features machine_features distro_features machine
win7系统 安装python3.6.5版本遇到“user installations are disabled via policy on the machine” 和“0x80070643 ”错误情况
一、遇到提示“user installations are disabled via policy on the machine”是 系统策略禁止这个安装 解决方案： 方法一： 1、打开【开始】菜单，选择【运行】。 2、在运行窗口中【打开】一栏输入【gpedit.msc】，点击【确定】。 3、此时会 ......
[ABC313F] Flip Machines 题解
题意 有 \(N\) 张卡片，第 \(i\) 张卡片正面印着一个数 \(A_i\)，反面印着一个数 \(B_i\)。一开始所有数正面朝上。 有 \(M\) 种操作，第 \(i\) 种操作表示为： \(50\%\) 的概率将卡片 \(X_i\) 翻转，否则将 \(Y_i\) 翻转。 求一个集合 \(S ......
MySQL 切换数据库、用户卡死：“You can turn off this feature to get a quicker startup with -A“处理方法【转】
数据量很大的话，常规切换数据库会把里面所有的表遍历一遍，会很慢甚至是卡死。 解决方法：登录的时候直接在最后面加一个 -A 就行了。 [root@localhost ~]# "/usr/local/mysql-8.0.11/bin/mysql" -uroot -p123456 -A 实战演示：我演示的 ......
ES2023 Array new features All In One
ES2023 Array new features All In One
change Array by copy
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Machine learning note(1)
注：本笔记不给出完整解释 ## 正规方程 设$z=\theta^{T}x$ 设损失函数为$J(\theta)$，求令$\frac{\partial J}{\partial \theta}=0$的$\theta$ 由此得出最优的$\theta$ ## 牛顿迭代 回顾一下梯度下降：$\theta'=\t ......
JVM（JAVA Virtual Machine）Java虚拟机
JVM的跨平台性 一次编写，到处运行 JVM将字节码文件编译成对应操作系统的机器码 JVM的语言无关性 JVM的解释执行 字节码文件会按照顺序执行 ，字节码文件先被加载到jvm中，执行引擎根据字节码指令逐行解释成本地机器码 JIT——即时编译器 逐行解释代码——运行速度比较慢 jvm还有一种另外的情 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: TensorFlow: a system for Large-Scale machine learning
## Abstract 本文:Tensorflow Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow Task: Detail on Tensorflow dataflow model 特点: 1. operates at large scale an ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Balancing Effectiveness and Flakiness of Non-Deterministic Machine Learning Tests
## Abstract 背景：In fact, some of the latest findings suggest that the existence of adversarial attacks may be an inherent weakness of deep learning mod ......
第4篇 machine,platform,codec
参考：韦东山Linux教程 ``` (1)machine : 单板相关 //结构体: struct snd_soc_card -> struct snd_soc_dai_link 1)表明 platform 是哪个， 通过 snd_soc_dai_link 指定名字，进行匹配 1. 指定 CPU D ......
机器学习 -> Machine Learning (III)
> 来做一些入门题吧. 以下大多是 kaggle 环境. **Q1 Titanic** https://www.kaggle.com/competitions/titanic import ``` # This Python 3 environment comes with many helpful ......
机器学习 -> Machine Learning (II)
> 这次来学习深度学习吧! # 1 训练前 ## 1.1 神经元与神经网络 神经元是神经网络的基本单位, 模拟了生物神经元的工作机制. 每个神经元接受一组输入, 将这些输入与其权重相乘, 然后对所有的乘积求和, 并加上一个偏置. 最后, 将得到的结果传递给激活函数. 神经网络由多个神经元组成, 这些 ......
hdu:Machine Schedule（二分图匹配）
Problem Description As we all know, machine scheduling is a very classical problem in computer science and has been studied for a very long history. S ......
机器学习 -> Machine Learning (I)
# 1 机器学习概述 ## 1.1 定义及应用领域 机器学习是一种让计算机通过经验学习并对输入数据做出决策或预测的方法. 它是人工智能的一个重要分支, 已广泛应用于各种领域, 如自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 医疗诊断, 金融风险预测等. ## 1.2 机器学习与人工智能, 深度学习的关系 ......
JTS Topology Suite - Features
https://www.tsusiatsoftware.net/jts/jtsfeatures.html 主页：https://www.tsusiatsoftware.net/jts/main.html ......
【OpenCV】features2d_converters.cpp:2:10: fatal error: common.h: 没有那个文件或目录
Linux环境下使用opencv的dnn模块调用yolov4遇到的坑（纯CPU）一、问题描述Ubuntu安装opencv4.4，第一次编译完成安装成功，发现编译时少加了几个选项，于是重新编译，结果报如下错误：opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/test/ ......
