Machines 第5页

【人体姿态估计1】Convolutional Pose Machines_2016

文章目录1.Introduction2.网络结构简介3.Method3.1PoseMachines3.2ConvolutionalPoseMachines——CPMs3.2.1KeypointLocalizationUsingLocalImageEvidence3.2.2SequentialPredictionwithLearnedSpatialContextFeatures3.2.3CMP的学习

呆呆的猫·2020-08-15 07:18

Docker 19问题:unable to resolve docker endpoint: ca.pe

描述：目前docker更新到了19版本，在安装的时候出现以下问题unabletoresolvedockerendpoint:OpenC:\User\xxx\.docker\machine\machines

月想容·2020-08-14 20:11

《The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines》——容错虚拟机，中文翻译

一个实用的容错虚拟机系统Daniel J. Scales, Mike Nelson, and Ganesh VenkitachalamVMware公司{scales、mnelson ganesh} @vmware.com原文地址：http://nil.csail.mit.edu/6.824/2018/papers/vm-ft.pdf摘要我们实现了一个商业企业级系统，用于提供容错虚拟机，该系统基于通

段长风·2020-08-14 11:10

Super Washing Machines

题目链接：https://leetcode.com/problems/super-washing-machines/#/descriptionYouhavensuperwashingmachinesonaline.Initially

xiaocong1990·2020-08-13 23:09

No.75-HackTheBox-windows-SecNotes-Walkthrough渗透学习

**HackTheBox-windows-SecNotes-Walkthrough**靶机地址：https://www.hackthebox.eu/home/machines/profile/151靶机难度

大余xiyou·2020-08-13 17:14

算法练习笔记（十二）—— 超级洗衣机

https://leetcode.com/problems/super-washing-machines/#/descriptionYouhavensuperwashingmachinesonaline.Initially

一寸勾·2020-08-13 13:33

NVIDIA Jetson TX2学习教程网址

1.官网https://www.nvidia.com/zh-cn/autonomous-machines/embedded-systems-dev-kits-modules/https://developer.nvidia.com

dadaHaHa1234·2020-08-12 12:55

Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines 论文研读

摘要本文提出了一种用于训练支持向量机的新算法：序列最小优化算法（SMO）。训练支持向量机需要解决非常大的二次规划（QP）优化问题。SMO将这个大的QP问题分解为一系列最小的QP问题。这些小的QP问题可以通过解析来解决，从而避免了将耗时的数值QP优化用作内部循环。SMO所需的内存量与训练集大小成线性关系，这使SMO可以处理非常大的训练集。由于避免了矩阵计算，因此对于各种测试问题，SMO随训练集大小在

TimDyh·2020-08-10 06:44

监督学习之四——支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

文章目录1支持向量机基本概念（SupportVectorMachines，SVM）1.1SVM1.2支持向量和间隔1.3SVM基本型1.4对偶问题1.5KKT条件1.6序列最小最优化（SMO）算法1.7线性不可分支持向量机与软间隔最大2SVR（SupportVectorRegressor）数学原理3常用kernel函数1支持向量机基本概念（SupportVectorMachines，SVM）1.1

李豪呀·2020-08-09 01:31

SVM用sklearn库实现（一）

**SVMsupport_vector_machines支持向量机1、解决的是二分类问题2、什么样的决策边界才是最好的。3、找到一条线（面），使离该线最近的点，能够最远。

weixin_41376658·2020-08-09 01:37

支持向量机（support vector machines, SVM）

一、SVM简介二、线性SVM算法原理三、非线性SVM算法原理一、SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的hinge损失函数的最小化

weixin_38834188·2020-08-09 01:06

斯坦福机器学习视频笔记 Week7 支持向量机 Support Vector Machines

SVM被许多人认为是最强大的“黑箱”学习算法，并通过提出一个巧妙选择的优化目标，今天最广泛使用的学习算法之一。OptimizationObjective根据LogisticRegression，有如下表述：为了达到尽量好的分类效果，我们需要theta‘*x>>0ortheta‘*x1orh(x)->0,可以看出这时我们的分类效果是最具说服力的。根据逻辑回归的CostFunction我们可以得到上面

weixin_30421525·2020-08-08 23:22

吴恩达机器学习之支持向量机(Support Vector Machines)（一）：优化目标（详细笔记，建议收藏，已有专栏）

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html文章目录支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标参考视频:12-1-OptimizationObjective(15min).mkv到目前为止,你已经见过

