STM8学习总结第82页

朴素贝叶斯算法学习总结

1、朴素贝叶斯算法之朴素的含义：朴素是指假定数据的特征变量之间是相互独立的。2、朴素贝叶斯算法分类：将实例分类到后验概率最大的类别当中。假设实例数据有3个特征向量：{A1,A2,A3}，Cj为分类当中的第j个类，后验概率的计算公式为：假设j的取值为0～n，那么计算出所有的P(Cj|A1A2A3)，结果最大的所对应的分类即为实例的分类。比较后验概率大小的问题，也可以简化为比较P(A1A2A3|Cj)

Jasmine0224·2022-11-27 13:41

Vue 学习总结笔记 (五)

文章目录1.Vue组件化编程1.1模块与组件1.2传统的编写方式vs组件化编写方式2.非单文件组件和单文件组件3.组件的使用4.组件的注意事项5.组件的嵌套6.VueComponent构造函数7.VueComponent和Vue实例对象有一个重要的内置关系！8.单文件组件8.1单文件组件的样式8.2单文件组件的命名8.3单文件组件和非单文件组件的对比8.4export暴露8.5Vue组件的简化8.

Forpear·2022-11-27 12:09

C#学习总结

本学期是第一次接触C#专业，对于这学期的学习，我自己对这个专业也有了一些初步的理解和收获。从第一次接触c#语言，到开始了解c#语言，到慢慢运用c#语言编写一个又一个的程序，我觉得c#语言没有我当初想象的那么难以接受，反而在每一次完成一个程序后给了我很多不一样的感受，比如高兴、有趣。我觉得我在c#语言的学习中，其实也还存在很多的困难，因为还有很有地方都不太明白是什么意思，在做题目时都是通过一点一点的

weixin_30722589·2022-11-27 08:44

Keras 回调 Callback学习总结

回调函数是一个函数的集合，会在训练阶段中使用。一般使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计信息。使用方法：传递一个列表的回调函数名称作为callbacks关键字到Sequential或Model类型的…fit()方法。在训练时，相应的回调函数的方法就会在各自的阶段被调用。编程分为两类：系统编程（systemprogramming）和应用编程（applicationprogramming）。所谓系

zhenyu_qiu·2022-11-27 08:34

DataWhale-西瓜书+南瓜书-第4章决策树学习总结-Task03-202110

4.1决策树的基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。信息增益定义为：一般而言，信息增益越大，则意味着使用某属性进行划分所获得的纯度提升越大。4.2.2增益率信息增益偏好可取数目较多的属性，所以要使用“增益率”。IV(a)称为属性a的固有值，属性a的可能取值数目越多，IV(a)越大。4.2.3基尼系数CART决策树算法使用“基尼系数”来选择划分属性。属

JZT2015·2022-11-27 03:35

异常检测 | MATLAB实现Bayes贝叶斯时间序列突变检测

异常检测|MATLAB实现Bayes贝叶斯突时间序列变检测目录异常检测|MATLAB实现Bayes贝叶斯突时间序列变检测基本描述程序设计参考资料学习总结致谢基本描述突变分为如下主要的几种：均值突变(最常见

机器学习之心·2022-11-27 01:09

2021-09-15 JAVA实验一学习总结

1、一个简单的JavaApplication程序（记性不好，所以废话以及对于别人来说容易的东西很多，仅供参考）首先贴代码：（有//的地方为题目要求添加代码）Hello.javapublicclassHello{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){System.out.println("你好，很高兴学习Java");//命令行窗口输出"你好，很高兴学习Java"Aa

椰子鸡米花·2022-11-27 00:48

机器学习实战学习手册——k-NN篇

2.1.2数据选取及标签提取3.n维分类模型3.1项目示例：优化约会网站的配对效果过程示例3.1数据收集3.2数据预处理3.2.1数据拆分3.2.2数据归一化处理3.3数据分析3.4测试算法3.5数据预测学习总结参考目录

Hogwarts扫地老太太·2022-11-26 18:20

【golang学习总结】10 golang中map用法

ccong...·2022-11-26 16:27

压缩感知算法

【压缩感知合集9】压缩感知的OMP算法（算法步骤分析、举例分析、说明总结和缺陷）_呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_压缩感知omp压缩感知--数学基础_mrlonely001的博客-CSDN博客压缩感知学习总结及

