机器学习物联网操作系统嵌入式第14页

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

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

深圳一名嵌入式工程师——直面天命

程序员之路就像取经之路一样，会经历许多磨难，每个技术难题就似路上的妖魔鬼怪，不同的是程序员之路没有尽头，经书也不在尽头，而在路上，是边走边取经。毕竟我们不是孙悟空，没有筋斗云，一下能十万八千里！两年的工作经历：电子信息专业21年毕业来到深圳，22年从事的电子行业，两年来换过好几个岗位。我的西游之路：22年2月：深圳一家7个人的小公司，主营蓝牙语音遥控器板卡，岗位是单片机软件助理工程师，实习6千转正

小鱼儿的小笔记·2024-08-23 13:09

Linux系统性能调优技巧详解

Linux系统性能调优技巧详解Linux系统凭借其稳定性、灵活性和开源社区的支持，在服务器、云计算、嵌入式系统等领域得到了广泛应用。

一个代码猎人·2024-08-23 13:08

嵌入式初学-C语言-二九

C语言编译步骤预处理编译汇编链接什么是预处理预处理就是在源文件（如.c文件）编译之前，所进行的一部分预备操作，这部分操作是由预处理程序自动完成，当源文件在编译时，编译器会自动调用预处理指令的解析，预处理指令解析完成才能进入下一步的编译过程为了能够方便看到编译细节，使用以下命令gcc源文件-E-o程序名[.后缀]预处理的功能宏定义作用域fine命令出现在程序中函数的外面，宏名的有效范围为定义命令之后

GoDve丨·2024-08-23 12:01

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

MSP430与STM32微控制器的性能对比分析

引言微控制器（MCU）是嵌入式系统的核心，广泛应用于各种电子产品和智能设备中。MSP430和STM32是两个不同厂商生产的微控制器系列，分别由德州仪器（TI）和意法半导体（STMicroe

嵌入式杂谈·2024-08-23 05:20

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

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

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

CPU内部结构窥探·「8」--ARMv8的流水线机制

ARMv8架构作为一款广泛应用于移动设备、嵌入式系统以及服务器中的高效处理器，其流水线机制尤为重要。本文将深入分析ARMv8的流水线机制，探讨其工作原理、设计特点以及优化策略。什么是流水线？

冬大大·2024-08-23 00:21

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

深入解析Spring Boot的工作原理

目录SpringBoot简介自动配置原理SpringBoot启动过程SpringBoot注解详解外部配置与Profile嵌入式服务器SpringBoot的核心组件SpringBootActuatorSpringBoot

一休哥助手·2024-08-22 17:39

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

嵌入式软件开发之------浅析制作ARMv8 native gcc 编译器（十）

导读：在学习嵌入式的时候，需要搭建交叉编译环境，也就是说在PC/服务器上编译嵌入式产品用的软件。

surquer·2024-08-22 15:55

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

【机器学习第十二章——计算学习理论】

机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是

方寸星河yu·2024-08-22 14:21

嵌入式单片机编程入门心得——架构篇

嵌入式单片机编程入门心得–思维篇承接上文，思维是基础，在思维的基础上，理解架构，会更加容易。如果没有看过上篇的朋友们，可以先花几分钟看看上文，可以更好的理解本文。

在金华的电子小民工·2024-08-22 13:42

多模态大模型：技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示

知识革命(1980s-1990s):涌现出机器学习、神

AI大模型应用之禅·2024-08-22 12:40

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:33

嵌入式详细教程：基于STM32实现语音识别系统

目录文章主题环境准备语音识别系统基础代码示例：实现语音识别系统应用场景：智能家居与便携设备问题解决方案与优化1.文章主题文章主题本教程将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中使用C语言实现语音识别系统，特别是如何通过

嵌入式详谈·2024-08-22 10:25

基于STM32实现智能音频播放系统

目录文章主题环境准备智能音频播放系统基础代码示例：实现智能音频播放系统应用场景：智能家居与音频应用问题解决方案与优化1.文章主题与命名文章主题本教程将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中使用C语言实现智能音频播放系统

嵌入式详谈·2024-08-22 10:25

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

《Python机器学习项目实战》书籍介绍

文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念！使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

袁袁袁袁满·2024-08-22 09:23

Linux外设接口使用及内核驱动开发---Ubuntu搭建Linux内核开发环境

文章目录前言一、安装依赖二、下载Linux内核源代码1.从Github下载2.从官网下载三、编译安装内核配置内核编译安装内核/模块：选用内核四、内核驱动例子前言进行Linux嵌入式系统开发时，如果还没有嵌入式系统的开发环境

Jason.rr·2024-08-22 09:21

html中引入css样式表的三种方式,css引用的几种方式是什么？

网页中css的导入方式2、嵌入式将CSS样式集中写在HTML页面的style标签中a{color:blue}嵌入式一般写在head中，对于单个页面来说，这种方式很方便。3、导入式CSS@impo

weixin_39719585·2024-08-22 09:20

机器学习中的没有免费午餐定理

嘿，各位机器学习的爱好者们！今天，让我们一起深入探讨机器学习中那个神秘而又重要的概念——没有免费午餐定理。

qq_36566678·2024-08-22 09:48

大话LLM之向量数据库

向量数据库是一种专门设计的存储系统，旨在高效处理和查询高维向量数据，通常用于人工智能和机器学习应用中，以实现快速准确的数据检索。好的，今天我们就来聊聊人工智能和向量数据库的事儿。

强哥之神·2024-08-22 09:17

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

超详细的 Linux 环境下 Anaconda 安装与使用教程

超详细的Linux环境下Anaconda安装与使用教程前言在数据科学和机器学习领域，Anaconda是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。

Chauvin912·2024-08-22 04:47

CmBacktrace：ARM Cortex-M系列MCU的错误追踪利器

CmBacktraceAdvancedfaultbacktracelibraryforARMCortex-MseriesMCU|ARMCortex-M系列MCU错误追踪库项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cm/CmBacktrace在嵌入式开发的世界中

幸愉旎Jasper·2024-08-22 03:15

Linux--汇编语法配置初始化的原理

但是我们在进行嵌入式Linux开发的时候是绝对要掌握基本的ARM汇编，因为Cortex-A芯片一上电SP指针还没初始化，C环境还没准备好，所以肯定不能运行C代码，必须先用汇编语言设置好C环境，比如初始化

广药门徒·2024-08-22 03:41

深入了解Python中的NumPy库（一）

作为NumericalPython的缩写，NumPy提供了支持多维数组与矩阵运算的功能，是数据分析、机器学习、数据科学等领域的核心工具之一。

小高要坚强·2024-08-22 02:06

在人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

专注于人工智能和数据科学：掌握机器学习、深度学习和数据科学的基础知识和工具，如T

roc-ever·2024-08-22 02:04

单片机学习笔记概述

由于其体积小、成本低、功耗低、易于编程和扩展等优点，单片机被广泛应用于各种嵌入式系统中，如家用电器、工业控制、仪器仪表、汽车电子等领域。

好好学习的不知名程序员·2024-08-22 02:02

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

【Python机器学习】NLP的部分实际应用

自然语言处理在现实中非常多的应用，下表是其中的一些例子：应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索

zhangbin_237·2024-08-21 21:00

推荐频道

机器学习物联网操作系统嵌入式