汪雯琦·2020-08-08 19:36

机器学习之支持向量机(Support Vector Machines)

支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)是一种二分类模型。其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，通过引入核技巧的方式，可以实现非线性分类。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。间隔最大化的直观解释是：对训练数据集找到几何间隔最大的超平面意味着以充分大的确信度对训练数据进行分类。也就是说，不仅将正负实例分开，而且最难分的实例点(离超平面最近的点)也有足够大的确信

David_Hdw·2020-08-08 18:28

【机器学习】支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

SVM简介支持向量机（SupportVectorMachines）是一种二分类模型，对于多分类通常将其分解为多个二元分类问题，再进行分类。SVM的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分隔超平面。如下

Krone_·2020-08-08 12:40

机器学习入门（10）——支持向量机(Support Vector Machines)

支持向量机（supportvectormachines）是一种二分类模型，属于监督学习算法。它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。优化目标（OptimizationObjective）与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。接下来将从逻辑回归开始展示如何一点一点

StriveQueen·2020-08-08 11:47

Linux系统中Virtual Machines虚拟机克隆后配置问题

一、配置IP地址输入命令#vi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0得到的是克隆主机的相关IP配置，需要更改IPADDR的数据，得到唯一的IP。更改完IPADDR后，输入命令，进行重启。#servicenetworkrestart重启成功后，通过ping命令，检查是否可以联网配置IP成功。二、设置独立的主机名输入命令#vi/etc/sysconfig/n

要吃鱼的小虾米·2020-08-08 03:32

持续学习——Automatic Recall Machines-Internal Replay, Continual Learning and the Brain——arxiv202006

AbstractReplay-basedmethods,presentamethodwheretheseauxiliarysamplesaregeneratedonthefly（出发点，就是减少内存开销），也加入了神经科学的启发来加强motivation。Introductionlearnfromsequentialornon-stationarydata的能力（人和神经网络相比），谈到repla

leiitbe23·2020-08-06 12:47

利用SVM支持向量机对彩色图像进行分割并使用OpenCV进行实现

1、首先是SVM的构造原文这样说http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/support_vector_machines.html#c

chen_WM·2020-08-04 18:41

机器学习之支持向量机： Support Vector Machines (SVM)

机器学习之支持向量机：SupportVectorMachines(SVM)欢迎访问人工智能研究网课程中心网址是：http://i.youku.com/studyai本篇博客介绍机器学习算法之一的支持向量机算法：理解支持向量机（UnderstandingSVM）使用支持向量机（UsingSVM）使用高斯核(GaussianKernel)训练SVM分类器使用自定义核(CustomKernel)训练SV

ScorpioDoctor·2020-08-03 09:53

机器学习（5）：支持向量机（support vector machines）

目录一、概述二、线性可分支持向量机2.1SVM要解决的问题2.2距离计算2.3优化的目标2.4目标函数2.5SVM求解2.6SVM求解实例2.7支持向量机名字的本质三、软间隔soft-margin三、核函数：低维不可分问题3.1高斯核函数四、sklearn中的支持向量机4.1SVC参数4.2调节C参数SoftMargin问题4.3gamma参数一、概述支持向量机（supportvectormach

陈宸-研究僧·2020-08-03 03:22

SVM(support vector machines)支持向量机

1线性可分支持向量机和硬间隔最大化1.1定义给定线性可分训练数据集，通过间隔最大算法或等价求解凸二次规划问题学得分离超平面：w∗⋅x+b∗=0w^*\cdotx+b^*=0w∗⋅x+b∗=0相应的分类预测函数是：f(x)=sign(w∗⋅x+b∗)f(x)=sign(w^*\cdotx+b^*)f(x)=sign(w∗⋅x+b∗)与感知机的对比：线性可分支持向量机和感知机的分离超平面和决策函数完全

Fron Suk·2020-08-02 22:34

spark简介

Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发，可用来构建大型的、低延迟的大数据处理的应用程序。

gongpulin·2020-07-31 17:15

could not read CA certificate的解决方法

“couldnotreadCAcertificate“C:\Users\username\.docker\machine\machines\

Websites·2020-07-30 18:29

【HTB】Craft Machines Writeup

0x00靶机信息0x01信息收集使用nmap扫描靶机端口：只开了两个端口，直接访问https://10.10.10.110,得到如下界面：没有进一步的暗示，再查看页面源码，得到如下两个域名：https://api.craft.htb/api/https://gogs.craft.htb/但是直接访问是失败的，因为没有dns的关系。于是需要现在hosts文件下添加两个域名并保存。网站是craftcm