ぁず·2022-11-26 15:21

压缩感知学习总结及Matlab代码实现

目录前言一、压缩感知基本原理二、代码仿真1.CVX工具箱求解L1范数2.CVX学习视频3.仿真实现三、重点参考前言压缩感知（CompressiveSensing,CS）与传统的香农采样定理（奈奎斯特采样定理）有着明显区别，香农采样定理明确采样率应为信号带宽的2倍以上，一般工程上取2.56倍到5倍，采样率越高数据量越大。一、压缩感知基本原理压缩感知（CompressiveSensing，CS）。相对

code_Joe123·2022-11-26 15:48

【Autosar】学习总结-MCAL

一、简介MCAL：微控制器抽象层；位于BSW层中的最下层；MCAL细分，可将驱动分为：微控制器驱动、存储器驱动、通信驱动、IO驱动：二、MCAL的配置（EB-Tresos）1.PORT我理解的PORT：MCAL层中的IO驱动组中的pin脚总体配置：Port就是芯片上的每个pin脚，可以配置成DIOADCPWMICU等单引脚的功能，也能配置成CAN的TX或者RX、SPI的MOSI等等其他功能的单个p

David 's blog·2022-11-26 15:16

深度学习总结：常见卷积神经网络——AlexNet，VGG，Resnet

深度学习总结：常见卷积神经网络——AlexNet，VGG，Resnet常见模型AlexnetLRN详解ReLU比sigmoid好在哪VGGResnetResidualunit详解学习机器学习和深度学习已经一年多了

Tianlock·2022-11-26 14:37

动手学深度学习总结第一章

N维数组样例大小为1的张量#将大小为1的张量转化为Python标量c=torch.tensor([3.13])print(c,c.item(),float(c),int(c))注：c.item返回的是数值，而非Tensor类型连接操作#dim=0,纵向连接，dim=1,横向连接m=torch.cat((z,y),dim=0)n=torch.cat((y,z),dim=1)print(m,'\n',

弹幕教练宇宙起源·2022-11-25 21:58

吴恩达机器学习笔记及学习心得（0）目录

目录引言单变量线性回归线性代数回顾多变量线性回归Octave教程逻辑回归正则化神经网路表述神经网路的学习应用机器学习的建议机器学习系统的设计支持向量机聚类降维异常检测推荐系统大规模机器学习应用实例，图片文字识别总结纯属于个人学习总结和心得

lixiang8668913·2022-11-25 19:00

2022-11-25

组号：4姓名：黄兴旺部门：海事学院提交时间：2022年11月25日1.思想时间过得真快，转眼一年了，二期班马上面临结业了，最近几天在整理自己的成果，写学习总结，梳理自己的分享日记，感觉收获还是挺大的。

黄兴旺·2022-11-25 13:04

Hudi Spark SQL Call Procedures学习总结（一）（查询统计表文件信息）

前言学习总结HudiSparkSQLCallProcedures，CallProcedures在官网被称作存储过程（StoredProcedures），它是在Hudi0.11.0版本由腾讯的ForwardXu

董可伦·2022-11-25 12:10

第九周学习总结

第九周学习总结一、前缀和前缀和是什么？

纯代码废材·2022-11-25 11:04

Spring学习笔记（二十七）——springboot集成MyBatis-Plus学习总结

目录什么是MyBatis-PlusMyBatis-Plus基本特性整合和使用MyBatis-Plus1.建测试表2.新建springboot项目、导入相关依赖3.配置文件application.yml4.配置分页插件和自动化填充时间5.新建实体类6.编写dao层7.编写测试方法8.Service层的简化操作总结什么是MyBatis-PlusMyBatis-Plus（简称MP）是一个MyBatis的

不愿意做鱼的小鲸鱼·2022-11-25 10:49

【AI学习总结】均方误差（Mean Square Error,MSE）与交叉熵（Cross Entropy,CE）损失函数

出发点对于一个样本，有输入和输出结果，我们的目的是优化训练我们的模型，使得对于样本输入，模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。均方误差回归问题样本有若干维，每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据通过我们的模型预测也得到同样多的预测值，真实值可以看成一个向量，预测值也一样。预测值向量要在某种定义下与真实值向量是接近的。定义L=1N∑i=1N(y

BAJim_H·2022-11-25 10:29

分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境

机器学习之心·2022-11-25 08:36

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU多变量多步预测

多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量多步预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量多步预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB

机器学习之心·2022-11-25 08:06

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b

机器学习之心·2022-11-25 08:28

机器学习 | MATLAB实现MLP多层感知机模型设计

机器学习|MATLAB实现MLP多层感知机模型设计目录机器学习|MATLAB实现MLP多层感知机模型设计基本介绍模型描述模型设计程序设计学习总结参考资料基本介绍多层感知器（MultilayerPerceptron

