机器学习（学习笔记）第36页

SAP MM学习笔记41 - 特殊调达流程 - 外注加工

最近研究MCFrame去了，现在回来接着搞SAP。本章学特殊调达流程。本章主要讲外注。1，外注加工1-1，什么是外注外注加工（转包）就是会社向外部仕入先（外注先）发注品目。与通常的外部调达流程的区别是，外注流程中，制造该品目所需的构成品目中的一部分或全部，要先提供给仕入先（外注先）。如上图所示，自社向仕入先（外注先）发注品目A（本例为T恤），先把构成品目1发给外注先，外注先收到构成品目1，加上自己

东京老树根·2024-02-15 10:41

SAP MM学习笔记 - (TODO)错误 ME154 - Not possible to determine any components(无法确定SAP的任何组件）

ME154-Notpossibletodetermineanycomponents(无法确定SAP的任何组件）TODO：就是暂时还没搞定，知道的朋友请在下面留言，谢谢。原因大概是：1，BOMselection未配置好；2，由于Purchasingprosessingtime的设置，如果PO中的deliverytime-Purchasingprosessingtime是过去的日期，那么会找不到BOM

东京老树根·2024-02-15 10:10

SAP MM学习笔记 - 错误 M7562 - Number range for trans./event type WA in year 2024 does not exist

在运行ME2O外注先支给品在库Monitor画面中，选中一条，点出库确认，进行支给的时候，报这个错。取引タイプWAに対する番号範囲が年度2024に存在していませんMsg番号M7562网上找了些资料，试着解决一下。1，OMBT入出库传票及实地棚卸传票的番号范围点一下笔（Group）图标2，选中WA所在行，然后点笔图标3，选中任意行，然后点Menu>编集>年度插入我顺手把2023也插了一下注意不要忘了

东京老树根·2024-02-15 10:10

代码随想录算法训练营第二十九天|* 491.递增子序列 * 46.全排列 * 47.全排列 II

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录491.递增子序列46.全排列47.全排列II491.递增子序列classSolution{private:vector>result;vectorpath;voidbacktrack

一枚清澈愚蠢的研究生·2024-02-15 10:40

代码随想录算法训练营第三十天|● 332.重新安排行程 ● 51. N皇后 ● 37. 解数独 ● 总结

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●332.重新安排行程●51.N皇后●37.解数独●总结●332.重新安排行程classSolution{private://unordered_map>targetsunordered_map

一枚清澈愚蠢的研究生·2024-02-15 10:40

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）

张九日zx·2024-02-15 10:27

SAP MM学习笔记42 - 特殊调达流程 - 受托品（寄售）

SAPMM学习笔记41-特殊调达流程-外注加工-CSDN博客咱们继续学习特殊调达流程。本章主要讲受托品。1，什么是受托品（寄售）仕入先提供的商品，商品是放在你公司了，但是所属还是属于仕入先的。

东京老树根·2024-02-15 10:08

代码随想录算法训练营第三十一天|● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●理论基础●455.分发饼干●376.摆动序列●53.最大子序和●理论基础有同学问了如何验证可不可以用贪心算法呢？

一枚清澈愚蠢的研究生·2024-02-15 10:37

视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲相机与图像

这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。1.四种坐标系坐标系基本描述世界坐标系因为摄像机和物体可以随便摆放在空间中的任何位置，所以我们必须用一个固定的坐标系来描述空间中任何物体的位置和摄像机的位置和朝向，这个基准坐标系我们称之为世界坐标系。在计算机视觉中，我们通常把世界坐标系定义为摄像机坐标系或者所观测的物体的中心。摄像机坐标系摄像机坐标系的原点是摄像机的光心，X、Y轴分别平

晒月光12138·2024-02-15 10:06

随机过程及应用学习笔记（三）几种重要的随机过程

介绍独立过程和独立增量过程。重点介绍两种独立增量过程-—维纳过程和泊松过程。目录前言一、独立过程和独立增量过程1、独立过程（IndependentProcess）2、独立增量过程（IndependentIncrementProcess）二、正态过程（高斯过程）1、正态过程的定义编辑2、正态过程的概率分布三、维纳过程（Brown运动）1、定义2、概率分布及数学特征3、性质四、泊松过程1、定义2、概率

苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:36

视觉slam十四讲学习笔记（四）相机与图像

理解理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。目录前言一、相机模型1针孔相机模型2畸变单目相机的成像过程3双目相机模型4RGB-D相机模型二、图像计算机中图像的表示三、图像的存取与访问1安装OpenCV2存取与访问总结前言前面介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题，部分地解释了SLAM经典模型中

苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:06

MySQL基础（二）——学习笔记

一.MySQL存储引擎1.体系结构从上至下：连接-服务-引擎（包括索引）-存储层2.存储引擎（mysql默认innodb）#建表时指定存储引擎CREATETABLE表名(字段1字段1类型[COMMENT字段1注释],......字段n字段n类型[COMMENT字段n注释])ENGINE=INNODB[COMMENT表注释];#查询存储引擎showengines;存储引擎特点：innoDB：DML操

tmy99·2024-02-15 10:33

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其

Python进阶者·2024-02-15 10:22

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出

向来痴_·2024-02-15 10:20

《UE5_C++多人TPS完整教程》学习笔记13 ——《P14 创建插件（Creating A Plugin）》

本文为B站系列教学视频《UE5_C++多人TPS完整教程》——《P14创建插件（CreatingAPlugin）》的学习笔记，该系列教学视频为Udemy课程《UnrealEngine5C++MultiplayerShooter

SHOTJEE·2024-02-15 10:14

《UE5_C++多人TPS完整教程》学习笔记14 ——《P15 创建我们自己的子系统（Creating Our Own Subsystem）》

本文为B站系列教学视频《UE5_C++多人TPS完整教程》——《P15创建我们自己的子系统（CreatingOurOwnSubsystem）》的学习笔记，该系列教学视频为Udemy课程《UnrealEngine5C

SHOTJEE·2024-02-15 10:14

《UE5_C++多人TPS完整教程》学习笔记15 ——《P16 会话接口委托（Session Interface Delegates）》

本文为B站系列教学视频《UE5_C++多人TPS完整教程》——《P16会话接口委托（SessionInterfaceDelegates）》的学习笔记，该系列教学视频为Udemy课程《UnrealEngine5C

SHOTJEE·2024-02-15 09:13

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力

天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。

湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2

suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。

suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？

suoge223·2024-02-15 09:31

桥蕴·2024-02-15 09:17

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-15 09:58

易效能学习笔记90――工具

倒计时组合软件：Timers番茄钟与倒计时的区别：番茄钟是指专注的精神，而不是时间上倒计时的概念。番茄钟的使用组合你可以尝试设置4个番茄钟，前三组都是专注工作25分钟，5分钟休息，最后一组是工作25分钟，休息30分钟。

豆浆油条_bdb7·2024-02-15 09:54

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

lichunericli·2024-02-15 09:27

Shell 学习笔记（三）-shell变量

Shell语言是一种动态类型和弱类型语言,因此,在Shell中无需显示地声明变量,且变量的类型会根据不同的操作符而发生变化.静态类型语言:在程序编译期间就确定变量类型的语言,如java,C++等动态类型语言:在程序运行期间才确定变量类型的语言,如PHP,Python等.一shell变量介绍什么是变量？在一个脚本周期内,其值可以发生改变的量就是变量。LinuxShell中的变量分为，系统变量和用户自

小关暗器·2024-02-15 09:56

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。

python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。

kampoo·2024-02-15 09:47

(delphi11最新学习资料) Object Pascal 学习笔记---第5章第1节（动态数组）

5.1.4动态数组在传统的Pascal中，数组的大小是固定的，并且在声明数据类型时限制了元素的数量。然而，ObjectPascal支持动态数组的直接和本地实现。注解：“直接实现动态数组”与使用指针和动态内存分配来获得类似效果的方法截然不同…后者代码非常复杂且容易出错。顺便说一句，动态数组是大多数现代编程语言中唯一的一种结构形式。动态数组是动态分配的，并进行引用计数（使得参数传递更快，因为只传递引用

langfengyl·2024-02-15 09:16

(delphi11最新学习资料) Object Pascal 学习笔记---第5章第1节（静态数组）

第5章数组与记录我在第二章介绍数据类型时，提到了ObjectPascal中既有内置数据类型又有自定义数据类型。自定义数据类型的一个简单示例是在该章节中介绍的枚举类型。自定义类型的真正强大体现在更高级的机制中，比如数组、记录和类。在本章中，我将讲述前两个机制，基本上它们的存在可以追溯到Pascal的早期定义，但经过多年的改变（现在变得更加强大），它们与早期同名的定义类型几乎没有相似之处。在本章末尾，