Tr@cer·2020-07-30 14:57

05_Support Vector Machines_02_Polynomial Kernel_Gaussian RBF_Kernelized SVM Regression_Quadratic Pro

05_SupportVectorMachines_hinge_supportvectors_decisionfunction_Lagrangemultiplier拉格朗日乘数https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/104151351Usingtheseresultstoeliminatew,b,and{ξn}fromtheLagra

LIQING LIN·2020-07-29 09:14

Spark内核之美（一）：RDD的原理与源码分析

Spark生态系统也称为BDAS，是伯克利APM实验室所开发的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（People）三者之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。

静灵公子·2020-07-28 14:16

IE10 下 ASP.NET PageRequestManager、_doPostBack 未定义解决方法

\machines文件夹复制到\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\Config\Browsers，覆盖以前的版本2.打开提升的命令提示符并运行\Windows

一树梨花压海棠·2020-07-28 03:12

Spark简介及其在ubuntu下的安装使用

Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

iteye_13202·2020-07-16 00:56

解决vagrant上使用Homestead很慢(响应速度10s+)

经验证也不是数据库的原因.通过网上查询了解到,是因为VirtualBox的IO引起的:http://mitchellh.com/comparing-filesystem-performance-in-virtual-machines

weixin_34056162·2020-07-15 05:44

Deploy WebLogic12c to Multiple Machines

Inthispost,weset-upaWebLogicclusterthatspansmultiplemachines.WestartwithinstallingtheWebLogicsoftwareonthemachinesinvolved.Next,wecreatetheWebLogicdomainbyusingtheWebLogicScriptingTool(WLST).Usepackan

piperzero·2020-07-13 09:34

[深度学习从入门到女装]detectron2源码阅读-Trainer

__main__":#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'#--config-file--resume--eval-only--num-gpus--num-machines

炼丹师·2020-07-11 14:50

Spark入门实战系列--1.Spark及其生态圈简介

【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在《倾情大奉送–Spark入门实战系列》获取1、简介1.1Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,

yirenboy·2020-07-10 13:30

【论文笔记】Neural Person Search Machines (ICCV2017)

摘要作者调查了一下室外真实场景下的PersonReID工作，大部分相关工作都是detection+ReID分成两步来做的，这篇文章提出NPSM方法来实现一步到位。NPSM主要借助LSTM和attention的思想，逐步衰减原图中所应该关注的ROI区域，直到最后得到一个很精确的ROI区域，这个区域就是应该搜索的person目标。实验结果表明，在CUHK-SYSU和PWR数据集上都取得了State-o

迷川浩浩_ZJU·2020-07-09 22:30

Programming Exercise 6: Support Vector Machines Machine Learning

大家好，今天总结Coursera网课上AndrewNgMachineLearning第六次作业(1)gaussianKernel.mfunctionsim=gaussianKernel(x1,x2,sigma)%RBFKERNELreturnsaradialbasisfunctionkernelbetweenx1andx2%sim=gaussianKernel(x1,x2)returnsagaus

小湉湉·2020-07-09 22:50

OpenShift 4 之登录进 CodeReady Container 的 CoreOS

获得运行CRC的虚拟机IP$crcip192.168.130.11用证书登录CoreOS$ssh-i~/.crc/machines/crc/[email protected]

dawnsky.liu·2020-07-08 22:39

锁定文件失败打不开磁盘“D:\Documents\Virtual Machines\Red Hat Enterprise Linux 6 64 位\Red Hat Enterprise Linux

问题描述：在oracle数据库添加数据文件时，发现失败，一直执行中。最后发现虚拟机已经宕机。重启虚拟机时，报错如下：解决过程：首先，发现D盘慢了，使用了100%，删除一些无用的文件，移动一些大文件到其它盘，保证虚拟机安装所在的盘有空闲空间。然后，进入D:\Documents\VirtualMachines\RedHatEnterpriseLinux664位\(错误提示)，删掉.lck的锁文件。资料

京斗码农·2020-07-08 20:38

论文笔记：Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

hexiangnan2017NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalyticsManypredictivetasksofwebapplicationsneedtomodelcategoricalvariables,suchasuserIDsanddemographicslikegendersandoccupations.Toapplyst

duo'la'mi'ya·2020-07-08 04:37

【姿态估计文章阅读】Single-Stage Multi-Person Pose Machines【依图科技】

一、今年ICCV2019刚出炉的文章，颜水成教授团队的，非官方代码：https://github.com/murdockhou/Single-Stage-Multi-person-Pose-Machines