机器学习之心·2022-11-25 08:53

学习多线程爬虫案例记录

在学习作者谢乾坤的《Python爬虫开发从入门到实战》微课版的4.4节时，对阶段案例——小说网站爬虫开发进行一个学习总结。

co0ker·2022-11-25 03:18

图像去雾学习总结

前言：本来题目想作为如何学习图像去雾，去雾字如其名，而学习是学会去雾方面相关的知识。但是后来一想，每个研究方向均是一片海洋，而自己是半瓶不满的杯水，如何教别人呢，因此本文只能算作学习该领域的一个阶段性总结吧，今后或许不再研究该方向，但是它引领我正式进入科研，我也会一直保持对该领域的关注。去雾原理简单，对新手友好，下面开始。最近小半年去雾研究告一段落，前后两篇水文，一篇通过GAN无深度加雾，一篇通过

Alocus_·2022-11-25 01:39

利用树莓派4B运行Mid-40激光雷达全过程

前言学习激光雷达4个月有余，将运行雷达的全过程整理一下记录下来，算是学习总结。1.烧录ubuntu镜像到树莓派第一步，用SDFormatter工具格式化SD卡。前往下载第二步，下载ubuntu镜像。

stone9528·2022-11-24 22:21

paddle 学习总结与使用指南笔记(一)

简单的一个手写字识别任务。importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalize#定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为[C通道数，H图像高度，W图像宽度]transform=Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')#下载数据集并初始化

Vertira·2022-11-24 22:35

11.23 finrl 学习总结

1、env(gym.env)创建一个gym.env为父类的金融环境2、DRLAgent()创建一个类用于导入stable_baselines3里面的强化学习模型如(A2C,SAC..等等)3、model.learn通过stable_baselines3导入的强化学习模型用learn函数进行训练模型4、tensorboard通过stable_baselines3中包含的tensorboard模块评估

python@king·2022-11-24 19:52

YOLO V1学习总结

图片大小：448*448—>7*7*（5*B+C）5：每个框的x,y,w,h,confidence;B=2：在7*7的feature上，每个cell会生成2个预测框；C：类别数。损失函数坐标中心误差和位置宽高的误差，其中1objijj表示第i个网格中的第j个预测框是否负责obj这个物体的预测，只有当某个预测框对某个物体负责的时候，才会对box的coordinateerror进行惩罚，而对哪个物体负

下大禹了·2022-11-24 17:41

时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)

时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)目录时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)预测效果基本介绍模型设计模型分析学习总结参考资料预测效果基本介绍GDP是英文

机器学习之心·2022-11-24 10:47

Vue 3.0 + Three.js 学习总结

Vue3.0+Three.js学习总结最近在学习Three.js相关的技术，恰逢Vue3.0正式版也已推出。

小黑ii·2022-11-24 08:23

《PyTorch深度学习实践》完结合集--B站刘二大人学习总结

本篇主要是各类模型的基本介绍及应用，不涉及深层技术。学习视频指路→B站指路代码实践指路→代码指路课件获取：通过百度网盘分享的文件：PyTorch深…链接:https://pan.baidu.com/s/1iSY7LgEigOWUWEBLmN1j0A?pwd=ect0提取码:ect0复制这段内容打开「百度网盘APP即可获取」目录正文开始：1.Overview2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5

木马苇·2022-11-24 07:53

分类预测 | Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测基本介绍研究回顾模型设计模型结构程序设计学习总结基本介绍Matlab

机器学习之心·2022-11-24 01:14

Android基础知识点学习总结

Android基础知识点学习总结安卓基础知识个人学习笔记分享~一、Android系统架构Linux内核层→系统运行层→应用框架层→应用层1、Linux内核层：Android系统是基于Linux内核的，这一层为硬件提供了底层的驱动

呓夏v·2022-11-23 23:18

spring-security源码学习总结

由于SpringBoot对Security的支持类均位于org.springframework.boot.autoconfigure.security包下，主要通过SecurityAutoConfiguration自动配置类和SecurityProperties属性配置来完成，所以需要下载springboot源码深入学习SecurityAutoConfiguration首先来看SecurityAu

紫荆之后-·2022-11-23 19:45

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能 Python面向对象学习总结之Python与Java的区别

目录前言简述面向对象类对象特性前言经过学习，对Python面向对象部分有了一定的了解。总结记录：面向对象上Python与Java的部分区别简述从类、对象、特性三个层面来简述其部分区别面向对象类PythonJava定义classClassName(object):passpublicclassClassName{}类名要与文件名一致属性在类中，方法外定义属性即可需要使用static修饰方法使用@cl

鹏晓星·2022-11-23 19:58

机器学习+模式识别学习总结（五）——集成学习

一、定义1、集成学习：集成学习的核心思想就是构建并结合多个学习器提升性能。将多个分类方法聚集在一起，以提高分类准确性，可以是不同或相同的算法（异质集成/同质集成），最后通过某种方法把学习结果集成起来。是一种机器学习范式，使用多个学习器来解决同一个问题。2、集成学习两大类：（1）个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，如，Boosting；（2）个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时