报错test_features2d.cpp:51:10: fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件
问题描述： ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib 报错test_features2d.cpp:51:10: fatal error: features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp: 没有那个文件或目录 解决方法如题， ......
[ABC313F] Flip Machines
Problem StatementThere are $N$ cards numbered $1$ through $N$. Each face of a card has an integer written on it; card $i$ has $A_i$ on its front and $ ......
【笔记】机器学习基础 - Ch5. Support Vector Machines
## 5.1 Linear classification 考虑如下问题：$\mathbb{R} ^N$ 上的 $\cal X$ 服从某个未知分布 $\cal D$，并由目标函数 $f:\cal X\to Y$ 映射到 $\{-1, +1\}$。根据采样 $S=(({\bf x} _1, y _1), ......
Paper Reading：ControlBurn-Feature Selection by Sparse Forests
针对存在大量相关特征时重要特征的影响被削弱的问题，本文设计了一种通过稀疏森林来消除相关偏差的特征选择算法 ControlBurn。首先使用套袋和提升等方法生成森林，然后通过一个平衡特征稀疏性和预测性能的组 LASSO 惩罚目标为每棵树选择稀疏权值，从而减少树的数量。与 Wrapper 特征选择方法不... ......
【解决方法】各类软件启动报错：Failed to create the Java Virtual Machine
# 环境： >工具：小锐云服 PRO ，Windows 命令处理器，Java 环境 系统版本：Windows 10 # 问题描述： >描述：不知名原因导致的 Java 虚拟机创建失败，百度良久后通过修改系统环境变量，完成了对问题的处理。 >提示：若按照教程还是无法完成操作，可以进入右侧的企鹅，找我看 ......
Paper Reading: A pareto-based ensemble of feature selection algorithms
本文将集成特征选择问题建模为具有两个目标的帕累托优化问题，提出一种类型的异构集成特征选择算法 PEFS。首先采用两种聚合方法对四种不同 FS 方法得到的结果进行组合，接着使用双目标优化来评估这些结果，最后根据非优势特征在双目标空间中的拥挤距离进行排序。该方法平衡了关联度和冗余性两种不同的 FS 方法... ......
Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)
1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
机器学习machine learning
机器学习 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic ......
[ABC313F] Flip Machines
一种很新的折半/根号分治。 ~~手玩一下~~可以证明一个机器集合 $S$ 的期望，先把 $S$ 中 $x=y$ 的机器对应的卡片翻好面，对于剩下的机器，如果一张卡片被至少一个机器覆盖过（即 $x=i$ 或 $y=i$），那么它的期望是 $\dfrac{a+b}{2}$，否则就是 $a$。 首先把 $ ......
[Ynoi2002] Goedel Machine
## 题目描述 由于你不会设计哥德尔机，所以你决定先做一道数据结构题： 给定一个长度为 $n$ 的序列 $a_1\cdots a_n$。你需要回答 $m$ 个询问，第 $i$ 个询问给定一个区间 $[l_i,r_i]$，请你求出这个区间中所有非空子集的最大公约数的乘积。由于答案可能很大，每次询问请你 ......
git学习笔记（十一）：Feature分支
> 新旧更迭，不辞旧来迎新。 > 每添加一个新功能，最好新建一个feature分支在上边开发，完成后合并，最后删除这一分支。 所以正常操作就是新建分支，进入新分支，编写代码，提交代码，切回主分支，准备合并。 如果忽然这个功能不需要了，要如何销毁这一分支呢？ 直接使用git branch -d fea ......
Rockchip RK3399 - Machine驱动（simple-card）
开发板 ：NanoPC-T4开发板eMMC ：16GBLPDDR3 ：4GB显示屏 ：15.6英寸HDMI接口显示屏u-boot ：2023.04linux ：6.3 Machine driver描述了如何控制platform、codec、cpu dai（Digital Audio Interfac ......
Spartacus CMS Feature selector 的实现明细
有下面这段代码： ```typescript import { createFeatureSelector, MemoizedSelector } from '@ngrx/store'; import { CmsState, CMS_FEATURE, StateWithCms } from '../ ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结
论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03009 ### 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译**干净文本**时已被证明是强大的，但它们**对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。 最先进的方法严重依赖于大量的反向翻译数据 ......
vmware安装ubuntu，运行docker-machine
1、VBoxManage: error: Code E_ACCESSDENIED (0x80070005) 运行： docker-machine create --driver virtualbox --engine-registry-mirror https://1rqn7spi.mirror.a ......