[老达笔记]机器学习第24页

linux | Vim 命令快捷操作

注：本文为过去的“vim使用笔记”。跳转命令跳转命令#：向前查找光标当前所在单词，并跳转到该单词的上一个出现位置。*：向后查找光标当前所在单词，并跳转到该单词的下一个出现位置。

斐夷所非·2025-03-08 06:04

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p1-p8

《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天，p1-p8总结，总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器)，1979-1988。2.MS-DOSMicrosoftDiskOperatingSystem的缩写，是一个操作系统(operatingsystem)。3.Moore'sLaw&Moore'ssecondlaw(1)Moore'slawThenumberoft

·2025-03-08 06:52

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

RV1126笔记六：人脸识别方案＜四＞

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍人脸识别方案设计逻辑流程图，方案代码分为分为三个业务流程，主体代码负责抓取、合成图像，算法代码负责人脸识别功能。通过摄像头实时采集数据，识别人脸，并提取人脸特征，把特征值和数据库对比后，把名字合合到图像上，通过自带的RTSP库推流，在PC端播放。二、流程图说明：程序初始化后，创建了三个线程：线程一、循环获取VI数据，实时检测人脸，识别人脸，提取特征值，

殷忆枫·2025-03-08 05:39

老榕树的Java专题：深入理解线程池

一、引言在现代软件开发中，多线程编程是提升应用程序性能与响应性的关键手段。不过，频繁创建和销毁线程会产生较大开销，线程池技术便由此诞生。它能高效管理线程，提高线程复用性，进而增强系统整体性能。本文将深入探究线程池的概念、原理、优势，以及在Java中的具体应用。二、线程池的概念线程池，简言之，就是容纳多个线程的“池子”。系统启动时，它会预先创建一定数量的线程，并将其存储在一个线程队列中。当有任务需要

程序员_老榕树·2025-03-08 05:34

老榕树的Java专题：XA的二阶提交

XA（二阶提交）执行原理准备阶段（PreparePhase）事务协调者（TransactionCoordinator，TC）向所有参与事务的资源管理器（ResourceManager，RM）发送准备请求。例如，在一个包含数据库A和数据库B的分布式事务中，TC会分别向管理数据库A和数据库B的RM发送准备消息。RM接收到准备请求后，会执行本地事务操作，但并不提交。它会将事务执行过程中涉及的数据修改记录

程序员_老榕树·2025-03-08 05:03

老榕树的Java专题：如何连接达梦数据库到idea

安装达梦数据库JDBC驱动下载驱动：首先需要从达梦官方网站下载适用于Java的JDBC驱动程序（一般是一个JAR文件，文件名类似dm-jdbc-driver.jar），确保下载的版本与你要连接的DM数据库版本相匹配。添加驱动到项目：在IDEA中，可以通过以下几种方式添加驱动到项目依赖中：项目结构配置：点击“File”->“ProjectStructure”->“Libraries”，在“Libra

程序员_老榕树·2025-03-08 05:03

老榕树的Java专题：知识分享（停更，没人看）

1、线程的创建：callable方式：//创建一个类publicclassThreadTest{ //这里只是用于测试，正常开发中很少有这样的main执行的publicstaticmain(Stringargs[]){ //创建callable类Callablecall=newMyCallable();//创建futuretask类，参数是calllable类 FutureTask

程序员_老榕树·2025-03-08 05:02

T31ZL 君正SOC芯片应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域提供软硬件资料+样品测试

硬件加速单元包含IEEE754兼容的浮点运算器，支持单/双精度浮点运算，实测SPECint2000基准测试成绩达2.4DMIPS/MHz5。指令集扩展芯片引入

li15817260414·2025-03-08 05:32

【嵌入式Bluetooth应用开发笔记】第二篇：上手BLUEZ应用开发

概述BlueZ是一个开源的蓝牙协议栈，提供了丰富的API和工具，支持Linux系统中的蓝牙应用开发。BlueZ提供的API包括D-BusAPI、HCIAPI、L2CAPAPI、RFCOMMAPI、SDPAPI、MGMTAPI等，开发者可以使用这些API实现自己的蓝牙应用程序。BlueZ的架构由多个模块组成，其中主要的模块包括蓝牙协议栈（BluetoothStack）、蓝牙管理器（Bluetooth

林零七·2025-03-08 04:20

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

es笔记-提升性能

1.合并请求批量索引，更新，删除多条搜索，多条获取2.优化分段处理刷新和冲刷：刷新会刷新索引快照，使得新建的索引能被搜索到。冲刷将索引的数据从内存写入磁盘合并和合并策略：lucene数据存储在不可变文件中（即分段），会合并分段，使得分段可控，消耗性能，可以限制多久合并一次，分段可以合并到多大等。存储和存储限流：每秒写入字节数3.充分利用缓存过滤器缓存分片查询缓存jvm和操作系统缓存预热器缓存热身4

actionzh·2025-03-08 02:51

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

计算机网络笔记(二)——1.2互联网概述

1.2.1网络的网络起源于美国的互联网现已发展成为世界上最大的覆盖全球的计算机网络。下面，我们先来看看关于网络、互连网、互联网(因特网)的一些基本概念。为了方便，后面我们所称呼的"网络"往往就是"计算机网络",而不是电信网或有线电视网。计算机网络(简称为"网格")由若干节点(node)和连接这些节点的链路(link)组成。网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机或路由器(后续的文章会介绍)等。下面

