svm核函数第31页

STM32MP157驱动开发——按键驱动（线程化处理）

文章目录“线程化处理”机制：内核函数线程化处理方式的按键驱动程序(stm32mp157)编程思路button_test.cgpio_key_drv.cMakefile修改设备树文件编译测试“线程化处理”

Is Fang·2023-07-26 09:44

STM32MP157驱动开发——按键驱动（定时器）

内核函数定时器涉及函数参考内核源码：include\linux\timer.h给定时器的各个参数赋值：setup_timer(structtimer_list*timer,void(*function)

Is Fang·2023-07-26 09:13

STM32MP157驱动开发——按键驱动（tasklet）

文章目录“tasklet”机制：内核函数定义tasklet使能/禁止tasklet调度tasklet删除tasklettasklet软中断方式的按键驱动程序(stm32mp157)tasklet使用方法

Is Fang·2023-07-26 09:13

STM32MP157驱动开发——按键驱动（工作队列）

文章目录“工作队列”机制：内核函数work_struct结构体定义work使用work：schedule_workworkqueue其他函数工作队列方式的按键驱动程序(stm32mp157)编程思路button_test.cgpio_key_drv.cMakefile

Is Fang·2023-07-26 09:41

支持向量机概述

1.SVM引入1.1支持向量机分类支持向量机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。它是一种二分类的模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。

加油吶·2023-07-26 07:59

计算机视觉（三）未有深度学习之前

文章目录图像分割基于阈值、基于边缘基于区域、基于图论人脸检测Haar-like特征+级联分类器行人检测HOG+SVMDPM图像分割把图像划分成若干互不相交的区域。

_企鹅_·2023-07-25 23:01

SVM 支持向量机(Support Vector Machine)(Part 2)

SVM支持向量机(SupportVectorMachine)(Part2)–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录SVM支持向量机(SupportVectorMachine)(Part2)

PD我是你的真爱粉·2023-07-25 19:28

【统计学习方法】第7章支持向量机

支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二类分类模型。

gkm0120·2023-07-25 19:55

机器学习入门：第八章支持向量机

**支持向量机(SVM--SupportVectorMachine)**是一种非常好的分类算法，是公认的在线性和非线性分类中效果较好的一种分类器。

go2coding·2023-07-25 19:52

CUDA之CUDA原理篇

CUDA教程第一章指针篇第二章cuda原理篇第三章CUDA编译器环境配置篇第四章核函数基础篇第五章kernel索引方法篇第六章kenel计算应用实战篇…随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的

tangjunjun-owen·2023-07-25 15:38

【机器学习】支持向量机SVM入门

优化目标相较于之前学习的线性回归和神经网络，支持向量机（SupprotVectorMachine，简称SVM）在拟合复杂的非线性方程的时候拥有更出色的能力，该算法也是十分经典的算法之一。

NormalConfidence_Man·2023-07-25 15:30

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

基于MATLAB的灰鲨算法优化LSSVM时序预测未来数据

基于MATLAB的灰鲨算法优化LSSVM时序预测未来数据时序预测是一项重要的任务，可以在许多领域中发挥作用，如金融、环境科学和社会经济。为了准确地进行时序预测，我们需要选择适当的模型和优化算法。

python&matlab·2023-07-25 13:41

STM32MP157驱动开发——按键驱动（休眠与唤醒）

文章目录“休眠-唤醒”机制：APP执行过程内核函数休眠函数唤醒函数休眠与唤醒方式的按键驱动程序(stm32mp157)驱动程序框架button_test.cgpio_key_drv.cMakefile修改设备树文件编译测试

Is Fang·2023-07-25 07:14

sklearn(6.13作业)

fromsklearnimportdatasets,metricsfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomFore

Pessimist_34ad·2023-07-25 05:42

【论文阅读 03】机器学习算法在颈动脉斑块影像学分类中的研究进展

读完之后就是，总结机器学习（SVM、小波）和深度学习（CNN）在颈动脉斑块影像学中的分类效果。

不菜不菜·2023-07-24 16:18

【安装】VMware虚拟机安装，Centos安装，FinalShell安装和连接虚拟机

目录VM虚拟机安装安装VMare虚拟机安装CentOSVM设置vm安装CentOS远程连接客户端finalShell安装finalShell建立SSH连接VM虚拟机安装安装VMare虚拟机安装CentOSLinux

