神经网络learning神经 机器
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
计算机网络
1、网络层： 分类的 IP 地址由网络号字段（指明网络）和主机号字段（指明主机）组成。网络号字段最前面的类别指明 IP 地址的类别。IP 地址是一种分等级的地址结构。IP 地址管理机构分配 IP 地址时只分配网络号，主机号由得到该网络号的单位自行分配。路由器根据目的主机所连接的网络号来转发分组。一个 ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
【计算机网络】2.应用层
1 应用层协议原理 客户端-服务器（C/S）体系架构 服务器一直运行，有固定的IP和端口 需要服务器场，可扩展性较差 客户端主动与服务器通信，不直接与其他客户端连接 对等体（P2P）体系架构 几乎没有一直运行的服务器 任意端到端系统之间可以进行通信 每个节点既是客户端又是服务器 具有自扩展性 C/S ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
【python基础】6.网络编程和通信
网络编程和通信 基于Socket的网络编程 Socket Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket后面，对用户来说只需要调用Socket规定的相关接口，让Socket去组 ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质
在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。 https://avoid.overfit.cn/post/7cfa0930651b4b4cac912952d8c53d54 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类
KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的 ......
网络知识｜序列化和非序列化以及选择
1.JSON one of simplest and most popular formats We can represent an object in plain text with fields of type: String, Number, Boolean, Array, Object E ......
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
debian使用apt安装时出现“更换介质，插入驱动器"/media/chrom/"再按回车键”的提示，无法从网络安装
nano /etc/apt/sources.list把那出现的那行注释掉；含CD盘的一行；然后apt-get update，然后装就不会出现了，这是一个cd盘，正确应该要从网上的源直接装； nano进入后，使用CTRL+o保存，并使用CTRL+X退出 ......
Linux 网络流量监控利器 iftop
# CentOS$ sudo yum install iftop -i 指定需要检测的网卡， 如果有多个网络接口，则需要注意网络接口的选择，如：# iftop -i eth1-B 将输出以 byte 为单位显示网卡流量，默认是 bit-n 将输出的主机信息都通过 IP 显示，不进行 DNS 解析 - ......
docker构建机器学习计算环境并做无网络迁移
1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......
具身智能即将为通用机器人补全最后一块拼图
1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
计算机网络-基础篇
参考资料：https://xiaolincoding.com/network/1_base/tcp_ip_model.html#应用层 网络模型 Q1：为什么需要网络模型？ 同一台设备上的进程间通信，有多种方式，例如管道、消息队列、共享内存、信号等； 不同设备上的进程间通信，就需要网络通信。由于设备 ......
linux iptables在没有域名且网络不通的情况下实现将IP数据包从一个IP地址路由到另一个IP地址
linux iptables在没有域名且网络不通的情况下实现将IP数据包从一个IP地址路由到另一个IP地址 ** 本文地址：https://www.cnblogs.com/muphy/p/17934332.html 场景 即使同一台服务器，在不同网络环境下访问的IP地址不同，处于不同的网段，且不同网 ......
基于Pytorch的网络设计语法4
import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net4(nn.Module):# 从nn.Module ......
基于Pytorch的网络设计语法3
import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net3(nn.Module):# 从nn.Module ......
基于Pytorch的网络设计语法2
import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net2(nn.Module):# 从nn.Module ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
基于Pytorch的网络设计语法1
第一种语法： 层层堆叠 import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net1(nn.Module):# ......
网络硬件设备组成
ONU设备 功能：ONU设备（Optical Network Unit）是用于接入光纤网络的终端设备，负责光纤网络的接入和数据传输。 技术：ONU设备采用光纤传输技术，能够实现高速的数据传输。 网络结构：ONU设备通常用于光纤接入网络（FTTx）中，连接用户终端设备与光纤网络。 管理方式：ONU设备 ......
企业微信告警机器人配置说明
如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归
随机森林回归（Random Forest Regression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价 ......