target这个属性指定所链接的页面在浏览器窗口中的打开方式，它的参数值主要有：_blank、_parent、_self、_top，这些参数值代表的含义如下： ◎_blank，在新浏览器窗口中打开链接文件。◎_parent，将链接的文件载入含有该链接框架的父框架集或父窗口中。如果含有该链接的框架不是嵌套的，则在浏览器全屏窗口中载入链接的文件，就象_self参数一样。 
机器学习现状：1、中国传统行业还没准备好利用人工智能技术，诸多传统行业并未把其视作战略重点；2、于着手制定人工智能战略的企业，人才匮乏是其主要桎梏；3、在该领域，尤其在机器人技术水平上与发达国家相距甚远。我们做出有效的预判是因为我们积累了许多经验，而通过对经验的利用就能对新情况做出有效的决策。一、基本概念机器学习是一门研究机器模拟人类的学习活动、获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里的机器
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2023-07-27 20:12:40
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问题描述利用Word2Vec模型训练Word Embedding，根据小说中人物、武功、派别或者其他你感兴趣的特征，基于Word Embedding来进行聚类分析。实验原理Word EmbeddingHarris 在 1954 年提出的分布假说（ distributional hypothesis）为这一设想提供了理论基础：上下文相似的词，其语义也相似。而基于基于分布假说的词表示方法，根据建模的不
Transfer Learning 迁移学习1、什么是Transfer Learning 2、如何实现Transfer Learning 1）source有label，target有label  
FR:是指face recovery FCN是指face convolution network正面人脸重构：这是一篇14年的论文，比较有意思的是作者采用了一个简单卷积神经网络来完成正面人脸重构，以对齐人脸，然后基于对齐的人脸进行人脸验证。要重构正面的人脸，进行人脸恢复，首先涉及到一个选择正面人脸作为GroudTruth的问题，也就是我们的重构目标，因此需要从训练集中挑选出我们觉得合适的正面人脸的
在之前的最简单的K-means算法原理和实践教程最后我提到了这样的一个问题，你可以通过一些实验发现，K-means算法的最后聚类结果和初始化k个中心的位置有着极大的关系。而我们在前文中提到过一些不同的初始化方法（前文中使用的是第一种初始化方法）。我们这里的K-mean++算法使用的初始化方法，实际是第三种：随机地选择第一个点，或取所有点的质心作为第一个点。然后，对于每个后继初始质心，选择离已经选取
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2018-04-03 16:05:06
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Ant是一种基于Java的打包工具，Ant脚本采用XML格式编写，默认的文件名为build.xml。Ant中常用的节点元素ProjectProject是项目工程的顶级节点，一个build.xml文件可以包含多个project元素节点。Project主要属性包括：Name：project节点名称Default：默认执行的target元素节点名称Basedir：项目根节点，一般为“.”。Propert
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2023-09-11 13:50:06
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模式识别与机器学习的关系 模式识别源自工程，是一类问题 (problem)；机器学习源自数学，是一类方法(methodology)。对于一个具体的模式识别问题，可以用handcrafted rule-based的方法去求解，但是更复杂的PR问题往往采用机器学习的方法。机器学习的分类 按照学习模式的不同，machine learning一般可以分成4类：Supervised Learning
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2023-09-17 18:54:10
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# 机器学习中的precision实现
## 简介
在机器学习中，precision（精确率）是一个重要的评估指标，用于衡量分类模型的准确性。它表示在所有被分类为正例的样本中，真正为正例的比例。对于刚入行的小白来说，了解如何实现precision是很重要的。本文将介绍precision在机器学习中的实现流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart
原创
2023-09-04 16:24:05
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文章目录表示学习特征工程与表示学习深度学习的表示学习注：深度学习不等于多层神经网络什么时候用「手工提取」什么时候用「表示学习」？关于特征表示学习的算法参考资料 表示学习表示学习的基本思路，是找到对于原始数据更好的表达，以方便后续任务（比如分类）。机器学习中，同样的数据的不同表达，会直接决定后续任务的难易程度（换言之，表示方法的选择通常依赖于后续任务的需求），因此找到好的数据表示往往是机器学习的核
作者：牧小熊，华中农业大学，Data
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2022-11-28 12:13:22
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一、对FFT的介绍1. FFT（Fast Fourier Transformation）,即为快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的。 2.FFT算法的基本原理 FFT算法是把长序列的DFT逐次分解为较短序列的DFT。 按照抽取
osh Wills 曾说过：数据科学家比任何软件工程师更擅长统计学，比任何统计学家更擅长软件工程。在当今世界，只要你随便询问一位技术人员，他都会告诉你，这个行业最热门的工作都与数据和机器学习有关。在机器学习和数据科学方面，已经有了大量资源和支持，统计学工具如 R 等编程语言和各种编程语言的库也在这些努力中诞生了。现在，有志于机器学习的人不计其数。然而，市场上对机器学习工程师的需求仍然很大，因为最终
原创
2021-03-28 17:11:45
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今天天气不冷，微热。9.18警钟长鸣，国人当自强不息。python中有时候会遇到一个函数名称后面没有带（）被调用，这是为什么呢？看下面这个例子。1 def target(): #定义一个函数
2 print('running ')
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4 He = target（）#调用函数
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7 #输出
8 running上面的例子就是我们正常调用函数的例子。再来看下面这个
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2023-06-23 10:15:34
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Block是什么？Block的功能Block的用法如何声明和定义Block直接使用BlockBlock和Cocoablock和变量之间的关系关于 __block 的进一步讨论__block 和Object C对象之间的关系__block 和C++对象之间的关系Block是什么？Block是C语言的一个语法特性，同时也是C语言的运行时特性，它很像C中的函数指针，因为你可以像使用函数指针一样的去使用b
先来看一个Spring中的一个常用注解package org.springframework.stereotype;
import java.lang.annotation.Documented;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.anno
VSCode 配置 C、C++ 开发文档：https://code.visualstudio.com/docs/languages/cpp
1、常用的插件vscode配置同步 ：settings sync目前settings sync的提示已经很智能，首次使用的时候会提示登录github，授权登录即可。登录github，在右上角点击加号，点击New gist（需要某些上网技巧，否则无法打开网页）&
2021.6.21.装饰器基础知识 装饰器用于在源码中“标记”函数，以某种方式增强函数的行为。 装饰器是可调用的对象，其参数是另一个函数（被装饰的函数）。 装饰器可能会处理被装饰的函数，然后把它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象。一个名叫decorate的装饰器：@decorate
def target():
print('running target()')
def ta
# 降维在深度学习中的意义
## 什么是降维？
在深度学习和机器学习领域，降维是指将数据集中的特征数量减少的过程。这一过程不仅可以帮助提高模型的性能，还能减少计算复杂性和内存消耗。常见的降维技术包括主成分分析（PCA）、t-SNE、以及线性判别分析（LDA）等。
### 为什么要降维？
1. **减少过拟合**：高维数据往往会增加模型的复杂性，容易导致过拟合。降维可以简化模型，提高泛化能力
旋转矩阵的三大功能：功能一：用于坐标系本身的旋转（用于描述一个坐标系相对于另外一个坐标系的姿态）假设空间中有两个坐标系A和B，和坐标系B重合的有一个单位正交坐标系I，其各个轴的指向和B相同，然后分别计算I的各个轴投影到A坐标系各个轴的分量如图矩阵的第一列、第二列和第三列分别表示与B的X轴、B的Y轴、B的Z轴同方向的单位向量在A的三个坐标轴上的投影，即ABR表示B坐标系在A中的投影。其具有以下性质：
