machines

CHAPTER 5 Support Vector Machines

核心：dualproblem，kerneltrick，最原始的SVM是处理线性可分的情况，对于非线性可分的，可以使用softmarginSVM（不需要所有的instance都分类正确）；也可以加入其他非线性的feature或者SimilarityFeatures，强行使得线性可分，比如以下加入二阶feature后就线性可分了上图用的是高维的Polynomialfeature，下图是addingsi
GoDeep·2020-10-10 08:02

漫谈 Clustering 系列 - 笔记

把博主资料拉出来膜拜OrzChiyuanZhangComputerScience&ArtificialIntelligenceLaboratory(CSAIL)TheCenterforBrains,Minds&Machines
cmonkey·2020-09-17 10:43

聊聊Docker和虚拟机

附上链接：https://nickjanetakis.com/blog/comparing-virtual-machines-vs-docker-containers中文链接：作者：正则云科技链接：https
土豆钊·2020-09-16 16:59

python实现数据可视化_使用Matplotib python实现数据可视化

python实现数据可视化IFeel:我觉得：Intoday’sdigitalworlddatahasbecomeasimportantasair.Machines&humansbothareliterallybreathingin
weixin_26755331·2020-09-16 13:26

论文阅读 Performance Comparison Between Linux Containers and Virtual Machines

PerformanceComparisonBetweenLinuxContainersandVirtualMachinesAbstractINTRODUCTIONII.BACKGROUNDIII.RELATEDWORKIV.PERFORMANCEANDSCABILITYCOMPARISIONV.CONCLUSIONREFERENCESAbstract随着云计算和虚拟化的出现，现代分布式应用程序在虚
蝴蝶Maple·2020-09-16 09:57

机器学习之FM与FFM（Factorization Machines）

FM是机器学习中的一种类似于SVM的算法模型，常用于高维稀疏的数据中。相比SVM中的多项式核，其同样可以捕捉数据中不同变量之间的作用关系。但是相比SVM，它具有如下几个优点:1、FM允许在非常稀疏的数据下进行参数估计，SVM不行。2、FM具有线性复杂度，可以在原始状态下进行优化，不依赖于支持向量，比如SVMs。3、FMs是一种适用于任意实值特征向量的通用预测器。而其他的一些对于数据有限制。首先，我
喂鱼W_y·2020-09-16 04:09

convolutional pose machines, CVPR 2016

convolutionalposemachines,CVPR2016.论文：http://arxiv.org/abs/1602.00134project：https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release
_menglan_Zi·2020-09-14 16:24

在VMware中使用Android Studio时遇见错误提示”HAXM doesn't support nested virtual machines”的解决方法？

首先，可能是未安装HAXM。如果安装了，还需要完成以下步骤：在处理器中选择虚拟化引擎中的第一项：
wkk1kkw·2020-09-13 19:16

Windows10 家庭普通版 安装Docker Toolbox

补充：1、安装DockerToolbox时，会在C:\Users\ccy.docker\machine\machines目录下生成default目录，这个默认的镜像可能运行不正常，可以直接删掉，使用下面的
隐秘邮·2020-09-13 17:42

Tokenizers: How machines read

Transformer(2017)和BERT(2018)加速了NLP的发展。在将预料送入模型前，我们需要对预料进行处理：1.分词（Splittheinputintosmallerchunks）2.向量化（Representtheinputasavector）在训练向量前，我们要先确定好分词的协议(tokenizationpolicy).1）需要有一个庞大的词库（vocabulary）即使学习到了“
Claroja·2020-09-12 22:02

[AtCoder3954]Painting Machines

https://www.zybuluo.com/ysner/note/1230961题面有\(n\)个物品和\(n-1\)台机器，第\(i\)台机器会为第\(i\)和\(i+1\)个物品染色。设有\(num\)个方案完成全部染色需动用\(x\)台机器，则询问\(\sumx*num\)。\(n\leq10^6\)解析一道有一定思考难度的计数题。我一开始想的是，可以枚举\(x\)，且染色方案数决定于前
weixin_30497527·2020-09-12 07:03

OpenCV 2.4+ C++ SVM介绍

www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2784125.html英文：http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/support_vector_machines.html
艳光普照·2020-09-11 03:45

推荐系统（九）Factor Machines

背景有时系统中用户的行为比较稀少，采集到的样本很稀疏，这样直接导致常用的拟合方法学到的模型存在严重的过拟合问题，即特征之间存在严重的依赖和隔离关系，使得模型无法进一步学习到精准的内在规律。为了解决这一问题，FM模型应运而生，其基本原理是学到特征与特征之间的关系，从而达到更加精准的预测的目的。递进引用论文原文的图示，图中的一条样本描述了当前用户的id特征、当前物品的id特征、当前用户对其他物品的打分
LightYoungLee·2020-08-26 15:57

