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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 ......
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 ......
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 ......
RabbitMQ消息的生存时间TTL（Time To Live）
目录RabbitMQ消息的生存时间TTLMQ环境测试准备代码实现生产者 8080消费者 8081测试死信队列死信消息总结 RabbitMQ消息的生存时间TTL TTL（Time To Live）表示消息的生存时间，通常用于设置消息的延迟。TTL是一个时间值，以毫秒为单位，用于指定消息在被发送后多久将 ......
油候脚本重构addEventListener()、removeEventListener()、getEventListener()等函数
说明： addEventListener() 方法用于向指定元素添加监听事件。且同一元素目标可重复添加，不会覆盖之前相同事件，配合 removeEventListener() 方法来移除事件。 我们知道原生js的removeEventListener() 方法是无法移除匿名函数事件，因为某些原因又不 ......
Vue中添加全屏动态时间水印
效果图 核心代码 watermark.vue <template> <div class="watermark-outer"> <div class="watermark" v-for="i in 200" :key="i"> <div>{{waterMarkContent}}</div> <spa ......
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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 ......
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： ......
js判断2个时间段是否有重叠（时分）
原理：1天1440分钟，每个时间段都有对应的数值，生成2个数组，判断数组中是否有重叠数字 isTimeOverlap(startA, endA, startB, endB) { if (!startA || !endA || !startB || !endB) return false let sA ......
"mysql : 无法将“mysql”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。"错误以及"Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061) after Installation"错误解决办法
在mysql的安装路径的bin目录下执行命令 mysqld --install, 在windows上安装mysql服务 mysqld --initialize, 初始化数据目录. 然后在windows中使用win+r service.msc 命令打开windows服务, 找到并手动启动mysql的服 ......
python diango后端支持运行脚本+vue前端支持脚本运行
# 使用Python内置的subprocess模块来执行Python脚本 # 使用注意： # 1，依赖包需要提前导入至脚本中 # 2，script_path变量是脚本得绝对路径 # 3，filename变量是脚本得名称 # 搭配vue页面使用 # 想法：页面支持导入，编辑，执行脚本 # 导入：默认指 ......
STM32CubeMX教程11 RTC 实时时钟 - 入侵检测和时间戳
使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板RTC实现入侵检测和时间戳功能，具体为周期唤醒回调中使用串口输出当前RTC时间，按键WK_UP存储当前RTC时间到备份寄存器，按键KEY_2从备份寄存器中读取上次存储的时间，按键KEY_1负责产生入侵事件 ......
Nginx日志管理大揭秘：logrotate工具与配置，日志按日期精准分割
要让Nginx日志文件以日期为单位每天生成一个，你可以使用logrotate工具结合Nginx的配置。首先，确保你的系统上已经安装了logrotate。然后，按照下面的步骤修改Nginx的配置文件。 以下是一个简单的Nginx配置文件示例，假设Nginx版本为1.13.6。请注意，这只是一个基本示例 ......
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 ......
Numpy计算近邻表时间对比
本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度，另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中，我们更偏向于第二种算法的使用。因为对于第一种算法来说，哪怕是一个10000个原子的小体系，如果要计算两两间距，也会变成10000*10000这么大的一个张量的运算。可想而知，... ......
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 ......
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 ......
743. 网络延迟时间
vector一/二维数组的定义 C++求最值 迪杰斯特拉算法 //单源最短路径 //BFS单源最短路径适用于无权图 //对于带权图，可以用迪杰斯特拉算法或者Floyd算法求解 //网络延迟时间 #include<iostream> #include<string> #include<vector> ......
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 ......
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
（转）主观时间矛盾
哈特穆特·罗萨 《新异化的诞生：社会加速批判理论大纲》 主观时间矛盾：主观时间矛盾意指体验到的时间和记得起来的时间之间是成反比的。如果人们做一件自己很喜欢做的事，并且体验到非常多样且令人兴奋的印象，那么时间通常会流逝得非常快。但当我们在一天结束时回想这一天，反而会觉得这一天过得特别久。比如，假想一趟 ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
软件测试/人工智能/全日制测试开发|利用ChatGPT自动生成自动化测试脚本
自动化测试是软件测试过程中不可或缺的一部分，它能够提高测试效率，减少测试成本，保障软件质量。然而，编写和维护自动化测试脚本仍然是一个具有挑战性的任务，需要花费大量的时间和精力。学会借助ChatGPT自动生成自动化测试脚本，就可以减少编写自动化脚本的工作量，提高测试效率。 如何借助ChatGPT自动生 ......
脚本集
目录批量修改YOLO格式的txt文件内的类别值将给定的一个视频文件或者一个实时流地址切割成帧文件重命名统计指定目录下的文件个数读取单个rtsp流地址，并使用YOLOv8模型进行推理预测 批量修改YOLO格式的txt文件内的类别值 脚本如下： import fileinput from pathlib ......
MySQL日期类型选择建议
MySQL日期类型选择建议 1. 不要用字符串存储日期 字符串占用的空间更大 字符串存储的日期效率比较低（逐个字符进行比对），无法用日期相关的 API 进行计算和比较 2. Datetime 和 Timestamp 之间的抉择 2.1 时区信息 DateTime 类型是没有时区信息的（时区无关） T ......