Perley620·2023-07-24 15:12

使用CMA在Rockchip Linux中实现单片机通信

使用CMA在RockchipLinux中实现单片机通信在RockchipLinux中，CMA（ContiguousMemoryAllocator）是一个用于分配连续内存块的内核函数，它可以帮助我们在不同设备之间实现数据共享和传输

ruoit·2023-07-24 10:59

ML 监督学习回归支持向量机

首先补充分类问题SVM不能用于多分类问题，但我们可以用The“One-vs-One”trickforMulti-ClassSVMsSVR（SupportVectorRegression，支持向量回归）使用

XinY_VV·2023-07-24 06:13

如何合并多个工作簿里的Excel文件

方法：首先将要合并的csv文件统一放入到一个文件夹下，然后再新建一个文本文档，在里边写入代码copy*.csvmerge.c

iris_ds·2023-07-24 02:33

Java各工具main函数和输出语句的快捷键（myeclipse、eclipse、idea）

1.ideamain函数：psvm+回车输出语句：sout+回车(System.out.println();输出后换行)或souf+回车(System.out.printf();输出后不换行)2.myeclipse

超爱慢·2023-07-24 02:26

机器学习第十课_svm算法

支撑向量机，SVM(SupportVectorMachine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？

素心似锦·2023-07-23 22:50

jsvmp逆向记录xhs

前言本次逆向的目的主要是感受xhs的jsvmp，完善一下自己的补环境框架，并无相关业务，所有具体各个参数获取的流程以及cookie啥的就不分析了。上手之前，先找相关文章看看，所谓砍柴不费磨刀工功。

huangch135·2023-07-23 19:49

CUDA:矩阵转置的GPU实现(Share Memory)

2022CUDAonPlatform线上训练营学习笔记矩阵转置的GPU实现一、矩阵转置(MatrixTranspose)基础二、矩阵转置的CPU端实现三、矩阵转置的GPU端实现(shareMemory)1、核函数的编写

NVDEV-Ruan·2023-07-23 05:11

Libsvm安装

1下载地址http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html#download(下载zip文件)https://www.lfd.uci.edu/~gohlke

文颜·2023-07-22 12:32

【机器学习教程】五、支持向量机（Support Vector Machines）

引言支持向量机（SupportVectorMachines，简称SVM）是一种强大且广泛应用于机器学习领域的监督学习算法。其独特的特点使得它在许多分类和回归任务中表现出色。

晨星同行·2023-07-22 11:19

python开发halcon视觉_Halcon视觉检测——使用分类器分类

Halcon中常用的分类器有GMM(高斯混合模型)、NeuralNets(神经网络)、SVM(支持向量机)等。一般应付常见的分类问题，这些就足够了。

in whitney·2023-07-22 09:53

24 k8s+kubeSphere 一篇就够

24.1配置宿主机网络查看是否支持虚拟化grep-E'(vmx|svm)'/proc/cpuinfo安装KVM需要的软件包yuminstallqemuvirtkvm-yQuestion：image.pngSolution

starQuest·2023-07-22 06:58

大厂机器学习面试题

1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supportvectormachine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。

zhangyuexiang123·2023-07-22 04:33

我的AI路之SVM(Support Vector Machine)

惊鸿一瞥SVM（SupportVectorMachine，支持向量机），看到名字，就为之一怔，若是初学者，按照这个名字肯定是毫无概念。

NikolaDai·2023-07-21 17:59

2020-01-19 启动Elasticsearch遇到异常

一、异常：maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]二、解决：执行命令：//查询当前vm.max_map_count

响亮的名字_静·2023-07-21 11:45

算法基本功：SVM part3 对偶问题 2019-03-03

给定一般不等式约束优化问题，f不一定是凸函数。subjectto其对应拉格朗日函数：L(x,u,v)=f(x)++一定有：1.对任意x*在可行解几何（C）内,一定有L(x*,u,v)=0.(asinkkt)总结重要性质1:拉格朗日对偶函数为f*提供一个下界，f*是不带约束条件的目标函数的最小值。进而重要性质2:对原始问题的求最小值等价于求对偶问题（下界函数）的最大值（因为对偶函数为f*提供下界）：

qb学习笔记·2023-07-21 10:24

通达信超买超卖波段指标公式

LOWV:=LLV(LOW,18);HIGHV:=HHV(HIGH,18);RSVM:=EMA((CLOSE-LOWV)/(HIGHV-LOWV)*100,7);KMM:EMA(RSVM,5),COLORWHITE

和富旺·2023-07-21 07:24

PHP中的支持向量机算法实现原理

PHP中的支持向量机算法实现原理支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，用于进行分类和回归分析。

学习3人组·2023-07-21 06:09

idea 常用快捷键总结

IDEA常用快捷键总结很多新手小白在使用IDEA进行代码编写的时候对快捷键很感兴趣这里泡泡给大家总结了一些常用的快捷键希望能帮助到你记得要收藏下来时常观看并且练习，才能熟练哦~1.根据psvm或者main