langfengyl·2024-02-15 09:45

(delphi11最新学习资料) Object Pascal 学习笔记---第5章第1节（开放式数组形参）

5.1.5开放式数组形参对于数组的使用有一个非常特殊的场景，即用于向函数传递一个灵活的参数列表。除了直接传递数组外，本节和下一节还将解释两种特殊的语法约定。在上一段代码中的Format函数就是一个使用了这种约定的函数，它的第二个参数接受一个就地定义的数组值。与C语言（以及其他一些基于C语法的语言）不同，在传统的Pascal语言中，函数或过程总是有固定数量的参数。然而，在ObjectPascal中，

langfengyl·2024-02-15 09:15

《人生算法》学习笔记—复利

昨天我们学习了内核，找到自己的内核，然后不断复制迭代，将会带来庞大的复利效果。这要求我们把前面几段的心法都准备好了，复利才会带来“几何级数增长”的效果，如果没有达到复利的效果，那么说明前面6段的功夫显得有些苍白，显然，成长不是单一的维度的努力，成长是在一个系统里面打怪升级，环环相扣啊！我们的父辈，如果找到了复利的途径，都是属于少数的幸运儿，但当今社会，复利不再属于某一批幸运儿的礼物，而是我们必须攻

万万千千·2024-02-15 09:52

【阿里铁军课学习笔记】-【销售心态】43快准狠消灭“更年期”，转型成功不遥远

【销售心态】43快准狠消灭“更年期”，转型成功不遥远讲师：李立恒（阿里军校校长）继续聊更年期，上一期我们聊到了更年期的一些症状，总结来说，更年期产生的诱因，我自己总结是两种，一种呢我们把它称为是一个自然演变的规律，一个人做一个事情，前期投入的精力很饱满，这是很正常的，到了中期就稍微力道不足，到了后期再去爆发，这是一个规律，是很正常的。第二种就是纯技术层面的，比如说在这运动项目里面有一个项目是跑步，

马一·2024-02-15 09:49

前端HTML5/HTML+CSS3/CSS学习笔记(六)

表单的应用认识表单创建表单认识表单注：表单”是网页上用于输入信息的区域，用来实现网页与用户的交互、沟通。例如注册页面中的用户名和密码输入、性别选择、提交按钮等都是用表单相关的标记定义的。创建表单在HTML5中，标记被用于定义表单域，即创建一个表单，以实现用户信息的收集和传递，中的所有内容都会被提交给服务器。各种表单控件与之间的表单控件是由用户自定义的，action、method为表单标记的常用属性

LHBxiaobin·2024-02-15 08:03

机器学习4----随机森林

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra

pyniu·2024-02-15 08:31

基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等

java李杨勇·2024-02-15 08:00

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no

pyniu·2024-02-15 08:29

黑暗中工作的人脸识别技术

概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术，通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。

飞猪share·2024-02-15 08:53

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本

葡萄肉多·2024-02-15 08:06

学习笔记-2021-04-02

学习笔记：1.70岁时，人类的肌肉会流失1/4，90岁时，达到1/2。最有效的抵抗方式就是肌肉力量练习，强烈推荐举重或深蹲。有两点：第一，人年龄越大，越应该重训。

正版瓷心鱼·2024-02-15 08:24

HttpRunner3.X学习笔记（2）-用例结构解析

立品·2024-02-15 08:19

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R

何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更

cuiliuyun·2024-02-15 08:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762

是安澜啊·2024-02-15 08:11

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

机器学习矩阵运算库Numpy入门25例

导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],

皮皮大·2024-02-15 08:54

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)

Longlongaaago·2024-02-15 07:38

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

《余映潮谈阅读教学设计》一书学习笔记（一）

图片发自App1.《有一种教学能力叫发现》追求发现，能够让我们关注教材、关注教学、关注教法、关注资料，关注于教学有关的事物与现象。追求发现，能够让我们变通思维、开阔思路、拓宽眼界、增加教学兴趣、引来新鲜活水。追求发现，能够让教学研究更加务实、让教学设计更有创意、让教学内容更有新意与美感。发现了八种基本途径：一、发现有趣的材料。用联想的方法，或穿插引入，或由此及彼，发挥其在教学中的妙用。二、发现知识

小草文字苑·2024-02-15 07:10

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