机器学习&计算机视觉第18页

threejs 创建CSS3DSprite精灵标签, 可以更新位置及内容(封装)

/js/three.js/examples/jsm/renderers/CSS3DRenderer.js";classThreeCss3dSprite{constructor(){this.sprit

zsd_666·2024-08-24 09:47

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Rocksdb Tuning

://www.jianshu.com/p/8e0018b6a8b6https://cloud.tencent.com/developer/article/2329992调优RocksDB通常就是在三个amplification

MOONICK·2024-08-24 06:25

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

Debian下使用OpenCV库保存摄相头数据为图片(arm)

BBB-Debian》一文件中配置好的环境为前提（后期不特别说明，ARM版的例子均以该环境为基础），编写使用OpenCV库保存WEBCAM的数据为图片的代码，下面是相应的源码和编译配置文件（都保存在SaveCamPic

stxinu·2024-08-24 05:22

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

工具代码 | 网络联通测试命令

以下是常用方法测试网络端点是否可以调通：一.测试域名（测域名时不可带http等前缀）pingexample.com二、测试ip和端口telnet192.168.1.10080nc-zv192.168.1.10080

w_3123454·2024-08-24 04:11

问题未解决 | this.wait()和Thread.currentThread().wait()有啥区别

不明白这是为啥packagecom.example.juc;//演示持有同个对象锁的方法被多个线程同时调用的情况//结果持有同

w_3123454·2024-08-24 04:11

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Mojo实现unsafe pointer详解及接口说明

anypointerImplementagenericunsafepointertype.YoucanimporttheseAPIsfromthememorypackage.Forexample:frommemory.anypointerimportAnyPointerAnyPointerThisisapointertypethatcanpointtoanygenericvaluethatismo

启航学途·2024-08-24 02:59

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

学习加写作加工作，普通人成功的捷径

utm_campaign=hugo&utm_medium=reader_share&utm_content=note&utm_source=weixin-friends非常高兴又有新战友加入了写作日更群

践侠客·2024-08-24 01:35

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

下载文件(Go语言)

展示了如何从URL下载文件并保存到本地：packagemainimport("fmt""io""net/http""os")funcmain(){//要下载的文件URLurl:="https://example.com

memories198·2024-08-23 22:38

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

源码编译构建LAMP

一、Apache网站服务基础1：安装httpd服务器//关闭防火墙systemctlstopfirewalld或者永久关闭systemctldisablefirewalld//selinux也关闭setenforce0或者vim/etc/sysconfig/selinuxSELINUX=(更改为)disabled（1）准备工作//先检查有没有下载httpd服务，有卸载[root@localhost

靑木312·2024-08-23 19:50

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

python FBX SDK bvh2fbx

Createmanager=FbxManager.Create()scene=FbxScene.Create(manager,"fbxScene")bvh_path="test.bvh"fbx_path="sample.fbx"importFbxCommonresult

GO·GO·GO·2024-08-23 19:15

java ftp ftpclient_FTPClient 用法

/***connectServer*连接ftp服务器*@throwsjava.io.IOException*@parampath文件夹，空代表根目录*@parampassword密码*@paramuser

奔跑吧linux内核·2024-08-23 17:03

云计算33------学习playbook-roles，脚本创建数据库和表，mycat读写分离

假设我们要写⼀个playbook来安装管理lamp环境，那么这个playbook就会写很⻓。

是小梅吖~·2024-08-23 15:51

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

Pytorch中使用SubsetRandomSampler做数据集划分

importtorchfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset

RAGERAGE_·2024-08-23 14:15

springCloud 网关（gateway）配置跨域访问

那么项目中如果存在跨域的访问，在每一个项目中单独配置，显示是错误的，我们只需要在网关处进行处理，其它项目都是由网关进行转发的，他们是不会存在跨域访问的（具体为啥，可以查询跨域产生的原因）下面就上代码了packageorg.example.sysgateway.filter

雁归来时·2024-08-23 13:11

K8s 如何通过 ConfigMap 来配置 Redis ？

/example-redis-config.yamlapiVersion:v1kind:ConfigMapmetadata:name:example-redis-configdata:redis-config

云计算-Security·2024-08-23 13:09

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

LAMP和LNMP，你更愿意选择谁，为什么？

https://www.zhihu.com/question/19697826http://www.simongong.netlamp的全称是linux+apache+mysql+phplnmp的全称是

lxw1844912514·2024-08-23 10:17

用python实现图片背景移除

在Python中，实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库，如OpenCV或深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合预训练的模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-08-23 09:16

Broadcast 动态注册监听网络变化

Activitypackagecom.example.hzx.mybroadcast;importandroid.content.BroadcastReceiver;importandroid.content.Context

昨天剩下的一杯冷茶·2024-08-23 09:30

Python学习-打工人挣钱

编程案例exampleone：#假设小王每天可以挣500元，周内每天花60，周末每天花100，一年365天可以挣多少钱？

寻址00000001·2024-08-23 09:13

14种CSS实现水平或垂直居中的技巧，快来收藏

css:.example8{position:relative;margi

王钧易·2024-08-23 08:10

Java 引入依赖的方式总结

1.Maven依赖管理:a)在项目根目录创建pom.xml文件(如果不存在)b)在pom.xml的标签内添加依赖:org.exampleexample-library1.0.0c)运行mvninstall

DebugDiver代码深处潜水员·2024-08-23 06:59

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

音频dBFs的理解和计算

dBFs的计算方法：A是当前信号值的幅度值(amplitude)，Max是所处理信号的最大(峰值)幅度值.如果是第一次接触dB等

通信小白&N·2024-08-23 04:46

第7天 postback更正,优化smartlink的campaign

对postback的设置还是不太熟悉,昨天的数据中,voluum没有统计到转化,只有联盟自营的tracker里统计到了转化,但是联盟自营的tracker中很多选项是没有细分的,比如国家下面的城市就没数据了,还有个问题,流量平台显示zoneID的地方,也没统计到转化,这样我就无法排除掉那些EMU流量的zoneID了(我想zoneID就是这么个优化方法吧?O(∩_∩)O~)zoneid.png昨天和联

甜甜私房猫_·2024-08-23 04:06

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

Vitis/Vivado HLS 流水线中的存储依赖——解决方法之二

和上一篇内容Vitis/VivadoHLS流水线中的存储依赖——解决方法之一中一样，考虑以下函数模块，voidExampleModule(hls::streamstrm_in,hls::streamstrm_out

优质蛋白 - 芯片打工人·2024-08-23 02:32

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

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