机器进行安装，实时监控机器状态
k8s 实机分布式测试，这次弄一下这个，上次弄的是单机版本的minikube, 在单机上minikube替代了kubectl的工作，在单机上可以创建多个布署等，实际使用会有多个系统，分布式才是正常生产时发按它效率的时间。 k8s说明上要求机器要有2g内存，这里我创建了四个vm, 每个4g内存，这样可 ......
机器视觉在虚拟现实与增强现实中的作用
机器视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中发挥着至关重要的作用。这些技术的核心是计算机视觉领域，重点是让计算机具有“看到”和理解周围世界的能力。 在虚拟现实中，计算机视觉用于创建和处理用户所见的虚拟环境。这包括对现实世界的感知、建模和模拟，以及将虚拟物体与现实世界中的物体进行交互。例如，ZED深 ......
《安富莱嵌入式周报》第326期：航空航天级CANopen协议栈，开源USB PD电源和功耗分析，开源EtherCAT伺服驱动板，时序绘制软件，现代机器人设计
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： BSP视频教程第28期：CANopen协议栈专题，CANopen主从机组网实战，CAN词典工具使用方法以及 ......
编写高性能C#代码 —— Span<T>
Span 提供任意内存的连续区域的类型安全和内存安全表示形式。它是在堆栈而不是托管堆上分配的ref结构，是对任意内存块的抽象 。 1.关于Span 在NET Core 2.1中首次引入 提供对任意内存上的连续区域的读写视图 利用索引/迭代来修改范围内的内存 几乎无开销 2.和内存的关系 Span 表 ......
Fairseq 机器翻译数据处理 (NMT, WMT, translation)
摘要 fairseq是个常用的机器翻译项目。它的优化很好，但代码晦涩难懂，限制了我们的使用。 翻译数据的准备，是训练的第一步。但 fairseq 关于翻译数据的准备流程散布在零星的 bash 脚本中。本文旨在梳理如下流程：1）准备 WMT23 的数据，2）训练模型，3）用 sacrebleu 评测模 ......
.NET(C#) LinkedList、Queue<T>和Stack<T>的使用
本文主要介绍.NET(C#)中，LinkedList链表、Queue<T>队列和Stack<T>堆栈的使用，以及相关的示例代码。 1、LinkedList(链表) 链表中元素存储内存中是不连续分配，每个元素都有记录前后节点，节点值可以重复，不能通过下标访问，泛型的使用保证类型安全，可以避免装箱拆箱， ......
configure: error: You need zlib >= 1.2.3 to build bin/PopLDdecay
001、问题：configure: error: You need zlib >= 1.2.3 to build bin/PopLDdecay 002、解决方法 yum -y install zlib zlib-devel 003、测试 参考： 01、https://blog.csdn.net/qq ......
笔记本共享WIFI到本地网口，网口供 linux 机器提供网络
1. WLAN 属性，设置 为 共享 2. 查询 Windows 笔记本 IP地址 3. ......
[机器学习复习笔记] Linear Regression 线性回归（最小二乘法求解析解）
Linear Regression 1. 一元线性回归 定义一个一次函数如下： \[y = \theta_0 + \theta_1 x \]其中 \(\theta\) 被称为函数的 参数。显然在坐标图上，这个函数的图像是一条直线，这也是 线性回归 中的 线性 含义所在。 只有 一个 \(x\) 来预 ......
AI 女友突然下线，大叔集体「崩溃」；谷歌聊天机器人称谷歌滥用垄断力量丨 RTE 开发者日报 Vol.78
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留 ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
2023-8-24 基于机器学习的电池健康诊断技术 2023人工智能大会青年科学家论坛
基于机器学习的电池健康诊断技术 | 2023人工智能大会青年科学家论坛 张云蔚 中山大学 研究背景：电池健康诊断技术 电池老化机制：电极附近形成固态电解质层影响导电性 传统行为：通过经验公式模拟->通过大数据方法判断电池容量变化 通过机器学习评估容量变化显示老化过程 引入技术：电化学阻抗谱 该技术可 ......
LangChain=>RecursiveCharacterTextSplitter
LangChain源码： github.com RecursiveCharacterTextSplitter有4个参数： public RecursiveCharacterTextSplitter(List<string>? separators=null, int chunkSize = 4000 ......
实时目标检测与跟踪：机器视觉的挑战与机遇
实时目标检测与跟踪是机器视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到在视频或图像序列中准确地定位和跟踪多个目标对象。这个任务具有很高的挑战性，同时也带来了许多机遇。 挑战：1. 复杂背景：目标检测与跟踪需要在复杂的背景中准确地识别和定位目标对象。这需要算法能够有效地处理遮挡、光照变化、背景干扰等问题。2. ......