机器问答

嵌入式学习记录17

形成--预处理文件--源代码文件eg:gcc-Emain.c-omain.i.i文件B:编译://编译成汇编文件gcc-Smain.i-omain.sC:汇编//将汇编文件编译成目标文件(机器代码)gcc-cmian.s-omain
挽梦422·2024-02-19 20:03

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【900秒写作】大概是我公民意识不到位—5/28-6/1

站内刚开始设置这些机器的初期，我想百分之八九十的人都是配合的，原因是大家认为特殊时期，公众场合特殊措施，身为社会一份子，理应配合。但谁又会想到，这些机器就这样一直固定在那了？
蕊内·2024-02-19 19:24

ASR 概述

前言随着企业加强了与客户的线上沟通，企业越发依赖于虚拟助手、聊天机器人以及其他的语音技术，以实现与客户的高效互动。这几类人工智能，都是依赖于自动语音识别技术，简称为ASR。
墨鸦_Cormorant·2024-02-19 19:15

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

六项精进打卡

】《六项精进》1遍共70遍《大学》1遍共70遍••••••【经典名句分享】不忘初心方得始终【行～实践】一、修身：（对自己个人）1、早起二、齐家：（对家庭和家人）和家人聊天三、建功：（对工作）1、去处理机器漏气问题
德佑房产韩洋·2024-02-19 19:03

返利机器人哪个好用?靠谱、返利高的机器人推荐!

经常有网友咨询返利app，因为app相比较微信的各种返利助手、机器人和公众号来说确实要稳定一些，但是伴随而来的问题就是这些app返利金额太低了！！！
高省APP珊珊·2024-02-19 19:55

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

金蝶云星空物料批量禁用反禁用程序

【问答】：Q:软件安全吗？会不会有盗取数据风险A:绿色安全，支持任何检测
coderxgc·2024-02-19 19:30

好书推荐：给孩子的商业启蒙

给孩子的商业启蒙超级推荐家里有小学生的家庭必备刘润老师跟儿子刘小米共同创作对话场景多为上学路上讨论问题多为小学生普遍存在的解读视角符合小学生身心发展规律书中有漫画插图对孩子更有吸引力珍贵之处在于从商业视角引申逐渐培养孩子商业认知包含问题的引导过程每个文章后都有对孩子的问答更易引发孩子的共鸣和兴趣接地气
非常sunny·2024-02-19 19:20

- 工程实践 - 《QPS百万级的无状态服务实践》03 - 服务出问题了怎么办

图1虽然现在我们的架构看似已经满足用户请求和日常开发，但是还有一个重要的现实问题我们没有解决，那就是某一台机器，或者一台机器的部分硬件不可用了怎么办。
Bovinitwo·2024-02-19 19:25

《自媒体新手如何写作》

有一定的结构：1.确立主题：文章的主题、观点，能带给别人什么2.收集素材：百度、悟空问答、知乎里找、日常生活中找3.梳理框架：总分总的结构，分段式4.加入故事：有趣味性、真实合理、名家故事，容易打动人心的
娟子爱写作·2024-02-19 19:01

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

NFS使用教程，多服务器共享文件，解决nfs服务断开客户端无法使用命令ls等，解决nfs挂载后覆盖客户端文件

文章目录一．NFS介绍二．部署安装1.测试机器2.NFS服务安装三.NFS配置及使用1.服务端系统(192.168.42.62)2.客户端系统(192.168.42.63、192.168.42.64)3
但行益事莫问前程·2024-02-19 19:45

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

有声读物配音兼职怎么做？自学配音难不难？

1⃣先选择一个播书的服务平台，例如：喜M拉雅是个开发者平台，别的服务平台许多全是要版权，喜马对新人较为友好2⃣有机器设备麦克风和外置声卡，外置声卡比较好调节。
配音新手圈·2024-02-19 19:26

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

互联网加竞赛 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-19 19:00

互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉

文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：ht
Mr.D学长·2024-02-19 19:00

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

NLP_自然语言处理项目(2)：seq2seq_attention_机器翻译（基于PyTorch）

1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型，它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。
@硬train一发·2024-02-19 18:56

【自然语言处理】seq2seq模型—机器翻译

xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例简介seq2seq是神经机器翻译的主流框架
X.AI666·2024-02-19 18:15

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

返利机器人哪个佣金高？

返利机器人哪个佣金高？顶级互联网营销大牛东方微信号：26688专注互联网副业20年。强！
桃朵app·2024-02-19 18:00

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 18:51

到底什么是哈希值，哈希值到底是怎么生成的，有什么用？

因为电脑在底层机器码是采用二进位的模式，因此通过哈希算法得到的任意长度的二进位值映像为较短的固定长度的二进位值，即哈希值。哈希值主要用途是用于文件校验或签名。
玄奕子·2024-02-19 18:44

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·2024-02-19 18:13

ChatGPT APi中Token是什么？如何计算Token使用量？

在构建和使用基于OpenAI的聊天机器人或者其他AI应用时，了解如何计算使用的token数量是至关重要的。
终码一生·2024-02-19 18:08

基础知识：localhost 与 127.0.0.1 的区别

它们似乎指向同一个意义——那就是你的本地机器。但仔细探究之下，你会发现它们之间其实存在着一些微妙的差异。今天，我们就来深究这两者之间的区别，并揭示它们在实际应用中的重要性。
·2024-02-19 18:40

如何把conda虚拟环境移到不同的机器以及soloV2安装

下面我就和大家一起来了解一下把Conda虚拟环境移到不同的机器可以通过以下步骤实现：1.在原机器上导出虚拟环境在原机器上打开命令行或终端，输入以下命令：condaactivatecondaenvexport
·2024-02-19 18:09

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45

人机交互新研究：MIT开发了结合脑电和眼电的新式眼镜，与机器狗交互

最近，「心想事成」的能力再次进化，——人类可以通过自己的想法直接控制机器人了！来自麻省理工的研究人员发表了Ddog项目，通过自己开发的脑机接口（BCI）设备，控制波士顿动力的机器狗Spot。
xwz小王子·2024-02-19 16:39

FastDFS 分布式集群搭建详解

文章目录前言1、整体架构2、安装配置FastDFS集群2.1配置tracker2.2配置storage3、启动集群4、查看集群情况5、nginx配置5.1配置storage的四台机器的nginx5.2配置
程序员大佬超·2024-02-19 16:39

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

HMI（人机界面设计）大扫盲了，UI设计的重要领域，附案例。

一、什么是HMI设计HMI设计是指人机界面设计（HumanMachineInterfaceDesign）的缩写，它是指设计师通过图形化的方式将人与机器之间的交互过程进行可视化的设计。
大千UI工场·2024-02-19 16:30

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

K8s进阶之路-Pod(创建过程)/Pause/Replicas

底层都要先创建一个容器叫pause，用来实现对内的网络及ip、文件系统、主机名、内存等共享）Replicas副本数：描述制定副本数创建第二个即为副本，名字和uid会自动调整组件架构图：k8s集群，至少需要2台ECS机器
是芸晗ya·2024-02-19 16:55

关于社交游戏中的同步服务器（长连接服务器）

，也有些疑惑，在这里发一下，欢迎各位tx各抒己见准确点说，这里所谓的“同步服务器”其实包括两个部分的内容，第一是说明通信方式是长连接，第二是服务器不具有动态扩容的能力，也就是说想增加用户数不能通过增加机器的方式来做当然
snake168·2024-02-19 16:22
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