learning机器machine gt

局域网跨机器访问其他机器上虚拟机的Redis

以上 修改完毕之后就可以从别人的电脑访问你主机的ip地址+主机端口号 直接访问虚拟机的redis了 (防火墙开放了主机的相应端口) 然后直接下一步下一步到名称 自己起个名称 点击完成就可以了 ......
机器 局域网 局域 Redis

<<梦断代码>>读后感(一)

今天发表《梦断代码》的第一篇读后感。这几天读了《梦断代码》的前四章,有很多不懂的也是必然的,读了很多遍还有好多地方不是很懂。发一下读的内容。 作者迷恋于一个叫做Sumer的游戏,其可以让玩家打补丁,任何人都能窥探其内部运行机制。花点时间学习简单的Basic语言,改游戏就和玩游戏一样简单:将纸带上的指 ......
读后 读后感 代码 lt gt

Java笔记(15) Collection集合-->List集合

集合的理解和好处 数组一旦定义,长度即固定,不能修改。要添加新元素需要新建数组,然后循环拷贝,非常麻烦 集合可以动态保存任意多个对象,使用比较方便 提供饿了一系列方便的操作对象的方法:add、remove、set、get等 使用集合添加、删除新元素的示意代码,简洁明了 集合主要是两组(单列集合,双列 ......
Collection 笔记 Java List 15

Linux input and ouput command < symbol & > symbol All In One

Linux input and ouput command < symbol & > symbol All In One left input / right output < 向左侧输入 > 向右侧输出 pbcopy pbpaste 剪切板 ......
symbol command Linux input ouput

人工智能技术的最新进展:机器学习算法的应用与优化

​ 人工智能技术的不断发展,机器学习算法已经成为了人工智能领域的重要组成部分。机器学习算法是一种通过数据训练模型,从而使计算机能够自动学习和改进的技术。在过去的几年中,机器学习算法已经在各个领域得到了广泛的应用,包括自然语言处理、图像识别、智能推荐等。 在机器学习算法的应用中,最常用的算法包括决策树 ......
人工智能 算法 人工 机器 智能

vue深度选择器 /deep/ ::v-deep >>>的使用

css中通常会在 style 标签内添加 scoped 来避免父组件对子组件的影响,添加了之后只能修改当前组件的样式。 这样做的原理是通过在打包的时候给每个样式都添加一个独一无二的hash值,从而避免父组件对子组件的样式的影响。 如果去掉scoped的话就会影响全局样式,但是加上scoped又不能在 ......
deep 深度 gt v-deep vue

梦回2008<金曲名单>

爱转角,雨爱,只对你有感觉,爱你,一直很安静,一直很安静,三国恋,大城小爱,蓝莲花,一生有你,星月神话,千年之恋,有何不可,爱的就是你 突然的自我,会呼吸的痛,可惜不是你,宁夏,倔强,波斯猫,死了都要爱,没那么简单,秋天不回来,该死的温柔,老人与海,等一分钟,求佛,你不是真正的快乐,天路,寂寞沙洲冷 ......
名单 2008 lt gt

python常识系列08-->logging模块基础入门

前言努力从今天开始,成功从“零”开始。一、logging模块是什么?是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志 二、日志是什么?日志是代码的必要组成部分记录日志能显示程序当前运行状态出问题后定位当时问题对日志记录的数据挖掘进行统计和分析(比如 **地区登录APP人数较多等)三、python日 ......
模块 常识 logging 基础 python

Pytorch深度学习全流程代码框架——Base Codes for Deep Learning Using Pytorch

# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr ......
Pytorch 框架 深度 Learning 流程

scikit-learn 中 Boston Housing 数据集问题解决方案

scikit-learn 中 Boston Housing 数据集问题解决方案 在部分旧教程或教材中是 sklearn,现在【2023】已经变更为 scikit-learn 作用:开源机器学习库,支持有监督和无监督学习。它还提供了用于模型拟合、数据预处理、模型选择、模型评估和许多其他实用程序的各种工 ......

曝!教你如何选电话智能呼叫机器人!

选择双语音识别器,精准度更高,不要盲目的去选择,看价格的同时也要看质量问题,对接的线路是否流畅,售后服务怎么样,等等的问题。 语音识别:相当于人的大脑,主要是判断客户说话的意思。目前我们对接的是阿里云、科大讯飞双语音识别器,识别内容更精准,是市面上最好的识别器。 机器人支持打断,支持自动学习、支持智 ......
机器人 机器 智能 电话

机器学习

一、机器学习概述 1、人工智能概述 人工智能发展必备三要素: 数据 算法 计算力 人工智能、机器学习、深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一种方法 机器学习、深度学习能做什么 传统预测:店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类 图像识别:街道 ......
机器

机器学习(六):回归分析——鸢尾花多变量回归、逻辑回归三分类只用numpy,sigmoid、实现RANSAC 线性拟合

[实验1 回归分析] 一、 预备知识 使用梯度下降法求解多变量回归问题 数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这 ......
鸢尾花 鸢尾 线性 变量 逻辑

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测(含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等)

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测(含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等) note:项目链接以及码源见文末 1.赛题简介 了解赛题 赛题概况 数据概况 预测指标 分析赛题 数据读取pandas 分类指标评价计算示例 回归指标评价计算示例 EDA探索 载入各种数据科学以及可视 ......
特征 数据挖掘 二手车 模型 机器