支持向量机(support vector machines, SVM)

定义SVM是一种二类分类模型，他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。模型分类线性可分支持向量机当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机。线性支持向量机当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性分类器，即线性支持向量机。非线性支持向量机当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化。学习非线性支持向量机1.线性可分支持向
ewrewrbbtrse·2020-08-25 16:54

No.151-HackTheBox-Linux-CTF-Walkthrough渗透学习

**HackTheBox-Linux-CTF-Walkthrough**靶机地址：https://www.hackthebox.eu/home/machines/profile/172靶机难度：高级（5.0
大余xiyou·2020-08-25 07:44

旅行的意义

toseetheworld;toeyewitnessgreatevents;towatchthefacesofthepoorandthegesturesoftheproud;toseestrangethings—machines
maybelillian_gu·2020-08-25 05:44

Windows10，Docker Desktop，“could not read CA certificate...”错误的解决办法

错误：couldnotreadCAcertificate"C:\\Users\\username\\.docker\\machine\\machines\\default\\ca.pem":openC:
EahanZhang·2020-08-24 13:32

解决homestead-7: Warning: Remote connection disconnect. Retrying...

laravelacademy.org/post/8671.html使用vagrantup命令之后，如果有以下报错，请更改private_key文件的权限C:\Users\ilaptop\Homestead\.vagrant\machines
php_lovepan·2020-08-23 21:03

Tuxedo学习笔记－UBBCONFIG

Ø*RESOURCES节（必须）：与整个系统有关的配置信息Ø*MACHINES
granken·2020-08-23 10:08

Finite State Machines (FSM)

Version:PrinterFriendlyIntroductionJasonBrownleeForwardFinitestatemachineisatechniqueIhavebeenhearingaboutforsometime,probablysinceIfirstgotinterestedinfirstpersonshooter(FPS)computergames.Ineverreall
yuyin86·2020-08-23 08:54

HDLbits答案更新系列18（3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.27 Q6b: FSM next-state logic等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.27Q6b:FSMnext-statelogic（Exams/m2014q6b）3.2.5.28Q6c:FSMone-hotnext-statelogic（Exams/m2014q6c）3.2.5.29Q6:FSM（Exams/m2014q6）3.2.5.30Q2a:FSM（Exams/2012q2fsm）3.2.5.31Q2b:
wangkai_2019·2020-08-23 07:35

HDLbits答案更新系列13（3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.10 Lemmings 1等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.10Lemmings1（Lemmings1）3.2.5.11Lemmings2（Lemmings2）3.2.5.12Lemmings3（Lemmings3）3.2.5.13Lemmings4（Lemmings4）结语HDLbits网站链接前言今天更新几道题目，这几道题目是旅鼠游戏，这个游戏层层递进，状态机的思想体现地淋漓尽致，希望
wangkai_2019·2020-08-23 07:04

HDLbits答案更新系列12（3.2.5 Finite State Machines 3.2.2.5 Simple state transitions 3等 ）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.5Simplestatetransitions3（Fsm3comb）3.2.5.6Simpleone-hotstatetransitions3（Fsm3onehot）3.2.5.7SimpleFSM3（asynchronousreset）（Fsm3）3.2.5.8SimpleFSM3（synchronousreset）（Fsm3s
wangkai_2019·2020-08-23 07:04

HDLbits答案更新系列11（3.2 Sequential Logic 3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.1 Simple FSM 1等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.1SimpleFSM1（asynchronousreset）3.2.5.2SimpleFSM1（synchronousreset）3.2.5.3SimpleFSM2（asynchronousreset）3.2.5.4SimpleFSM2（synchronousreset）结语HDLbits网站链接前言今天终于来到了数字IC设计的另
wangkai_2019·2020-08-23 07:04

HDLBits刷题合集—19 Finite State Machines-5

HDLBits刷题合集—19FiniteStateMachines-5HDLBits-146Exams/m2014q6bProblemStatement考虑下面显示的状态机，它有一个输入w和一个输出z。假设你希望使用三个触发器和状态码y[3：1]=000、001，…，101分别用于状态A，B，…，F来实现FSM。显示此FSM的状态分配表。推导触发器y[2]的次态表达式。仅实现y[2]的下一状态逻辑
GitHDL·2020-08-23 04:16

HDLBits刷题合集—18 Finite State Machines-4

HDLBits刷题合集—18FiniteStateMachines-4HDLBits-140Exams/ece2412013q8ProblemStatement实现一个Mealy型有限状态机，该状态机可以识别“101”序列，其输入信号命名为x。当检测到“101”序列时，状态机的输出信号将置为逻辑1。该状态机执行低电平有效的异步复位。它可能只有3个状态，而且可以识别重叠的序列。状态转换图如下：代码如
GitHDL·2020-08-23 04:16

