写在前面的一些话。这是这学期的大实验，前期会叫你一个一个模块实现，然后仿真验收，我下面各个模块用自然语言说得很明白了，照着仿真就能完成各个模块中它的功能实现的验证了。 此外，不想多说什么了，完全不会verilog就稍微学一下基础语法就可以上手了，如果直接抄别人代码，最后组合的时候出了问题就不能自己debug了，或者浪费更多时间debug。再然后就是最后组合设计的时候别搞太多层，不然后面会烦死。此外
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2024-01-12 01:23:51
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# 使用Spark进行机器学习：解决客户流失预测问题
在当今数据驱动的时代，企业越来越多地依赖于数据分析和机器学习来做出明智的决策。Apache Spark作为一个高效的大数据处理框架，为机器学习提供了强大的支持。本文章将探讨如何使用Spark MLlib进行客户流失预测。我们将通过实际示例来展示如何实现这一目标。
## 问题描述
客户流失是许多企业面临的一个重要问题。对于电信公司而言，客户
学习FPGA，在不同层次的人明显有不同的答案。先说一句，说不要开发版的都是菜鸟级选手。
我把FPGA层次划分为，鸡蛋级别，菜鸟级别，老鸟级别，高手级别四类。我是鸡蛋级别的！啥也不会。
1）熟悉语法，其实你不需要什么都会，但是要记住几个经典的时序，逻辑电路的描述方式。
2）熟悉三个经典电路描述并仿真。仿真其实不是很重要，我开始学习压根没学那个玩意儿，因为要是只做接口那玩意儿没啥用。直接用ChipSc
动态规划算法：基本思想： 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到
接下来继续为大家分享机器学习系列课程，第一章的第二节，机器学习如何做：▌机器如何学习？首先了解下，机器是如何做到学习的。在上一节中，跟大家分享了机器为什么能够学习。那么机器如何一步步做的呢，我想给大家分享一个非常有趣的案例：假设机器可以穿越时空回到17世纪，在17世纪有一个重大的科学发现，就是牛顿的力学三定律。那么我们的机器是否能够学习牛顿学习这个世界的过程？也就是机器能否发现学习到牛顿的力学三定
原创
2021-03-29 21:01:16
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利用阿里云PAI 实现销量预测1.Buiness Background店铺的目标管理是零售管理的重心。本项目开始之前销售目标分解分为3个step。财务团队会在上一财年末将目标分解到店铺和财月。在执行中，每个季度末，大区会对下一季度的目标进行调整，分解到店铺和财月。最后，每个财月快结束时，planning团队会将每月目标细化分解到日。这样的好处是可以按天来追踪销售完成状况，便于店铺间进行对比，同时店
人脑是最神奇的。你知道我更感兴趣的是什么吗？是我们的学习能力。我们如何能够适应并学习全新的技能，然后应用到日常生活之中呢?我有一个6岁的弟弟，我看着他从懵懵懂懂的小婴儿逐渐长大。他学会了如何爬行、走路、跑；如何学会说话，理解简单的语法和简单的数学。本文中我就要谈谈如何让机器复制这种学习的能力。假设我想教机器如何区分狗和猫。这很简单，我的弟弟很容易就能做到。但是如何将其编程在机器上呢？我们不能简单的
# 机器学习数据增强
在机器学习领域，数据增强是一种常用的技术，它通过对原始数据进行一系列的变换，生成新的样本，以扩大训练数据集的规模和多样性，从而提高模型的泛化能力。数据增强可以应用在图像、文本、音频等不同类型的数据上，本文将以图像数据增强为例，介绍具体的实现方法。
## 图像数据增强
图像数据增强是机器学习中常见的数据增强技术之一。常见的图像数据增强方式包括图像旋转、镜像翻转、缩放、平移
原创
2024-06-01 06:33:11
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PID学习笔记 关于PID的一些基本概念P 纯比例作用趋势图的特征分析I 纯积分作用趋势图的特征分析D纯微分作用趋势图的特征分析增量式、位置式PID算法增量式PID源码位置式 PID源码PID整定方法调试步骤PID常用口诀： 关于PID的一些基本概念单回路：就是只有一个 PID 的调节系统。串级：一个 PID 不够用怎么办？把两个 PID 串接起来，形成一个串级调节系统。又叫双 回路调节系统。主
1. 固定效应估计法（1）固定效应变换的具体步骤固定效应变换又称组内变换，考虑仅有一个解释变量的模型：对每个i，有yit＝β1xit＋ai＋uit，t＝1，2，…，T对每个i求方程在时间上的平均，便得到y＿i＝β1x＿i＋ai＋u＿i其中，（关于时间的均值）。因为ai不随时间而变化，所以在原模型和均值模型中相等，如果对于每个t，两式相减，便得到yit－y＿i＝β1（xit－x＿i）＋uit－u＿i
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2024-01-21 20:23:24
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# 深度学习模型如何做热力图
## 引言
热力图是一种用于可视化数据的图形表达方式，它通过将数据映射到颜色来展示数据的分布和密度情况。在深度学习中，热力图可以帮助我们了解模型在不同区域的激活程度，从而帮助模型的优化和调试工作。