基于强化学习(Q-learning算法)的需求响应动态定价研究

代码关键词:需求响应 强化学习 动态定价 编程语言:python平台 主题:16、基于强化学习(Q-learning算法)的需求响应动态定价研究 代码内容: 代码提出了一种考虑服务提供商(SP)利润和客户(CUs)成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。 用强化学习(RL)描述了动态定价问题为离 ......
算法 Q-learning learning 需求 动态

人工智能技术的最新进展:机器学习和深度学习的应用

​ 随着科技的不断发展,人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。其中,机器学习和深度学习技术的应用更是备受关注。 一、人工智能技术的最新进展 人工智能技术的最新进展主要体现在以下几个方面: 1. 自然语言处理技术的提升 自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分,其主要目的是让计算机能够理解和处 ......
人工智能 人工 深度 机器 智能

ActiveMQ - > RabbitMQ -> Kafka -> RocketMQ

Kafka分布式消息队列,最初由 LinkedIn 公司开发,Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache基金会,之后成为顶级开源项目。 Kafka平台几乎不涉及其他技术栈,它的消息系统、持久化存储和缓存用的都是自身的内核,实时和批处理工作在客户端完成,数据集成靠自身的连接器,流处理有自 ......
ActiveMQ gt RabbitMQ RocketMQ Kafka

#include ""和#include <>的区别

现study目录有三个目录:src、include、obj src目录下有main.c、func1.c include目录下有func1.h //main.c #include "func1.h" #include <stdio.h> int main() { func1(); printf("th ......
include quot gt lt

R语言:关于NA, <NA> , NaN的区别

NA表示缺失项是数值型; 表示缺失项是因子型; NaN表示缺失项为非数值型; 来源:https://statisticsglobe.com/r-na/ ......
语言 NA NaN lt gt

2023AI语音机器人的到来!

AI语音机器人拉近了时代与科技的距离,打破传统营销,更加快速高效。V:xssh664具体有以下的特点 自主学习,支持打断,智能训练 真人录制专业话术,接通率更高 支持转人工坐席或者实时人工介入 自动保存通话记录、有语音、文字 支持短息发送功能,精准寻找客户 能够保存未拨通的电话,支持一键拨打 ......
机器人 语音 机器 2023 AI

【随手记】解决mybatis返回List<map>类型的数据时 无序 并且 不能返回空值

#返回结果无序 希望表格的列能根据数据库查出来的数据保持一致,但是返回页面的结果集是无序 在mybatis中使用List<Map>结构接收数据,发现输入的sql语句结果并不是按照输入的字段名顺序返回的。 例如输入 select col1,col2,col3 from table 却返回 | col2 ......
手记 mybatis 类型 数据 List

机器人技术的发展与应用前景展望

​ 机器人技术的发展已经成为了人类社会的一个重要趋势,它不仅可以帮助人类完成一些重复性、危险性和高难度的工作,还可以提高生产效率和质量,减少人力成本,改善人类生活质量。 机器人技术的应用前景非常广泛,涉及到了工业、医疗、农业、服务等多个领域。在工业领域,机器人可以完成一些重复性、危险性和高难度的工作 ......
前景展望 机器人 前景 机器 技术

机器学习技术在商业领域的应用

​ 机器学习是一种人工智能技术,它可以让计算机通过学习数据和模式来自主地进行决策和预测。随着数据量的不断增加和计算能力的提高,机器学习技术在商业领域的应用也越来越广泛。 机器学习技术的应用场景 机器学习技术可以应用于各个领域,包括金融、零售、医疗、制造等。在金融领域,机器学习技术可以用于风险评估、欺 ......
机器 领域 商业 技术

PHP连接MYSQL数据库参数设置机器增删查改操作

1.param.php <?php session_start(); if(!$_SESSION["user"]->poststuno) exit('你的工号不正确'); if($_SESSION["user"]->juese=='001') exit('未知错误,请联系管理员 0001'); $d ......
机器 参数 数据库 数据 MYSQL

强化学习 Reinforcement Learning

强化学习 Reinforcement Learning 强化学习是一种机器学习思想,其关心一个智能体如何采取行动以达到最大化激励回报。 基本的强化学习模型以马尔可夫决策过程建模。 马尔可夫决策过程 Markov Decision Process 系统要素 A 行动空间; S状态空间; $P^a_{s ......
Reinforcement Learning

1041. 困于环中的机器人

题目链接:1041. 困于环中的机器人 方法:模拟 解题思路 模拟机器人的行动过程,若再重复四轮之后仍没有回到起始状态,则机器人可以离开,否则不能离开。 代码 class Solution { public: bool isRobotBounded(string instructions) { in ......
机器人 机器 1041

【论文阅读笔记】Distiling Causal Effect of Data in Class-Incremental Learning

Author: Hanwang Zhang, Xinting Hu Create_time: April 24, 2022 11:01 AM Edited_by: Huang Yujun Publisher: CVPR 2021 Org: Nanyang Technological Universi ......

【论文阅读笔记】Learning to Prompt for Continual Learning

Create_time: April 27, 2022 5:21 PM Edited_by: Huang Yujun Org: Google Research, Northeastern University Learning to Prompt for Continual Learning [38 ......
Learning Continual 笔记 Prompt 论文

【论文阅读笔记】iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning

Author: Alexander Kolesnikov Key_words: nearest-mean-of-exemplar rule, prioritized exampler selection,representation learning Create_time: September 1 ......