xiao--xin·2025-03-08 02:46

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

rabbitmq 学习之 mirror queue cluster 搭建（26）

如果master节点由于某种原因失效，那么“资历最老

xiaoliuliu2050·2025-03-08 02:15

k8s service type_RabbitMQ(k8s)-随手笔记

介绍基于Erlang开发消息队列(AMQP)在分布式系统中,有一些功能我们希望能够提高系统稳定性,比如说支付、订单功能,服务后移,长时间操作的功能,同步数据我们通过监听数据变化实现功能联动特点分布式各节点互相冗余元数据(erlang.cookie,队列、交换机、绑定元数据、vhost元数据)实现分布式集群(类似于session),通过转发达到集群任意节点进入都是集群主节点可以任意增加节点实现集群水

weixin_39873325·2025-03-08 02:42

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

魔域老端团战快捷边龙

跳出线程发包后：$-4|8B10|movedx,dwordptrds:[eax]|$-2|8BC8|movecx,eax|$==>|FF9280000000|calldwordptrds:[edx+80]下断单步执行得出eax和edx的值就可以调用边龙call了$-11FF1|51|pushecx|$-11FF0|6A01|push1|$-11FEE|52|pushedx|$-11FED|50|p

实力认证·2025-03-07 22:36

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call

Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

老榕树的Java专题：MySql中的函数

MySQL提供了丰富的函数，可用于数据处理、字符串操作、数值计算、日期和时间处理等多个方面。以下是各类常用函数的介绍：字符串函数CONCAT(str1,str2,...)功能：将多个字符串连接成一个字符串。示例：SELECTCONCAT('Hello','','World');结果为HelloWorld。SUBSTRING(str,start,length)功能：从字符串str的start位置开始

程序员_老榕树·2025-03-07 20:52

老榕树的Java专题：分享一个问题！！！

在实现类里定义了个全局静态变量：privatestaticSimpleDateFormat=newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");然后在方法中使用sdf.parse(inputDto.getREQUESTDATE()).这样导致日期转换成莫名其妙的数据。首先，SimpleDateFormat的线程不安全问题：SimpleDateFormat不是线程安全的类。当多个线程

程序员_老榕树·2025-03-07 20:22

老榕树的Java专题：你了解java吗？

Java：编程世界的多面手在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，编程技术无疑成为了驱动创新与变革的核心引擎。而在众多编程语言中，Java犹如一颗璀璨的明星，闪耀着独特而迷人的光芒，以其卓越的特性和广泛的应用场景，在全球范围内赢得了无数开发者的青睐与追捧。一、Java的诞生与发展历程Java的故事始于20世纪90年代初，由SunMicrosystems（现已被Oracle收购）的一群天才工程师精心打造。其

程序员_老榕树·2025-03-07 20:52

KubeBlocks

KubeBlocks笔记概述KubeBlocks是一个开源的Kubernetes数据库Operator，旨在帮助用户在Kubernetes上运行和管理多种类型的数据库。

喝醉酒的小白·2025-03-07 20:49

nvm-Windows 安装与使用教程

本人在配置时，通过网络搜索教程，由于文章时间过老，或者文章的互相拷贝导致配置时出现许多小问题，但最后也是配置成功了，想写下此文章帮助小伙伴们排除错误，节省各位宝贵的时间，如有问题欢迎留言讨论~注意:安装

互联网搬砖老肖·2025-03-07 20:46

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

STM32江科大学习笔记

STM32江科大学习笔记-制作中...GPIO操作其它的库函数输出流程输出的库函数输出的例子输入流程输入的库函数输入的例子栗子按键开关类1个按键-控制开跟关2个按键-分别控制开跟关按键双击事件按键长按事件外设模块类蜂鸣器

weixin_38647099·2025-03-07 17:09

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮

刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才

刘小橙666·2025-03-07 16:04

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

51单片机学习笔记——第二天：蜂鸣器

今天是51单片机学习的第二天，今天学习了如何使用蜂鸣器，学习笔记如下：蜂鸣器主要分为压电式蜂鸣器和电磁式蜂鸣器两种类型。压电式蜂鸣器，也叫做无源蜂鸣器。这里的源不是指“电源”，而是振荡源。

bit__bit·2025-03-07 16:32

pandas学习笔记—DataFrame查询

1、列查询importpandasaspd#创建测试dfdf_book=pd.DataFrame(data=[['论语',5,5],['三体',10,6],['资治通鉴',8,9],['DEEPLEARNING',3,5],['黄帝内经',7,10]],columns=['书名','数量','单价'],index=['a','b','c','d','e'])#用列名直接访问，单列会返回series

风之小西·2025-03-07 16:59

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

esrgan_在 colab 上体验 ESRGAN（低清转高清）

设置笔记本为Python3、GPU模式，并保存。2.建立colab和googledrive的连接先获取授权，将下面代码贴进去运行。运行过程会要求填写

weixin_39713763·2025-03-07 15:20

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