银河系的一束光·2023-07-20 22:29

Hog+SVM行人检测

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunMar2216:17:142020@author:陨星落云"""importcv2img=cv2.imread("people-brasil-guys-avpaulista-109919.jpg")cv2.namedWindow('input',cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow("input",img)ho

陨星落云·2023-07-20 21:21

IDEA快捷键

文章目录快捷键介绍重点掌握CtrlAltShiftCtrl+AltCtrl+ShiftAlt+ShiftCtrl+Shift+Alt其他快捷键介绍重点掌握psvmmain函数sout输出soutv带变量名输出

Ronny-7·2023-07-20 20:36

jsvmp逆向实战x-s、x-t算法还原

jsvmp逆向实战x-s、x-t算法还原什么是jsvmp定位关键点log插桩日志分析代码还原什么是jsvmpjsvmp就是将js源代码首先编译为自定义的字节码，只有对应的解释器才能执行这种字节码，这是一种前端代码虚拟化保护技术

逆向三十六计·2023-07-20 11:35

【2023-07-18】jsvmp逆向profileData

加密逻辑注册gid需要用到profileData，profileData的加密逻辑是将一个46对键值对的json经过bas64编码后进行des加密，这46对键值对都是环境和设备相关的一些参数，要完整还原profileData还需要将这些参数的生成逻辑进行还原。变量名说明keydes加密密钥memery设备内存screen屏幕分辨率paramsjson数组，里面有46个参数运行结果

逆向三十六计·2023-07-20 11:02

libsvm 参数说明【中英文双语版本】（搬运）

English:libsvm_options:-ssvm_type:settypeofSVM(default0)0–C-SVC1–nu-SVC2–one-classSVM3–epsilon-SVR4–nu-SVR-tkernel_type

谢大虾·2023-07-20 06:18

回归预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-07-20 03:37

基于python的matplotlib各种绘图操作-01

demo-1：print(__doc__)fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.

图灵追慕者·2023-07-19 23:54

支持向量机

SVM支持向量机一、简介支持向量机（supportvectormachines）是一种二分类模型，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。

fallinmix·2023-07-19 21:11

oneAPI DPC++并行计算的核函数示例

1.关于oneAPI和DPC++oneAPI是由英特尔推出的一个开发工具集和编程模型，旨在为异构计算提供统一的编程接口和跨平台的开发体验。oneAPI的目标是简化并发编程和跨设备优化，使开发人员能够更轻松地利用多种计算设备（如CPU、GPU、FPGA等）的性能。DPC++（DataParallelC++）是oneAPI中的核心编程语言，它是一种基于标准C++扩展而来的编程语言。DPC++提供了一组

m0_68461595·2023-07-19 15:36

idea中常用的快捷键

快捷键:1.快速生成main方法main/psvmpublicstaticvoidmain(String[]args){}2.快速复制当前行的代码:ctrl+d3.快速捕获异常:alt+ctrl+t4.

流殇꧂·2023-07-19 14:54

基于时域特征和频域特征组合的敏感特征集，再利用SVM或KNN传统分类器进行轴承故障诊断(python编程，代码有详细注释)

1.文件夹介绍（使用的是CWRU数据集）0HP-3HP四个文件夹装载不同工况下的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承数据。这里以打开0HP文件为例进行展示，creat_data.py是处理原始数据的脚本，负责将原始数据切不重叠割成1024的固定长度的样本，切割完，生成的每类故障下有100个样本，一共400个样本。（样本被保存在data_0HP.npy文件里，对应的标签保存在label.npy文

深度学习的奋斗者·2023-07-19 10:26

sklearn基于pickle / joblib 的模型保存及加载

scikit-learn）模型持久化有两种方式：Python的内置模块picklescikit-learn内部的joblib1.pickle模型保存及加载模型定义及训练：fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsmodel_xgb

酒酿小圆子～·2023-07-18 15:37

Java编程-IDEA中Java的main方法、sout快捷键设置

目的我打出psvm这四个字母时，可快速打出main方法我打出syso,sout时，可快速打出System.out.println();步骤：1、打开IDEA，点击文件，选择Editor中的LiveTemplates

Matrix70·2023-07-18 09:06

IDEA 常用快捷键

•快速生成：mainpsvm/main•控制台快速输出语句sout•删除一行：CTRL+Y•复制一行：CTRL+D•查找•跳转切换•阅读源码•编辑•新添，新建：ALT+insert•目录显示与关闭：CTRL

待╮續·2023-07-18 09:06

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