QT是什么？QT是一款上位机操作软件。QT用在哪？主要用于桌面程序开发和嵌入式开发，例如应用方面的APP界面--谷歌地图，和工业方面的上位机测试界面。QML是什么？QML是QT为了手机移动应用使用的脚本JavaScript。但基础的还是C++，之后如果需要将QT使用再手机界面设计，可以继续深入学习QML。QT安装可以参考：图解Qt安装（Windows平台） (biancheng.net)。QT文件
Python平台是MATLAB或Mathematica等封闭源（和昂贵的！）平台的强大替代品。多年来，随着NumPy和SciPy（用于一般科学计算）和TensorFlow，Keras，Theano和PyTorch等平台的积极开发，今天通过Python环境可供所有人使用的功能是惊人的。添加像Jupyter笔记本电脑这样的东西，对于我们大多数人来说，这笔交易是密封的。就个人而言，我差不多五年前就停止使
原创
2023-05-31 03:35:32
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作者 | Jonathan Hui 我们可以使用共轭梯度法（conjugate gradient）解线性方程或优化二次方程。并且，针对这两种问题，共轭梯度法比比梯度下降的效果更好。 其中矩阵A是对称正定矩阵 在线搜索方法中，我们确定上升的最陡方向，然后选择步长。举个例子，例如在梯度上升方法中， 我们采用的步长大小等于梯度乘以学习率。看下面左图， 根据梯度的轮廓（用点图圈成椭圆的
# 机器学习算法用于交易
随着人工智能的快速发展，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛，其中之一就是金融交易。机器学习算法可以通过分析历史数据和市场趋势来预测未来的价格走势，并帮助交易员做出更加明智的交易决策。本文将介绍几种常见的机器学习算法，以及如何使用Python来实现这些算法。
## 线性回归算法
线性回归是一种最简单的机器学习算法，它建立了一个线性模型来预测因变量与自变量之间的关系。
原创
2023-07-27 05:05:25
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目录
概述一、为什么使用bootstrap？二、Bootstrap特点三、文件结构四、bootstrap的使用1.第一个网页模板2.bootstrap整体架构概述Bootstrap 是 Twitter推出的，目前最流行的前端开发框架。Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JavaScript 的，用于快速开发 Web 应用程序和网站的前端框架。用于开发响应式布局、移动设备优先的 WEB 项
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2023-08-18 13:51:26
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由于对人工智能偏见的担心日益凸显，从业者解释模型产出的预测结果的能力以及解释模型自身运作机制的能力变的越来越重要。幸运的是，已经有许多python工具集被开发出来，用以解决上述问题。下文我将对现有4个建立的比较完善的翻译和解释机器学习模型的工具包做简要的指导性描述。
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2020-08-21 11:40:25
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文章目录前言有效载荷1 相关概念1.1 有效载荷1.2 减速机起停容许最大转矩1.3 减速机1.4 负载2 各家协作机器人负载曲线2.1 ABB2.2 JAKA 节卡2.3 UR3 计算原理 有效载荷1 相关概念1.1 有效载荷在工业机器人中，有效载荷通常是指机器人手臂末端执行器所能承受的最大负载，包括机器人手臂末端执行器的重量和附加负载。有效载荷的大小是选择机器人手臂时需要考虑的重要因素之一，它
STM32初学者，写博客只是为了记录学习，希望能有大神指点一下初学者入门书有没有推荐的一开始通过51来认识STM32用寄存器点亮LED51点亮LED灯寄存器寄存器映射启动文件-STARTUP.A51STM32寄存器1.电平控制2.方向控制3.时钟控制4.水到渠成再接再厉定义外设寄存器结构体外设声明APB1,APB2,AHB 总线基地址 一开始通过51来认识STM3251是嵌入式的入门级的经典MC
# 最大似然估计在机器学习中的应用
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种用于参数估计的统计方法，广泛应用于机器学习中。通过在给定观测数据的条件下，找到使得观测数据出现的概率最大化的参数，MLE帮助我们建立更可靠的模型。
## 最大似然估计的基本原理
最大似然估计的核心思想是基于观测数据 \(X\) 来估计未知参数 \(\theta\)。给
基本放大电路交流分析思路观察晶体管的特性曲线的时候，发现在晶体管特性曲线的局部范围，特性曲线具有线性化的特性。也就是在这些区域，可以用直线来替代特性曲线。当晶体管工作于这样一些线性区域的时候。可以通过晶体管的线性化将其等效为一个线性元件。进而就可以把晶体管所构成的放大电路等效为一个线性电路，这样就可以用熟悉的线性电路分析方法来对它进行分析了，这就是之前二极管电路分析中已经使用过的建模的一种思路和方
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2024-09-23 19:56:27
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slam 基本算法 --- 分别使用 【高斯牛顿，g2o】进行曲线拟合 （理论+实践） 一. 曲线拟合 --- 高斯牛顿1.1 问题描述1.2 代码1.3 结果二. 曲线拟合 --- g2o2.1 问题描述2.2 代码定义顶点定义边mian() ---生成观测数据构建图执行优化和结果输出 通过本次简单实践，详解高斯牛顿和g2o的应用 参照《slam14讲 第二版》一. 曲线拟合 — 高斯牛顿1.