本文将介绍如何使用深度学习模型生成热力图，并以一个具体的问题示例来说明。
## 问题描述
假设我们有一个任务是对人脸进行情绪分类，我们已经训练好了一个深度学习模型来完
原创
2023-09-24 14:07:58
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# 项目方案：基于性别特征处理的机器学习模型
## 1. 项目背景
在机器学习项目中，特征处理是一个关键步骤，尤其是对于分类和回归问题。性别作为一种重要的分类特征，其如何处理对模型的性能将产生显著影响。本项目的目标是探索如何将性别信息有效地输入到机器学习模型中，以提高模型的预测精度。
## 2. 特征处理方法
性别特征通常以名义型变量的形式存在，例如“男”和“女”。在将其输入机器学习模型之
目的定时的备份数据库或者做一些检查方法atd服务或者crond服务。 可以通过在linux命令窗口输入setup，进入system sevices，启动这两个服务。路径cd /etc
ls -ld cron*， 可以看到**/etc目录**下，存在多个以con开头的文件夹，文件夹中存在多个脚本。 文件夹后缀 .daily 代表该文件夹下的脚本每天都会执行一遍，.hourly 表示每个小时都会执行一
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2024-02-28 23:21:36
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# Java任务计划方案
## 问题描述
在一个电商网站中，需要定时执行一些任务，比如每天凌晨3点进行数据库备份、每周五发送邮件通知用户等。为了实现这些定时任务，我们可以使用Java中的定时任务调度框架来实现。
## 方案概述
我们将使用Java中的Timer和TimerTask类来实现任务的调度和执行。Timer类用于调度任务，TimerTask类用于执行具体的任务。
## 实现步骤
原创
2024-04-15 04:52:06
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对于分割网络，如果当成一个黑箱就是：输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024。我没有使用二分类，直接使用了四分类。分类网络使用了SegNet，没有加载预训练模型，参数也是默认初始化。为了加快训练，1024输入进网络后直接通过pooling缩小到256的尺寸，等到输出层，直接使用bilinear放大4倍，相当于直接在256的尺寸上训练。import os
import urllib
完成端口模型实现步骤：1.创建完成端口2.创建服务线程，通常服务线程数量为CPU数量的2倍3.将套接字与完成端口关联在一起4.调用输入输出函数，发起重叠I/O操作5.在服务线程中，在完成端口上等待重叠I/O操作结果 一、创建完成端口对象要在应用程序中利用完成端口模型，就必须首次创建完成端口对象。CreateIoCompletionPort()函数实现此功能，函数声明如下： HANDLE
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2024-01-20 21:53:52
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https://www.bilibili.com/video/BV17b4y1W7rk/?spm_id_from=autoNext&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 后门准则需要先理解后门路径，后门路径就是在x
Spark core简单wordcount案例spark文件基本流程1、创建spark环境//配置spark对象val conf = new SparkConf()//设置任务名conf.setAppName(“wordcount”)//指定spark代码运行方式，local：本地测试conf.setMaster(“local”)//spark 上下文对象 用于数据读取（后面使用sparksql的
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2023-10-14 21:57:23
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6-19 论文相似度探索 创新实训记录8原有论文的相似度计算方法ACM数据集现有数据大概想法（就先试一下）其他想法 原有论文的相似度计算方法相同子空间中论文之间的相似性与三种特征相关： ① CCS分类的相似度； ② reference的相似程度； ② 在该子空间上的文本中关键词的相似度。 针对上述三种特征,参考BabbleLabble设计基于规则嵌入的深度模型，优化目标包括CCS分
前言 在上一节的机器人学习中，我们已经了解到当下热门的机器人研究方向，从视觉、人工智能到多机通讯、人机协同，机器人的研究有着广阔的前景，而想要学好机器人，第一步就是要首先建立模型，本节的标题是数学意义上的建模及仿真，实际上是指对机器人进行运动学模型和动力学模型的构建，并使用Matlab的工具箱完成对于模型的验证仿真。下节将会是机械意义上的机器人建模，指如何手动生成建立图形化的机器人3D模型，涉及到