HDLBits刷题合集—16 Finite State Machines-2 Lemmings

HDLBits刷题合集—16FiniteStateMachines-2LemmingsHDLBits-129Lemmings1ProblemStatementLemmings游戏涉及具有简单大脑的生物。如此简单以至于我们将使用有限状态机对其进行建模。在Lemmings的2D世界中，Lemmings可以处于以下两种状态之一：向左行走或向右行走。如果碰到障碍物，它将切换方向。特别是，如果Lemming
GitHDL·2020-08-23 04:15

HDLbits答案更新系列16（3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.20 Sequence recognition等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.20Sequencerecognition（Fsmhdlc）3.2.5.21Q8:DesignaMealyFSM（Exams/ece2412013q8）3.2.5.22Q5a:Serialtwo'scomplementer（MooreFSM）（Exams/ece2412014q5a）3.2.5.23Q5b:Serialtwo'sc
wangkai_2019·2020-08-23 04:09

HDLbits答案更新系列17（3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.24 Q3a: FSM等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.24Q3a:FSM（Exams/2014q3fsm）3.2.5.25Q3b:FSM（Exams/2014q3bfsm）3.2.5.26Q3c:FSMlogic（Exams/2014q3c）结语HDLbits网站链接前言今天继续更新几道题目，这几道题目很有技巧性，其中又有状态机加计数器的组合题，下面就让我们一起看看解题思想吧。3.2
wangkai_2019·2020-08-23 04:09

HDLbits答案更新系列14（3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.14 One-hot FSM等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.14One-hotFSM（Fsmonehot）3.2.5.15PS/2packetparser（Fsmps2）3.2.5.16PS/2packetparseranddatapath（Fsmps2data）结语HDLbits网站链接前言今天继续更新几道题目。3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.14One-ho
wangkai_2019·2020-08-23 04:38

HDLbits答案更新系列15（3.2.5 Finite State Machines 3.2.5.17 Serial receiver等）

目录前言3.2.5FiniteStateMachines3.2.5.17Serialreceiver（Fsmserial）3.2.5.18Serialreceiveranddatapath（Fsmserialdata）3.2.5.19Serialreceiverwithparitychecking（Fsmserialdp）结语HDLbits网站链接前言今天终于来到了这几道题，其中第三道题博主不知道
wangkai_2019·2020-08-23 04:38

HDLBits刷题合集—17 Finite State Machines-3

HDLBits刷题合集—17FiniteStateMachines-3HDLBits-133FsmonehotProblemStatement给定以下具有1个输入和2个输出的状态机：假设此状态机使用独热编码，其中state[0]至state[9]分别对应于状态S0至S9。除非另有说明，否则输出为零。实现状态机的状态转换逻辑和输出逻辑部分（但不实现状态触发器）。你将给定state[9：0]中的当前状
GitHDL·2020-08-23 04:04

HDLBits刷题合集—15 Finite State Machines-1

HDLBits刷题合集—15FiniteStateMachines-1HDLBits-120Fsm1ProblemStatement这是一个Moore型状态机，有两个状态，一个输入，一个输出。实现此状态机。注意重置状态是B。这个练习与下一题fsm1s相同，但是使用异步重置。代码如下：moduletop_module(inputclk,inputin,inputareset,outputout);p
GitHDL·2020-08-23 04:03

[ICDE‘20] Sequence-Aware Factorization Machines for Temporal Predictive Analytics (SeqFM)

原论文Motivation现有的基于矩阵分解的模型不能捕捉序列信息，于是作者提出了新颖的SeqFM模型，分别学习静态特征（如性别）、动态特征（如交互信息）以及二者之间的关系。Introduction为了避免特征工程中手工设计，FMs(factorizationmachines)用来将原始的特征嵌入到隐向量空间，并且通过对emb内积学习特征之间的联系。但是plainFM受限于线性表达能力，DNN-b
_Mogician·2020-08-22 14:46

[SIGIR‘20] Certifiable Robustness to Discrete Adversarial Perturbations for Factorization Machines

FM对离散对抗扰动的可信鲁棒性现有的健壮性训练方法忽略了离散特征，并且缺少有效的检验机制。本文首次进行了FM对离散对抗扰动的鲁棒性研究。Motivation核心的想法是通过训练让真实的样本更可信，让扰动影响的样例最少。在一个确定的扰动空间中（比如可变特征数是最大维度），生成离散的worst-case。在worst-case下的模型依旧健壮，足以证明模型在一般情况下的鲁棒性。RelatedWorks
_Mogician·2020-08-22 14:46