Benchmarking 是一种评估和比较不同产品、服务或流程性能的方法。它通常涉及以下几个步骤:确定评估指标例如,评估一款手机的性能时,可以选择处理器性能、电池续航时间、拍照质量等指标。收集同类产品的参考数据即收集其他手机厂商的同类产品在这些指标上的表现数据。测试自身产品在这些指标上的表现以标准化的方式测试自己的手机在处理器性能、电池续航等指标上的具体数值。将自身产品的数据与参考数据进行对比分析
JavaScript
JavaScript是网景公司开发的一种基于客户端浏览器、基于面向对象、事件驱动式的网页脚本语言。
JavaScript是属于Web语言，它适用于PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
特点：
JavaScript是一种解释性脚本编写语言
JavaScript是基于对象的脚本编程语言
简单性（弱类型）
安全性
动态性的
跨平台性
JavaScript作用
# 决策曲线与机器学习算法
在机器学习中，决策过程至关重要。通过使用决策曲线，我们可以清晰地展示不同模型或算法在特定阈值下的表现，帮助我们找到最优的决策边界。本文将介绍决策曲线的基本概念，并通过代码示例来演示如何应用于实际的机器学习任务。
## 决策曲线简介
决策曲线（Decision Curve）是一种用于评估分类模型性能的工具，特别是在处理不平衡类别问题时。它展示了在不同阈值下，模型的真
原创
2024-09-29 03:22:26
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机器视觉（四）——机器视觉应用 目录一、人脸识别二 、物体跟踪三、二维码识别四、物体识别 一、人脸识别人脸识别需要在输入的图像中确定人脸（如果存在）的位置、大小和姿态，往往用于生物特征识别、视频监听、人机交互等应用中。2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法
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2023-11-26 10:29:51
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参考链接： 使用Python中的支持向量机(SVM)对数据进行分类目录 1、支持向量机的基本原理 2、支持向量机的核函数和参数选择 3、支持向量机实例---对波士顿房价进行回归分析 备注：本文主要来自于对《深入浅出python机器学习》书籍的学习总结笔记，感兴趣的同学可以购买本书学习 1、支持向量机的基本原理 由于现实生活中，很多事情不是线性可分的（即画一条直线就能分类的），而SVM
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2020-12-23 14:36:12
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参考链接： 使用Python中的支持向量机(SVM)对数据进行分类目录 1、支持向量机的基本原理 2、支持向量机的核函数和参数选择 3、支持向量机实例---对波士顿房价进行回归分析 备注：本文主要来自于对《深入浅出python机器学习》书籍的学习总结笔记，感兴趣的同学可以购买本书学习 1、支持向量机的基本原理 由于现实生活中，很多事情不是线性可分的（即画一条直线就能分类的），而SVM
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2021-04-11 23:05:50
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由于最近的Project要做声音分析，需要用到MATLAB，之前一直没怎么接触过，所以乘着做Project学习下。真的用了才知道MATLAB真是神器啊，呵呵~~~其强大的函数库和数学运算能力彻底让我折服了。言归正传，我们来讨论下用MATLAB做声音文件处理。1. 读取WAV声音文件
[plain]
% wavread(filename) 读取一个WAVE文件，
《深入理解计算机网络》第5章数据链路层，本章主要针对广域网中的数据链路层和局域网体系结构中的逻辑链路控制（LLC）子层的功能及相关技术进行全面、深入的介绍。本节为大家介绍滑动窗口机制。 AD：WOT2015 互联网运维与开发者大会 热销抢票 5.4.2 滑动窗口机制在上面介绍的XON/XOFF 流量控制方案中，为了实现发送端与接收端的速率匹配，需要往返发送一些特殊的控制字符，这样就会使得信道的
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2023-09-04 13:50:41
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近年来，在数据和算力爆发式增长的背景下，越来越多量化机构将机器学习技术运用到量化投资中来。知名的对冲基金和银行，如文艺复兴、Two Sigma、Citadel、D.E. Shaw、JP摩根、高盛等也在扩充自己的机器学习团队。机器学习算法从广泛的市场基础和另类数据中提取信号，并可应用于算法交易策略过程的所有步骤。运用机器学习，交易员可以不再手动挑选变量，而是通过无监督机器学习算法来挑选出建模最优的变
原创
2022-08-30 17:48:50
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