openai机器人 机器azure
学了1个月机器学习的总结
书实在是厚，看不下去，还是看视频容易接受。 总结： 入门应该从如何把点拟合成一条线开始。 先从统计学里的方差开始，扩展最小二乘法，引出线性回归。然后是逻辑回归，引出机器学习核心——求代价函数最小值。进而引出正则、学习率、过拟合欠拟合、偏差方差、准确率召回率、训练集验证集测试集等机器学习基础。 进而扩 ......
[Microsoft Azure] 如何在 Azure App Service 上获取内存转储文件
在本文中，我们将探讨如何在 Azure App Service 上获取应用程序的内存转储文件。这对于诊断和解决应用程序性能问题非常有用。 在处理 Azure App Service 上运行的应用程序性能问题时，获取内存转储文件可能非常有用。内存转储文件记录了应用程序在某个时刻的内存状态，可以帮助开发 ......
OpenAI原生GPT问答记录直接导入博客方法
OpenAI原生GPT问答记录直接导入博客方法 一般常见的方法是截图放在博客，但是这种方法有点过于粗糙，浪费阅读者流量资源不说，还显得十分不专业。 但是对于原生GPT来说，在网页内全选复制并不能达成我们想要的效果，甚至有时候很难区分哪些是用户哪些是AI的话。于是本篇文章应运而生，Openai网页上有 ......
文本翻译,机器翻译序列(Seq2seq)
# Seq2seq # 进行机器翻译 import collections import math import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as ......
机器学习算法原理实现——xgboost，核心是加入了正则化和损失函数二阶泰勒展开
先看总的图： 本质上就是在传统gbdt的决策树基础上加入了正则化防止过拟合，以及为了让损失函数求解更方便，加入了泰勒展开，这样计算损失函数更方便了（除了决策树代码有差别，其他都是gbdt一样，本文仅实现xgboost的决策树）。如下： 再解释各个步骤： 。。。 让gpt来汇总下： 好了，我们直接写下 ......
机器学习算法原理实现——gbdt
前面的文章介绍了决策树的实现，我们基于之前决策树的实现（https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html），写一个gbdt： import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
机器学习算法原理实现——adaboost，三个臭皮匠顶个诸葛亮
adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是 ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进 ......
关于Azure-4层-负载均衡器的-Inbound NAT rules-入站NAT规则-通信的数据包抓取-分析
关于Azure-4层-负载均衡器的-Inbound NAT rules-入站NAT规则-通信的数据包-分析 先说一下客户端-负载均衡器-真实的后端主机，环境信息如下： 客户端的IP地址：192.168.20.4 入站NAT前端IP ：192.168.10.100 后端服务器的IP : 192.168 ......
机器学习从入门到放弃：如果优化让机器学习的更好？
一、前言 在真正的工程应用中，模型训练也许更为重要，特别是对于生成式模型来说，无论是 NLP 领域或者 GNN 领域所产生的内容是否适用，在直觉上我们可以可以清晰的辨别。但是具体在模型上我们怎么调整就是一个类似黑盒的概念，我们一般通过更多的特征向量，和更深层次的神经网络架构来实现我们所期望的内容。但 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
Azure Data Factory（八）数据集验证之服务主体（Service Principal）
一，引言 如下图所示，今天我们接着上一篇内容，继续讲解 Azure Data Factory 中的数据集连接服务的认证方式：Service Principal 关于 Service Principal 的创建 可以参考：Azure AD（四）知识补充-服务主体 至于需要给 Service Princ ......
scp、ssh访问远程机器不用输入密码
在linux操作系统中，可以使用scp命令进行服务器之间的文件复制，但是复制时需要输入远程服务器的密码，这在经常需要进行远程复制操作或者使用脚本复制时会略显麻烦，如果远程复制是在定时任务中执行，更会导致脚本不能自动执行，这时就需要实现无需输入密码进行scp复制。无需输入密码进行scp复制的方法有多种 ......
机器码备份
[yhzr]新版本改动太大，建议保留老版本以备不时只需，重要事件我会在这发布，请关注！更新通知群:待定$$$D2ACF487CB8563B1D5BFFE4A9F459FA3:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30|31|32|33|34|40| ......
机器学习的六个核心算法
吴恩达：机器学习的六个核心算法！ https://mp.weixin.qq.com/s/twoSrB2wwolx5fY5-Q29qw 线性回归 一元线性回归，多元线性回归 逻辑回归 主要解决二分类问题，sigmoid函数 梯度下降 神经网络 决策树 k均值聚类算法 聚类算法 ......
OpenAI: 如何合并多个mp4视频
1. 确保你已经安装了FFmpeg工具。你可以从官方网站（https://ffmpeg.org/）下载适合你操作系统的版本，或者使用包管理器进行安装。 2. 把要合并的MP4视频文件放入同一个文件夹中，以便于处理。 3. 在该文件夹中创建一个文本文件，例如命名为input.txt，用来列出所有要合并 ......
机器学习 人与马的识别
（一）选题背景： 可以帮助人们更好地管理马匹，提高马术运动和相关产业的工作效率。人与马识别涉及到图像处理、机器学习、深度学习等领域，是计算机视觉技术的经典问题之一。对该问题进行深入研究，可以促进相关领域的技术发展，为其他类似问题提供参考。总体而言，人与马识别是一个具有实际应用价值的问题，具有重要的研 ......
[Microsoft Azure] Azure App Service 如何查看实时日志
本文将介绍如何在 Azure App Service 中查看实时日志，以便实时监控应用程序的运行状况和性能。 在处理 Azure App Service 上运行的应用程序时，查看实时日志对于监控应用程序性能和诊断问题非常重要。实时日志可以帮助我们快速发现并解决潜在问题。 步骤1：登录到 Azure ......
机器学习——零售商品价格预测回归模型
在电子商务业务蓬勃发展的同时，零售业遭遇了寒潮。电子商务的冲击、瞬息万变的经济环境、难以捉摸的销售情况和日益冷清的大型卖场，都给零售业带来了重重困难。 进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。沃尔玛等大型零售商都积极第将数据分析与商业结合，创造了额外的经济 ......
【Azure Batch】在批处理的Task中如何让它执行多个CMD指令呢
cmd /c "echo %date% %time% & set AZ_BATCH & timeout /t 90 > NUL & timeout /nobreak /t 10 & echo 'what is your name?' & echo %date% %time% & for %I in... ......
关于机器学习的卫星图像分类
基于机器学习的卫星图像分类 一.选题背景 过去几年见证了遥感（RS）图像解释及其广泛应用的巨大进展。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易访问，对这些图像的自动解释的需求也在不断增加。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的基本先决条件。在回顾了RS图像解释研究界现有的基准数据集之后， ......
机器学习裂纹识别
基于逻辑斯谛回归算法的裂纹识别 (一)选题背景 裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容，尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注。深度学习作为机器学习的一个分支，其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。裂纹是指材料在应力和/或环境作用下产生的裂隙，它存在于道路、机械、建筑等各种结构中。裂纹 ......
【Azure Function】修改Function执行的Timeout时间
问题描述 Azure Function默认的Timeout时间是否可以调整呢？ 问题解答 可以的，根据创建Function的时候选择的定价层不同，Function 默认的Timeout时间也不同。 消耗层的 functionTineout默认是5分钟，最大可修改为10分钟 高级和专用计划的默认值为3 ......
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 ......
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 ......
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 ......