机器学习-基于sklearn 第8页

无人机加速度计的详解！！！

二、加速度计的工作原理加速度计的工作原理基于牛顿第二定律，即力等于质量乘以加速度（F=ma）。在加速度计内部，通常包含一个微小的质量块，该质量块通过弹簧或其他弹性元件与固定基准相连。

云卓SKYDROID·2024-09-12 23:50

MATLAB车牌识别系统

MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

想创业没本钱来做淘客，无需任何投资勤快点就行

高省APP是一款基于社交分享的购物平台，是淘宝客专用赚钱软件，用户可以在上面搜索自己需要的商品，并分享给自己的好友，一旦好友通过

测评君高省·2024-09-12 23:59

DPDK基础入门（七）：网卡性能优化

DPDK的轮询模式运行在操作系统内核态的网卡驱动程序基本都是基于异步中断处理模式，而DPDK采用了轮询或者轮询混杂中断的模式来进行收包和发包。

指针从不空·2024-09-12 23:48

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

Lossya·2024-09-12 23:47

【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记（十三）】三自由度机器人圆弧轨迹规划仿真实例

本实例具体展示了如何基于给定的两个点，计算出末端的精确位姿，并以此为基础，进一步规划出一条平滑的圆弧轨迹供机器人执行。这样的流程确保了机器人能够沿着预定的路径，精准且高效地完成任务。

DRobot·2024-09-12 22:10

使用java9的uuid生成方式，让uuid生成速度提升一个档

uuid常用场景IOT设备，设备号；网站sessionid，cookie用户id；数据库主键id；uuid生成工具hutoolJava工具包集mica基于Spring、java8微服务工具集压测代码测试基于

编程小世界·2024-09-12 21:54

汇川MD500 MD380变频器源码：C语言77版源码，高级算法SVC3，基于TMS320F28035实现新的高速、低波动转子电阻漏感辩识

汇川MD500MD380变频器源码，C语言，77版源码77.54这比方案里边71.01版算法要高级新的SVC3算法，高速速度波动小，新的转子电阻，漏感辩识算法基于TMS320F28035.YID:9414683052110679

eTwpkave·2024-09-12 21:08

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

Codefengfeng·2024-09-12 21:37

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

#include ＜netinet/in.h＞

它主要用于在基于IPv4和IPv6的网络编程中。#include的作用头文件包含了处理网络地址的定义和一些网络协议的相关常量，用于支持基于IP（特别是IPv4和IPv6）的网络编程。

姜太公钓鲸233·2024-09-12 20:31

Redis 的内存淘汰算法与原理详解

引言Redis是一款基于内存的高性能键值存储数据库，能够在多种场景下提供高效的数据存储与查询。然而，作为内存数据库，Redis的一个关键问题是内存的限制。

CopyLower·2024-09-12 20:29

conda安装包报PackagesNotFoundError错误

先查找包(base)bash-3.2$anacondasearch-tcondasklearn返回包的相关信息根据对应的包的包名使用如下命令(base)bash-3.2$anacondashowcorjos

张遥·2024-09-12 19:28

ping操作

它基于ICMP（InternetControlMessageProtocol，互联网控制消息协议）来发送和接收消息，从而帮助网络管理员和用户诊断网络连接问题。

姜太公钓鲸233·2024-09-12 19:56

【Tools】大模型中的BERT概念

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于

音乐学家方大刚·2024-09-12 19:26

L4-7硬件负载均衡记录上一跳（last hop）原理分析

硬件负载均衡产品大家估计想到的有很多；有主机类型的也有交换类型的硬件负载均衡产品，例如：F5（云科）、深信服(SANGFORAD)、迪普（DPtech）、弘积（horizon-adn）信安世纪(NSAE)等等是基于交换类型的的负载均