[SQL in Azure] High Availability and Disaster Recovery for SQL Server in Azure Virtual Machines

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/jj870962.aspxMicrosoftAzurevirtualmachines(VMs)withSQLServercanhelplowerthecostofahighavailabilityanddisasterrecovery(HADR)databasesolution.MostSQLServerH
weixin_34161032·2020-08-22 11:38

Deep learning--------Restricted Boltzmann Machines (RBM)

Energy-BasedModels(EBM)Energy-basedmodelsassociateascalarenergytoeachconfigurationofthevariablesofinterest.Learningcorrespondstomodifyingthatenergyfunctionsothatitsshapehasdesirableproperties.Forexamp
jingruixiaozhuang·2020-08-22 03:41

读《现场改善》第八章可视化管理

可视化管理的5M现场管理有五个要素：人员（manpower）机器（machines）物料（material）方法（methods）测量（measurements）。人员1.怎样评价工人的士气？
安静是种病·2020-08-21 12:11

NVIDIA JETSON - Jetson TX2 / Jetson TX1

NVIDIAJETSON-JetsonTX2/JetsonTX1https://www.nvidia.com/zh-cn/autonomous-machines/embedded-systems-dev-kits-modules
Yongqiang Cheng·2020-08-21 03:25

NVIDIA Jetson

www.nvidia.cnArtificialIntelligenceComputingLeadershipfromNVIDIAhttps://www.nvidia.com/en-us/NVIDIAJetsonhttps://www.nvidia.cn/autonomous-machines
Yongqiang Cheng·2020-08-21 03:24

《The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines》论文总结

博客已迁移至https://www.cnblogs.com/brianleelxt/p/13245754.html
BrianLeeLXT·2020-08-21 03:38

docker在win10家庭版下构建laravel开发环境

安装包：http://mirrors.aliyun.com/doc...社区版是-ce后缀的阿里镜像加速首先登录阿里云查找容器镜像服务win10找到C:\Users\用户\.docker\machine\machines
改改心情·2020-08-21 02:43

Restricted Boltzmann Machines (RBM)

NoteThissectionassumesthereaderhasalreadyreadthroughClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegressionandMultilayerPerceptron.AdditionallyitusesthefollowingTheanofunctionsandconcepts:T.tanh,sharedvariables
zz_1215·2020-08-20 21:07

CentOS8系统新特性(3)--Cockpit Web Console

0x1CockpitWebConsole[root@Centos8~]#dnfinstall-ycockpit[root@Centos8~]#dnfinstall-ycockpit-machines[root
程序员亮哥·2020-08-20 20:45

Cloned Red Hat/CentOS/ Linux Virtual Machines 出现“Device eth0 does not seem to be

ClonedRedHat/CentOS/LinuxVirtualMachines出现“Deviceeth0doesnotseemtobepresent”$vi/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules原来的内容#Thisfilewasautomaticallygeneratedbythe/lib/udev/write_net_rules#program,ru
chen106106·2020-08-20 15:06

REINFORCEMENT LEARNING USING QUANTUM BOLTZMANN MACHINES利用量子波兹曼机进行强化学习

REINFORCEMENTLEARNINGUSINGQUANTUMBOLTZMANNMACHINES利用量子波兹曼机进行强化学习Abstract.Weinvestigatewhetherquantumannealerswithselectchiplayoutscanoutperformclassicalcomputersinreinforcementlearningtasks.Weassociat
Adam坤·2020-08-20 02:03

stack-based buffer overflow basic paper

thxTm3yShell7最近搜出来的几篇基础型文章，同时多谢hackerCasper的指导xDhttp://destroy.net/machines/security/P49-14-Aleph-Onehttp
weixin_33697898·2020-08-19 21:45

yii2使用随记

1.时间范围判断$machines=Machine::find()->select('id,name')->andFilterWhere(['between','timestamp',$start_date
艺菲·2020-08-17 07:23

Docker异常处理记

打开oraclevmbox虚拟机上报的错----------------------Runtimeerroropening'C:\Users\Administrator\.docker\machine\machines
风一样的男人_·2020-08-17 01:06

Convolutional Pose Machines

有关姿态估计的文章阅读，方便理解较为详细https://www.aiuai.cn/aifarm176.htmlhttps://www.cnblogs.com/CZiFan/p/10045835.html基于序列化的全卷积网络结构，学习空间信息和纹理信息，估计人体姿态.PoseMachines是一种序列化的预测框架，可以学习信息丰富的空间信息模型.ConvolutionalPoseMachines(
smartbigwang·2020-08-15 08:07
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他