✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志流程图 / 思维导图让工作变得高效。但是，绘制流程图 / 思维导图的方式能不能更高效一些呢？比如，随手敲字，就自动生成简洁明了的可伸缩矢量图。现在，一款名叫flowchart.fun的网页工具，就实现了这样的功能。像这样敲下一行文字，就能自动生成一个框图，输入的文字即为图上显示的文
今天简单和大家聊聊今年火的不行不行的-----chatGtp最近做项目遇到一个问题,折腾好久没找到问题出在哪里,于是抱着试一试的心里,问问chatGtp,看看能否给出,解决问题的灵感,于是我将控制台的报错信息(微信小程序开发),直接复制给了chatGtp,看他如何回答:他真的给出了自己的看法和思路,大家请看下图,我让他翻译成了中文:我一下子就找到问题的突破口了,在定时器这块除了问题,然后我继续追问
The Maxon QCN9074 is a 4x4 MIMO Wi-Fi 6 industrial wireless module that supports the latest 802.11ax standard. It offers a number of features that make it ideal for demanding industrial and business e
BladeLLM是阿里云PAI平台提供的大模型推理引擎，致力于让用户轻松部署高性能、低成本的大语言模型服务。BladeLLM对LLM推理和服务的全链路进行了深度的性能优化和工程优化，确保不同模型在不同设备上都达到最优性价比。除了在常规上下文长度下的极致性能优化之外，BladeLLM还突破了现有LLM推理系统上下文长度的极限，能够支持更长的输入长度以及文本生成长度等，使得LLM能够解锁更多的应用场景
逐步回归流程：（1）初始模型不包含任何自变量引入变量过程：（2）对每一个未被引入的自变量，将该自变量引入原模型，视作新模型；（3）对新模型和原模
型进行 F 检验，如果 p 值低于变量被保留的 p 值阈值，则能提高模型的解释能力，引入该自变量。（4）当步骤（3）中有多个自变量均满足该条件时，取其中p最小的自变量（5）重复步骤（2）、（3）、（4）直到没有符合条件的自变量，得到包含多个自变量的新模型
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?个人主页：算法工程师的学习日志机器学习线性回归模型线性回归（linear regression）是一种线性模型，它假设输入变量 x 和单个输出变量 y 之间存在线性关系具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量 x 的线性组合中，计算输出变量 y：y=ax+b给定有d个属性（特征）描述的示例 x =（x1;
直线模组在工业自动化设备中扮演着重要的角色，其运动速度快、重复定位精度高、结构紧凑设计，无论是大型或小型的工厂自动化加工机械都适用，为自动化设备的性能和效率提供了重要支持
## 机器学习中噪声是什么
### 1. 简介
在机器学习中，噪声是指数据中的随机误差或干扰，它会影响模型的训练和预测结果。噪声可以来自多个方面，如数据收集过程中的测量误差、传感器噪声、数据传输和存储引入的噪声等。了解和处理噪声对于建立准确的模型和取得良好的预测结果至关重要。
### 2. 噪声处理的流程
下面是处理噪声的一般流程，可以通过一个表格来展示：
| 步骤 | 动作 |
| -
联合国预测，2050 年世界人口预计达到 91 亿，全球对粮食的需求量将增加 70%。然而，由于世界农业发展水平不均衡，很多欠发达地区的粮食产量无法准确统计，更无法对其农业发展做出规划，帮助他们增产。虽然智慧农业为农业生产规划提供了新方法，但这些技术同样很难在全球普遍推广。
为此，京都大学的研究者通过卷积神经网络 (CNN) 对农田照片进行分析，高效准确地对当地的粮食产量进行了统计，为促进全球农业发展提供了新方法。本文是对实验过程的解读与分享→
CVXOPT是一个用于解决凸优化问题的Python库，包括线性、二次和半定规划问题。二次规划问题是一种特殊类型的凸优化问题，其目标函数是二次的，约束条件是线性的。二次规划问题的标准形式如下：最小化：f(x) = x^T Q x + r^T x约束：A x ≤ b其中，Q是一个对称矩阵，r和b是向量，A是一个系数矩阵。CVXOPT库中解决二次规划问题的主要函数。这个函数使用内点法（Interior
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?个人主页：算法工程师的学习日志图像去噪常用方法图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类。基于离散余弦变换的图像去噪一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就可以实现去噪。然而，同时会失去图像的部分细节。%读取图像
X=imread('0.jp
R-6封装直插肖特基二极管10SQ020~10SQ200，反向电压20V~200V，正向电流10A，型号齐全：10SQ020、10SQ030、10SQ040、10SQ050、10SQ060、10SQ080、10SQ100、10SQ150、10SQ200。查阅二极管厂家“SBD-10SQ020 Thru 10SQ200 (R-6) Datasheet”产品手册可知：
本文所有内容整理自网络。完整内容可以点击这里获取：完整资料下载地址1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，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。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，
机器学习算法工程师八股文