木尘zero·2024-09-12 19:23

深度长文解析SpringWebFlux响应式框架15个核心组件源码

WebFlux完全基于响应式编程模型，支持ReactiveStreams规范，可以在诸如Netty、Undertow以及Servlet3.1+容器上运行。WebFlux的核心控制器是Dis

快乐非自愿·2024-09-12 18:19

图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数

图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数文章目录图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数一、什么是聚类系数二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现总结一、什么是聚类系数聚类系数（ClusteringCoefficient

妙龄少女郭德纲·2024-09-12 18:16

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

xhanZ·2024-09-12 17:10

【HarmonyOS NEXT】codelab汇总-应用服务

1、游戏登录（基于CocosCreator引擎）介绍：1.什么是游戏服务？

这货就是木子全呀·2024-09-12 16:39

从学习vue到uni-app的心得感悟

uni-app是一个基于Vue.js的全端开发框架，它可以让你用一套代码，同时运行在H5、小程序、App等多个平台上。它具有跨平台、

crazy_章鱼哥·2024-09-12 16:07

MySQL同步数据到Elasticsearch

背景随着平台的业务日益增多，基于数据库的全文搜索查询速度较慢，已经无法满足需求。所以，决定基于Elasticsearch做一个全文搜索平台，支持业务相关的搜索需求。

运维小雅·2024-09-12 16:06

基于java+SpringBoot+Vue的小徐影城管理系统设计与实现

开发语言:Java数据库:MySQL技术:SpringBoot+MyBatis工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven系统简介小徐影城管理系统是一款基于Java、SpringBoot和

paterWang·2024-09-12 15:01

在 Vue 2 中使用 Axios 发起 POST 和 GET 请求

Axios是一个基于Promise的HTTP客户端，用于浏览器和node.js，它提供了一种非常方便的方式来发送异步HTTP请求。在Vue2应用中，Axios可以帮助我们轻松地与后端API进行通信。

Jarvis Downey·2024-09-12 15:30

基于Java实现的扫雷游戏

基于Java实现扫雷游戏扫雷游戏是一款经典的智力游戏。具体要求如下:扫雷游戏分为初级、中级和高级3个级别，扫雷英雄榜存储每个级别的最好成绩，即挖出全部的地雷且用时最少者。

Java小诚·2024-09-12 15:28

基于STM32F407实现土壤湿度检测

土壤湿度传感器它利用电磁脉冲原理、根据电磁波在介质中传播频率来测量土壤的表观介电常数,从而得到土壤相对含水量。代码流程1.看原理图确定GPIO与ADC通道PA5，ADC1IN52.配置GPIO为模拟模式3.ADC初始化a.结构体申明ADC_CommonInitTypeDefb.时钟使能c.结构体配置d.初始化4.ADC通道初始化a.结构体申明ADC_InitTypeDefb.结构体配置c.初始化5

Yu.y1·2024-09-12 15:27

认证与数字签名

认证总是基于某种收发双方共享的保密数据来认证被签别对象的真实性，而数字签名中用于验证签名的数据是公开的。认证允许收发双方互相验证其真实性，不准许第三都验证，而数字签名允许收发双方和第三都都能认证。

求知笔记·2024-09-12 14:00

Web 基础——Apache

EventWorker的升级版、把服务器进程和连接进行分析，基于异步I/O模型。

2401_86367135·2024-09-12 14:24

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

视频系统矩阵服务器,基于树莓派的视频矩阵控制服务器设计

3.1接收并解析键盘指令本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201709/364877.htm视频矩阵控制服务器能够支持多个键盘同时工作，多个键盘连到不同串口上，同时对视频矩阵进行控制。单个串口读取键盘指令的程序流程如图3所示。控制服务器读取键盘串口指令后，根据键盘协议解析每一条指令。键盘常用操作包括切换操作、设置(摄像头)预置位、到达预置位、云台PTZ控制

