registry机制 机器pytorch
从C++CLI工程的依赖库引用问题看.Net加载程序集机制
问题 最近在为某第三方MFC项目写C++/CLI工程插件时遇到了如下一个问题： MFC的工程不允许把.Net的依赖程序集放到执行程序的目录（防止影响其稳定性），依赖库只能放到非执行程序子目录的其他目录中。但无论是调用 // 使用windows API 需要 #include <windows.h> ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
安装npm install报错npm ERR! code ETIMEDOUT npm ERR! errno ETIMEDOUT npm ERR! network request to https://registry.npmjs.org/webpack-subresource-integrity failed, reason
执行命令：npm run dev 启动前端项目报如下错误，vue-cli-service是Vue一个启动的插件，需要安装 D:\nodejs\npm.cmd run dev > yuntan1hao@2.0.0 dev > vue-cli-service serve --open 'vue-cli- ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
Go语言defer的延迟执行机制
1 题目（单选题） 如下Go语言程序的输出结果是（） package main import "fmt" func f1(name string) string { fmt.Println("in f1", name) return name } func f2(name string) strin ......
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
基于k8s Deployment的弹性扩缩容及滚动发布机制详解
k8s第一个重要设计思想：控制器模式。k8s里第一个控制器模式的完整实现：Deployment。它实现了k8s一大重要功能：Pod的“水平扩展/收缩”（horizontal scaling out/in）。该功能从PaaS时代开始就是一个平台级项目必备编排能力。 若你更新了Deployment的Po ......
22-安全机制：Kubernete 如何保障集群安全？
（https://rancher.com/blog/2019/2019-01-17-101-more-kubernetes-security-best-practices/） 你好，我是正范。 Kubernetes 作为一个分布式集群的管理工具，提供了非常强大的可扩展能力，可以帮助你管理容器，实现业 ......
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 ......
js 垃圾回收机制
一 、概述 垃圾回收机制是为了防止内存的泄漏（已经不需要的某一块内存还一直存在着），垃圾回收机制就是不停歇的寻找这些不再使用的变量，并且释放掉他所指向的内存。 2、变量的生命周期 变量被声明、赋值（修改）、读取、不需要时释放，是变量的生命周期。js中的变量分为局部变量和全局变量。局部变量在他当前的函 ......
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 ......
SpringBoot中使用SpringRetry实现重试机制(重试调用第三方API)
场景 Springboot+FastJson实现解析第三方http接口json数据为实体类(时间格式化转换、字段包含中文)： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/134872936 在调用第三方接口时，可能会出现因为网络 ......
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 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
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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-registry搭建
docker-compose.yml version: '3' services: registry: image: registry restart: always container_name: docker-registry volumes: - /usr/local/docker-regis ......
详解GaussDB(DWS)通信安全的小妙招：连接认证机制
连接认证机制就是GaussDB(DWS)数据安全的一套有效防护机制，连接认证机制可以防止非法用户入侵GaussDB(DWS)系统内部。 ......