## 引言
机器学习算法工程师是当今互联网行业中非常热门且高薪的职业之一。随着大数据和人工智能的快速发展，机器学习算法工程师扮演着关键的角色。在这篇文章中，我们将介绍机器学习算法工程师的基本知识和技能，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是机器学习算法工程师？
机器学习算法工程师是一种跨学科的职位，需要深入理解机器学习算法的原理和实现细节，并能够将
统计机器学习导论是一本经典的机器学习教材，涵盖了机器学习的基本概念和方法。它从统计学的角度介绍了机器学习的基本原理和常用算法。本文将以这本书为基础，通过代码示例和简单易懂的解释，科普统计机器学习的基本知识。
## 1. 什么是机器学习？
在开始介绍机器学习之前，我们先来了解一下什么是机器学习。简单来说，机器学习是一种通过给计算机提供数据和算法，使其能够自动学习和改进的方法。它是人工智能的一个重
谈起过年回家的年轻人最怕什么、最烦什么？无外乎就是面对那些七大姑、八大姨的催结婚、催生子、催相亲、催买房……说起这些亲戚们是如何判断催什么，不得不让我们想起经典的决策树模型。决策树是一个用于分类和回归的机器学习模型。通过对输入对象数据特征进行一系列条件划分构建一个树状结构的决策模型。每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表该特征的一个可能取值，而每个叶节点代表一个类别标签或数值输出。我们的亲戚
广州星嵌TI OMAP-L138（浮点DSP C6748+ARM9） +Xilinx Spartan-6 FPGA核心板SOM-XQ138F设计的开发板
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?个人主页：算法工程师的学习日志今天遇到一个有趣的问题，常规我做图片处理，采用图像腐蚀与图像膨胀等方法用来得到想要的图像特征，今天第一次看到腐蚀与膨胀在信号过滤中的引用，故此分享探讨先说说图像腐蚀与图像膨胀图像腐蚀与图像膨胀一 基础知识 图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基
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?个人主页：算法工程师的学习日志前言在进行图像处理时，经常会用到读取图片并显示出来这样的操作，所以本文总结了python中读取并显示图片的3种方式，分别基于opencv、matplotlib、PIL库实现，并给出了示例代码，介绍如下。OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器
KNN（k-nearest neighbors）算法是一种监督学习算法，也是机器学习中比较基础的算法之一。它主要应用于分类和回归。KNN算法的基本思想是在训练集中搜索k个距离测试样本最近的样本，并对这些邻居样本中的大多数进行分类或回归。KNN算法是一种非参数算法，不需要对数据分布进行任何假设，具有很强的鲁棒性和普适性。KNN算法可以用于图像识别、语音识别、推荐系统等常见的机器学习应用领域。KNN算法在实际应用中具有很高的可扩展性，几乎可以应用于任何领域。
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?个人主页：算法工程师的学习日志模糊均值聚类（FCM）是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬均值聚类（HCM）方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最
# 机器学习基于网格的聚类算法实战
## 引言
在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分成具有相似特征的若干个簇。网格聚类算法是一种常用的聚类算法之一，它将样本空间划分为一个网格，并根据网格中样本分布的特征进行聚类。本文将介绍机器学习基于网格的聚类算法的原理，并通过示例代码进行实战演示。
## 网格聚类算法原理
网格聚类算法基于以下假设：如果两个样本在空间中较近，那么它
实现“机器学习第二章习题答案”的流程如下：
1. 理解习题要求：首先，你需要仔细阅读习题，了解题目要求和问题背景。
2. 数据准备：根据题目要求，收集和整理相应的数据集，将数据转换为机器学习算法可以处理的格式。
3. 特征工程：对数据进行预处理和特征工程，包括数据清洗、特征选择和特征变换等操作。这一步骤的目的是提取有效的特征以供机器学习算法使用。
4. 模型选择：根据需要解决的问题和数据的
就在昨晚，一场突如其来的神秘事件席卷了国内的AI绘画界。据网友向松松爆料的消息，有部分AI绘画网站突然关闭，常用的几个网站无一例外都变得无法打开。官方给出的理由仅仅是“网站升级”，但具体的原因却无人知晓。
项目的克隆
打开yolov5官网（官网地址），下载yolov5的项目：
环境的安装（免额外安装CUDA和cudnn）
打开anaconda的终端，创建新的名为yolov5的环境（python选择3.8版本）：
conda create -n yolov5 python=3.8
执行如下命令，激活这个环境：
conda activate yolov5
打开pytorch的官网，选择自己
从东沃NB-IoT天线ESD静电浪涌保护电路图可知，针对NB-IoT模块天线端口静电浪涌问题，技术推荐选用ESD静电保护二极管DWMB3313D1，对天线上的瞬间冲击脉冲和静电放电（ESD）起到有效的保护作用。东沃DWMB3313D1采用双向设计、工作电压3.3V、峰值脉冲电流5A、钳位电压6V、漏电流0.2μA、可承受35W（8/20us）的峰值脉冲功率；0.5pF低结电容，确保高速的完整性；DFN0603-2小型化封装，节省PCB面积，提高空间利用率；符合IEC 61000-4-2（静电）±20kV（空气）、±15kV（接触）标准。
长期视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。当它们被健壮地检测到时，回环检测提供正确的数据关联以获得一致的地图。用于环路检测的相同方法可用于机器人在轨迹丢失后的重新定位，例如由于突然运动，严重闭塞或运动模糊。词袋的基本技术包括从机器人在线收集的