简易 人脸 机器 任务
人脸识别系统【从0到1完成一个小项目】【3】环境搭建
1.安装anaconda 也可以使用本地环境，使用虚拟环境的的目的建立一个个分区，将不同项目使用的python库分开，避免相互干扰 2.下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 3.双击文件进行安装 4.点击next 5 ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
Shellcode初探[1]: 什么是shellcode? 用chatGPT构造简易shellcode
Shellcode初探[1]: 什么是shellcode? 用chatGPT构造简易shellcode from：https://blog.restkhz.com/post/glance-at-shellcode-1 前言 我可能又要开一个系列文, 希望这次不要太监了.最近正在重新自学一些比较二进制 ......
开发者看过来！2024阿里云新年礼盒带回家！完成任务即可领取！
📖 活动介绍： 本训练营将带你了解PolarDB分布式版（PolarDB-X）是如何诞生的？技术架构又是怎样的？PolarDB-X 的核心技术有哪些? 带你学习PolarDB-X的6大典型适用场景，包括金融级可靠性、透明水平扩展、替换开源分库分表、HTAP 混合负载等，以及基于PolarDB-X的 ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
winform简易用户权限管理系统
一、功能简介 1. 数据库可使用sqlite、mssql、mysql等 2. 管理员账号不管控，其余账号进行权限管控（左侧菜单，表单按钮） 二、操作界面 1. 管理员账号登陆后，左侧菜单栏自动添加 “菜单管理” ，菜单选择 Menu / Button 2. 角色分配权限 3. 用户绑定角色 4. 游 ......
企业微信告警机器人配置说明
如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation）
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation） <div id="content_views" class="htmledit_views"> <h1>1、什么是Flink中的转换算子</h1> 在使用 Flink DataStream API 开发流式计算任务时，可以将一 ......
[转] 无人机航点飞行任务文件示例（MAVLink协议）
转自：https://blog.csdn.net/wmx843230304wmx/article/details/73866286 mission 航点规划文件示例 按照此模板填写参数，可以自定义航点，自定义航线规划 { "MAV_AUTOPILOT": 3, "complexItems": [ ] ......
复现任务（利用efssetup漏洞的简单测试）
一、Easy File Sharing Server漏洞复现 （一）任务要求 1、靶机(Windows)安装easy file sharing server（efssetup_2018.zip)，该服务存在漏洞。2、利用Nmap扫描发现靶机(Windows)运行了该服务。3、利用该漏洞，使得靶机运行 ......
机器学习-决策树系列-简单决策树-26
目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
微软的一些公开课，Python、机器学习、SQL、AI，全部免费
大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......
01_机器学习概述
概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......
认识机器学习【woodwhales.cn】
为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......
Linux—计划任务
Linux 计划任务 1、什么是计划任务 简单来说，就是某些我们需要定时执行的任务，可以是某条命令，也可以是某个脚本。 例如： 每天早上的起床闹钟 日历中女朋友生日提醒 手机中事件提醒功能 2、计划任务使用场景 1.按天进行日志切割 2.定时同步互联网时间 3.每天备份数据库数据 4.定时删除不需要 ......
机器学习之ML.NET
专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Rasa初始化聊天机器人的配置
本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......
oban elixr 强大的任务处理框架
oban elixr 强大的任务处理框架，后端存储基于了sqlite 或者pg 包含的特性 Isolated Queues Queue Control Resilient Queues Job Canceling Triggered Execution Unique Jobs Scheduled J ......
评价机器学习模型的思路
这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......
ASR项目实战-任务队列在文件转写特性中的应用
转写时长超出60秒的语音文件，业界的竞品通常会使用创建异步转写任务的方式来提供支持。 一个简单、直接的实现方案，即： 网关服务接收到来自客户的转写请求时，将任务信息持久化至任务队列中。 由算法服务的实例从任务队列中提取任务，并执行转写操作。 待执行完毕之后，将转写结果保存至DB中，供调用方查询。 本 ......
机器学习-无监督机器学习-LDA线性判别分析-25
目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......
PHP 之phpsocket.io简易聊天室
一、安装 composer require workerman/phpsocket.io 二、服务端和客户端连接 <?php require_once './vendor/autoload.php'; use Workerman\Worker; use PHPSocketIO\SocketIO; $ ......
Python简易安装教程
Python 安装教程 Windows 用户 访问 Python 官网：https://www.python.org/ 打开下载好的安装包 根据提示安装 Pip 换源（系统级别） （注：Pip 在 3.4 以上的版本才支持，3.4 之前的版本可以在 cmd 中输入 easy_install pip ......