Hi_AI·2020-07-07 08:46

nvidia jetson xavier nx与agx xavier和tx2对比

70x45mm，AGXxavier为100x87mm）2、性能是TX2和jetsonNano的10倍3、安装ubuntu系统https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines

东街听落雨·2020-07-06 17:32

VMWare虚拟机非正常关闭后无法启动的解决方案

机器重启后，虚拟机系统总是无法正常启动，弹出类似下面的错误：Cannotopenthedisk‘C:\VM-machines\WindowsXP-001\WindowsXPP

wswg1987·2020-07-06 07:19

Yocto项目中systemd升级引发的问题及对策

最近Yocto项目中为了解决一些CVE问题，将systemd由v237升级到了v242，结果根文件系统启动后发现原来可以正常工作的系统单元（包括machines.target和systemd-networkd.service

简单IoT·2020-07-06 05:45

WINDOWS mstsc 使用VNC和xorg-xrdp两种Session方式远程桌面连接 Ubuntu 18.04

的方式来连接：可以参考网址：https://websiteforstudents.com/access-ubuntu-18-04-lts-beta-desktop-via-vnc-from-windows-machines

星海一叶舟·2020-07-05 13:25

《The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines》论文研读

VM-FT论文研读说明：本文为论文《TheDesignofaPracticalSystemforFault-TolerantVirtualMachines》的个人理解，难免有理解不到位之处，欢迎交流与指正。论文地址：VM-FT论文本文的总结包括论文内容以及MIT6.824Lec4中的授课内容，其中包含了论文中没有提及的一些细节。1.前言本论文主要介绍了一个用于提供容错虚拟机(fault-toler

BrianLeeLXT·2020-07-05 12:00

《统计学习方法》-李航、《机器学习-西瓜书》-周志华总结+Python代码连载（七）--支持向量机SVM（Support vector machines）

一、支持向量机的概述给定训练样本集,分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同样本分开，支持向量机就是讨论并解决怎么找到这样的超平面。在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：其中为法向量，决定了超平面的方向；b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离，显然超平面可以由w和b共同决定。样本空间中任意点x与超平面的距离可以写为：距离超平面最近的几个训练样本点成为

xiao韩·2020-07-05 04:00

离线轻量级大数据平台Spark之单机部署及Java开发

1、Spark平台基本介绍Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

fjssharpsword·2020-07-04 15:33

【论文翻译假新闻检测综述 HICSS 2019】Can Machines Learn to Detect Fake News? A Survey Focused on Social Media

论文题目：CanMachinesLearntoDetectFakeNews?ASurveyFocusedonSocialMedia论文来源：HICSS2019，Proceedingsofthe52ndHawaiiInternationalConferenceonSystemSciences论文链接：https://www.researchgate.net/publication/330364905

byn12345·2020-07-01 19:00

【037】4 ways to build a human company in the age of machines

Speaker:TimLeberechtKeywords:beautymachineagecompanyAbstract:机器时代，人能做什么？以人为主的公司需要关注哪些方面？Content:Situation:atthenewmachineageMachinerequiredtodoworkefficientlyHumansrequiredtodoworkbeautifullyAction:4p

TedDigger·2020-06-30 22:08

OpenCV2.4.9源码分析——Support Vector Machines

引言本文共分为三个部分，第一个部分介绍SVM的原理，我们全面介绍了5中常用的SVM算法：C-SVC、ν-SVC、单类SVM、ε-SVR和ν-SVR，其中C-SVC和ν-SVC不仅介绍了处理两类分类问题的情况，还介绍处理多类问题的情况。在具体求解SVM过程中，我们介绍了SMO算法和广义SMO算法。第二个部分我们给出了OpenCV中SVM程序的详细注解。第三个部分我们给出了一个基于OpenCV的SVM

zhaocj·2020-06-30 14:01

Convolutional Pose Machines

cpm是CMU开源项目OpenPose的前身，目前在MPII竞赛singleperson中排名第七。Poseestimation任务属于FCN的一种，输入是一张人体姿势图，输出n张热力图，代表n个关节的响应。CPM网络结构如下图所示，X代表了经典的VGG结构，在每个stage末用1✖️1卷积输出heatmap，与label计算loss（中间监督）。在cpm中，网络有一个格外的输入：centerma

Gods_Dusk·2020-06-30 07:10

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