机器人 机器 文档
Java实现在线编辑预览office文档
目录1 在线编辑1.1 PageOffice简介1.2 前端项目1.2.1 配置1.2.2 页面部分1.3 后端项目1.3.1 pom.xml1.3.2 添加配置1.3.3 controller2 在线预览2.1 引言2.2 市面上现有的文件预览服务2.2.1 微软2.2.2 Google Driv ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
ES--RestClient查询文档
文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括： 1）准备Request对象 2）准备请求参数 3）发起请求 4）解析响应 1.快速入门 我们以match_all查询为例 1.发起查询请求 代码解读： 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名 ......
测试文档
测试文档 2. VSCode快速移动一行代码快捷键: A Shift+Alt+F B Ctrl + S C Alt+Up 或 Alt+Down D Shift+Alt+Up 或 Shift+Alt+Down ......
Unity3d_Rewired官方文档翻译：要点（四）：Rewired Editor->All Maps、Layout Rules、Map Enabler
仅翻译了官方文档中的Essentials（要点）、Concepts（概念）两部分，这是文档中最重要的部分，理解了这两部分的内容应该足以让你将Rewired运用到你的项目中，之后再去阅读文档的其他部分也能更容易理解。 斜体加下划线部分为添加的注解，非官方文档内容。若你发现有翻译、注解不正确的，请留言告 ......
Unity3d_Rewired官方文档翻译：要点（二）：Rewired Editor->Setting、Tools
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Unity3d_Rewired官方文档翻译：要点（三）：Rewired Editor->Players、Actions、InputBehaviours、Categories、CustomControllers
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Unity3d_Rewired官方文档翻译：要点（一）：安装、快速开始、基础用法、部署、最佳做法
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Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（二）：InputBehaviour、Controllers、ControllerMaps
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Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（三）：ControllerTemplate、MapCategories、Layouts
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Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（四）：LayoutManager、MapEnabler、CustomController
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Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（一）：InputManager、Players、Actions
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自动生成接口文档
1 借助于第三方：coreapi，swagger 2 在路由中 from rest_framework.documentation import include_docs_urls path('docs/', include_docs_urls(title='图书管理系统api')) 3 在配置文件 ......
ELF格式文档详解
ELF格式文档详解 一，ELF格式综述 ELF(Executable and Linkable Format)是Linux下的一种格式标准，Linux中的ELF格式文件一共有四种： ●可重定位文件(Relocatable File)：这类文件包含了代码和数据，可被用来链接成可执行文件或者共享目录文件 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
抽几分钟,写个文档系统的前端页面,先排版一下.
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>Doc C ......
如何写好技术文档 - 排版格式和规范(一)
本文参考谷歌开发文档风格指南、Vue官方文档、React官方文档、掘金小册和阮一峰《中文技术文档的写作规范》，其中排版格式，主要参照Vue、React官网，写作规范部分主要参考阮一峰老师的《中文技术文档的写作规范》。 编写技术文档除了排版格式和规范，思路和风格也极为重要，目前一些亲和、幽默的写作风格 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
liunx命令word文档和excel表格转换成pdf
1、 Anolis OS-8.x和centos7.x系统安装libreoffice #直接使用yum安装 yum install -y libreoffice #验证 libreoffice --version LibreOffice 7.1.8.1 10(Build:1) #后台启动libreof ......
MySQL InnoDB ReplicaSet安装文档
MySQL副本集介绍 MySQL InnoDB ReplicaSet(也叫MySQL副本集,有些地方也翻译成MySQL复制集)是在 MySQL 8.0.19 版本（2020-01-13 Released）之后开始支持的，MySQL副本集中拥有一个primary节点，一个或多个secondary节点， ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......