尼笛芽在努力·2022-11-23 18:41

python的 numpy库学习总结和介绍(超详细)模块

目录前言numpy是什么？一、创建数据容器1.np.array(),通过传递一个列表，元祖来创建2.np.zeros(),np.ones(),np.empty(),np.full(),传递对应的形状参数，来创建一个初始化的数组3.np.linspace()与np.arange()的使用4.运用np.random来创建随机数数组5.数组的常见属性二、操作数据容器1.数组的变形2.数组的拼接3.数组的

还得加油啊！·2022-11-23 18:44

马尔科夫链学习总结

马尔科夫链模型的状态转移矩阵的性质（收敛）：importnumpyasnpmatrix=np.matrix([[0.9,0.075,0.025],[0.15,0.8,0.05],[0.25,0.25,0.5]],dtype=float)vector1=np.matrix([[0.3,0.4,0.3]],dtype=float)foriinrange(100):vector1=vector1*mat

咕噜qqq·2022-11-23 16:03

python面向对象的学习总结

1.self到底是什么？(1)无论是类中的构造函数还是普通的类方法，都要求第一个参数为self，实际调用它们的谁，则第一个参数self就代表谁。(2)self代表类的实例,代表当前对象的地址，不代表类(3)对于构造函数中的self参数，其代表的是当前正在初始化的类对象。(4)通过self参数，每个类只能调用自己的类变量和类方法。self可以作为类的方法与普通方法的区别：类的方法有一个额外的第一个参

咕噜qqq·2022-11-23 16:33

2022-11-22

郑德江经验分享学习总结2022年11月22日郑校长入莱山区朱塂堡小学进行讲座，校长说学校是社会上仅剩的一份净土，我深表认同。

初心sc·2022-11-23 12:25

YOLO学习总结与数据集制作

文章目录一、YOLOV3概述1.YOLOV3特点2.改进之处4.边框预测5.优缺点6.统一网络二、数据集1.VOC数据集PascalVOC（PascalVisualObjectClasses）2.COCO数据集MicrosoftCOCO(CommonObjectsinContext)3.ObjectInstance类型的标注格式4.polygon格式5.ObjectKeypoint类型的标注格式6

Magician0619·2022-11-23 11:29

结构光、双目、ToF——三种3D技术对比

本文系作者学习总结，用于个人学习记录，读者若有见解，请不吝

BILL245·2022-11-23 10:57

#2文献学习总结---人脸识别

文献：Howfararewefromsolvingthe2D&3DFaceAlignmentproblem?(andadatasetof230,0003Dfaciallandmarks)（a）结合最先进的人脸特征点定位（landmarklocalization）架构和最先进的残差模块（residualblock），我们首次构建了一个非常强大的基准，在一个非常大的2D人脸特征点数据集（faciall

null_kk·2022-11-23 09:01

Tensorflow中conv2d的两种padding方式（SAME与VALID）选择以及与Pytorch中对比

说明自己的学习总结，参考了其他一些博客并加上了自己的一些理解，所以有部分直接复制的内容变量表示会不同（侵删），如有谬误，欢迎指正基础知识变量表示输入图片的宽和高：i_w和i_h输出特征图的宽和高：o_w

gouchen_·2022-11-23 04:02

RPC、算法题等知识学习总结

问题汇总1.写RPC实现的框架和解决的问题?1）跟语言平台绑定的开源RPC框架主要有下面几种：Dubbo：国内最早开源的RPC框架，由阿里巴巴公司开发并于2011年末对外开源，仅支持Java语言。Motan：微博内部使用的RPC框架，于2016年对外开源，仅支持Java语言。Tars：腾讯内部使用的RPC框架，于2017年对外开源，仅支持C++语言。SpringCloud：国外Pivotal公司2

想当开心果哦·2022-11-23 01:35

非常详细的transformer笔记，包括XLNet, MT-DNN, ERNIE, ERNIE2, RoBERTa

这是作者多年以来学习总结的笔记，经整理之后开源于世。笔记地址：http:

风度78·2022-11-22 23:26

经济数据预测 | Python实现机器学习(MLP、XGBoost)金融市场预测

经济数据预测|Python实现机器学习(MLP、XGBoost)金融市场预测目录经济数据预测|Python实现机器学习(MLP、XGBoost)金融市场预测基本介绍程序设计MLPXgboost学习总结参考资料基本介绍成功的股市投资既需要技巧

小橘算法屋·2022-11-22 22:28

离线强化学习总结！(原理、数据集、算法、复杂性分析、超参数调优等）

来源知乎，作者丨旺仔搬砖记由于内容过长，本文仅展示部分内容，完整系列请查阅博客：https://www.zhihu.com/column/c_1487193754071617536离线强化学习（OfflineRL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并

人工智能与算法学习·2022-11-22 21:35

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