硴錵·2024-09-12 13:50

[源码和文档分享]基于C#实现的电影院售票管理系统

一、引言1.1选题背景随着互联网和电子商务的快速发展，网上购物已经成了现代人生活中很重要的一种方式，如：数码产品、生活用品、化妆品护肤品等，只要是人们需要到的东西，基本都可以在网上购买。除了购买各种物品，现代人的生活也不再向过去一样单调，除了学习和工作之余，人们的娱乐生活也逐渐丰富，最普遍的娱乐休闲方式之一就是到电影院看电影，那么传统的电影订票窗口显然已经不能满足人们的需要了，所以开发一个电影院网

ggdd5151·2024-09-12 13:52

基于java+ssm+vue毕业设计源码合集（1-100）源码+文档+调试+讲解

技术栈介绍：SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架搭配Vue前端框架是当前较为流行的项目开发技术栈。以下是详细的技術列表：1.后端技术：-Spring：一个开源的Java平台，提供了用于构建企业级应用程序的全面解决方案。-SpringMVC：Spring框架的一个子项目，用于构建Web应用程序，提供了处理请求、数据验证、视图解析等功能的模块。-MyBatis：一个优秀的持久

小程序设计·2024-09-12 13:19

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

论文翻译：arxiv-2022 Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models

AttackTechniquesForLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2211.09527忽略之前的提示：针对语言模型的攻击技术文章目录忽略之前的提示：针对语言模型的攻击技术摘要1引言摘要基于

CSPhD-winston-杨帆·2024-09-12 12:14

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

方世恩·2024-09-12 11:05

亦菲喊你来学机器学习（21） --数据清洗

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

方世恩·2024-09-12 11:05

记录一次获取车载摄像头数量为0同时打开摄像头黑屏的问题分析（基于Android M）

在一次实车测试车载倒车过程中，出现了倒车打开车载摄像头黑屏的现象。分析收集的log，发现初始化Camera前会获取摄像头数量来确定车载摄像头是否连接，当获取的摄像头数量大于0时则认为接入了摄像头。于是跟踪Camera的源码，追查原因。首先从app层的代码入手，获取的摄像头的代码如下：privatestaticfinalintCAMERA_TYPE_BACKWARD_COMPATIBLE=0;pri

言并肃·2024-09-12 11:32

Spring-IOC容器-Bean管理-基于XML方式超详解！

注入属性-内部bean①在实体类之间表示一对多关系，员工表示所属部门，使用对象类型属性进行表示//部门类publicclassDept{privateStringdname;publicvoidsetDname(Stringdname){this.dname=dname;}}//员工类publicclassEmp{privateStringename;privateStringgender;//员

2401_86367123·2024-09-12 10:31

用户投稿|Cursor——软件开发行业新变革

本文来自AGI掘金用户投稿产品：CursorCursor是一款基于人工智能的代码编辑器，创建了一个集成开发环境（IDE）。

豆包MarsCode·2024-09-12 10:00

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

模型驱动架构 (MDA)

该方法将软件开发完全基于所谓的“元模型”。我们可以接触到的元模型包括UML，SysML，SPEM或CWM。

青铁·2024-09-12 09:54

React Native通讯原理

本文基于Android代码分析，iOS实现原理类似。

zbl_zbl·2024-09-12 09:19

golang学习笔记16——golang部署与运维全攻略

GoppViper·2024-09-12 08:19

基于用户心理和场景需求，构建会员体系特权

随着产品的不断迭代发展，社交、电商、平台产品的变现形式都少不了付费会员。那为什么要付费会员体系呢？当然是可以满足一些数据指标和运营目的了。从数据指标来说：1.提高用户粘性，提高留存指标2.提高用户ARPU值，能够让付费用户产生过更多价值3.提高付费营收，最直接的付费转化从运营角度来说：1.占据用户心智，同类型产品当中让用户首选我们2.划分用户层，直接从价格上可划分出付费/非付费；高中低的付费会员设

咸鱼堆·2024-09-12 08:25

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