机器01

01 Docker 安装:入门案例带你了解容器技术原理

Docker 能做什么? 众所周知,Docker 是一个用于开发,发布和运行应用程序的开放平台。通俗地讲,Docker 类似于集装箱。在一艘大船上,各种货物要想被整齐摆放并且相互不受到影响,我们就需要把各种货物进行集装箱标准化。有了集装箱,我们就不需要专门运输水果或者化学用品的船了。我们可以把各种货 ......
容器 原理 案例 Docker 技术

【2024-01-10】认知年轻

20:00 聆听树林的生长,而不是大树的折断。 ——黑格尔 今天想跑步,已经有十几个工作日没跑步。工作忙,适当加班也是正常,一会写完日记就走。 跑步,是一项极具价值回报的坚持。我最能看到的价值,就是它帮我熬过了最大压力的人生阶段。我很幸运地看到自己还能有六块腹肌的身材,还能一直保持RMB靶心位置的体 ......
2024 01 10

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 ......
格局 缺陷 机器

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 ......
概率 算法 模型 机器 29

2024-01-10:用go语言,给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 pairs 其中 pairs[i] = [starti, endi] 如果 pairs 的一个重新排列 满足对每一个下标 i

2024-01-10:用go语言,给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 pairs 其中 pairs[i] = [starti, endi] 如果 pairs 的一个重新排列 满足对每一个下标 i ( 1 <= i < pairs.length ) 都有 endi-1 == starti , 那么 ......
下标 pairs 整数 数组 语言

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 ......
梯度 机器

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 ......
机器

机器学习-二次规划

1、概念解释 (1)什么是半正定矩阵? 半正定矩阵是指一个方阵(即行数等于列数的矩阵),满足以下条件之一: 对于任意非零向量x,都有x^T * A * x ≥ 0,其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值(eigenvalue)都大于或等于零。 简单来说,一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负,或 ......
机器

机器学习-拉格朗日乘子法

1、概念解释 (1)什么是拉格朗日乘子法? 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子,可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
乘子 机器

机器学习-奇异值分解

1、概念介绍 (1)什么是线性无关的行? 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说,如果一个矩阵中有两个或多个行,且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量,则这些行就是线性无关的。 例如,考虑一个包含三行的3x3矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
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分布式机器学习的故事:Docker改变世界

分布式机器学习的故事:Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望,以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker,需要了解不少工具及其设计思路;而这些工具的文 ......
分布式 机器 故事 Docker 世界

如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面,但在同一局域网中的另一台机器上无法访问

以下是一些可能的解决步骤: 1 检查网络连接: 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网,并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具,如traceroute或telnet,来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置: ......
局域网 端口 局域 浏览器 机器

【闲话】01.10.24

0110闲话 头图: 今日推歌:LonPi《绣球花 feat.歌爱雪》 前奏特别特别伟大,,, 是与你十分相称的绣球花啊 例行学术: 关于 \(Kruskal\) 判环我 23 年 10 月的一点新理解: 用 \(fa\_u\) 和 \(fa\_v\) 记录 \(e[i]\) 这条边所在链的两个端点 ......
01 10 24

海亮01/10构造专题

海亮01/10构造专题 个人题单 T1 CF1375E 题意 给定一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),求 \(a\) 中的所有逆序对 \((i_1, j_1), (i_2, j_2), \cdots, (i_m, j_m)\) 的一个排列 \(p\), 使得依次交换 \((a_{i_{p_1 ......
专题 01 10

2024-01-10(电动车充电器&铁板烧)

一、电动车充电器问题: (问题):充电器上电时炸了,新买了一个。坏的那家1年内免费换新还需等财务统一核销。 (反思):充电器这种东西不能放在户外日晒雨淋,晚上把小电动清理干净。 二、鹿仙子铁板烧问题: (问题):500W / 220V铁板上融锡膏好像要一分钟。这一分钟之前元器件都不会被烧坏吗? (反 ......
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【2024-01-09】期待自己

20:00 假如运气是雨滴,希望你是密西西比河。 ——海明威 昨天被老板约谈说,问我规划的最新产品什么时候可以出第一个版本,还问我需要什么资源,他们必然全力支持。 我从毕业开始就在这个公司做事,跟老板们已经共事12年半了。我没记错的话,我一共被他们问了好几次这个问题,都在不同年份。作为企业经营者,一 ......
2024 01 09

机器学习-导数

1、概念解释 (1)关于求导 求导是微积分中的重要概念之一,它可以用来计算函数在某一点处的变化率(斜率),以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x),它在某一点x₀处的导数(即斜率)定义为: f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
导数 机器

机器学习-矩阵

1、名称解释 (1)什么是矩阵的转秩? 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如,对于一个m×n的矩阵A,其转置记作A^T,得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 (2)什么是单位阵? 单位阵(Identity matrix),也称为单位矩阵 ......
矩阵 机器

test-01-java 单元测试框架 junit 入门介绍

拓展阅读 junit5 系列 基于 junit5 实现 junitperf 源码分析 Auto generate mock data for java test.(便于 Java 测试自动生成对象信息) Junit performance rely on junit5 and jdk8+.(java ......
框架 单元 junit test java

基于“小数据”的机器学习

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式,其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过,早期受制于计算机的算力,基本没有什么能够落地的实际应用,更多的是各类算法的研究和发展。 之后,随着硬件的飞速发展,终于迎来了人工智能的春天,各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用(很多情况甚至我们都没有 ......
机器 数据

机器学习应用于基因组预测,以苜蓿为例

目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目,张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠(Fall dorma ......
苜蓿 基因组 基因 机器

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势:单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程:internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级,开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

Spring表达式语言(SPEL)学习(01)

算术运算 @Test public void test01() { // 定义解析器 ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser(); // 使用解析器解析表达式 // 获取解析结果 Assert.assertTrue(parser.pars ......
表达式 语言 Spring SPEL

【闲话】01.09.24

0109闲话 今日推歌:syudou《苦巧克力装饰 feat.初音miku》 屑输入法打不出片假名好生气啊 有人说这首歌应该叫社会生存指南( 网易云评论: 苦巧克力装饰,不好吃不起眼不讨喜。 前奏有种工厂的感觉,miku 的声音很像金属。整体下来感觉我是 bitter choco,miku 是刀要来 ......
01 09 24

寒假生活指导01

今天看了spark的安装视频,进行了spark的基础学习。 rdd: map计算 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) def func(date): return date*10 rdds=rdd.map(func) #flatMap解除嵌套 rdd = sc.par ......

【2024.01.09】曝光三要素学习(感光度、快门速度、光圈)

以前总是使用auto挡,现在打算好好学习一下摄影了,记录一下 找到的比较好的教程是这个https://www.bilibili.com/video/BV1z94y1P7Rh 综合感觉下来m挡时尽量还是避免,而是在三项中确定一项参数后再修改其他参数 所以一般是使用半自动挡位 比如运动的话就要适当降低快 ......
感光度 光圈 快门 要素 速度

实验一:百度机器翻译SDK实验

实验 一、实验要求 任务一:下载配置百度翻译Java相关库及环境(占10%)。 任务二:了解百度翻译相关功能并进行总结,包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版(占20%)。 任务三:完成百度翻译相关功能代码并测试调用,要求可以实现中文翻译成英文,英文翻译成中文(占30%)。 任务四:完成百度翻译GU ......
机器 SDK

git操作-01-空仓库,基本无分支操作

一、初始化 git init 二、关联邮箱账号 git config [--global] user.name "rbh" git config [--global] user.email 1213079113@qq.com 三、添加远程仓库 git remote add origin https: ......
分支 git 01
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