视觉 机器 关键 农业
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 ......
OpenCV计算机视觉学习（15）——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算
如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 &图像阈值（数值计算，掩膜ma ......
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 ......
OpenCV - 计算机视觉开发
OpenCV 介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac ......
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 ......
【GUI软件】抖音搜索结果批量采集，支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等！
目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。 我用python开发了一个爬虫采集软件，可自动按关键词抓取抖音视 ......
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 ......
提升Windows Server环境安全性：ADAudit Plus的五大关键优势
在Windows Server环境中，审计对于解决安全、运营和合规需求至关重要。然而，内置的Microsoft Windows安全审计工具存在一些限制，包括对专业知识的要求、耗时的流程以及一些功能的缺失。为了克服这些问题，第三方审计解决方案如ManageEngine ADAudit Plus变得至关 ......
BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读
BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读 BOSHIDA DC电源模块是一种电子设备，用于将交流电（AC）转换为直流电（DC）供电给其他电子设备。关键参数对于了解电源模块的性能和适用范围非常重要。以下是一些常见的关键参数及其解读： 1. 输出电压（Output Voltage）：指电源模块输出的直 ......
【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 ......
旅游数据可视化大屏：旅游业数字化转型的关键
旅游数据可视化大屏作为旅游业数字化转型的重要一环，正逐渐改变着行业的传统运营模式。它不仅为管理者提供了科学决策的依据，还为从业者和游客带来了更加便捷、高效的旅游体验。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，旅游数据可视化大屏将在旅游业中发挥更加重要的作用，助力行业持续繁荣发展。 ......
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 ......
走进3D时代：小区楼盘的视觉盛宴
随着科技的飞速发展，我们的生活正经历着前所未有的变革。曾经，我们只能通过文字和二维图片来了解楼盘的布局和设计；而今，3D技术的引入，让这一切变得栩栩如生。 ......
jdk jre 关键字 字面量 特殊字符 变量 进制
JDK（Java Development kit）：Java开发工具包 jvm：Java virtual machine Java虚拟机，Java真正运行的地方； 核心类库：Java提前定义好的； 开发工具：Javac编译工具，Java运行工具，jdb调试工具，jhat内存分析工具。 JRE（Jav ......
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 ......
听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键
回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
26-final关键字
public class FinalDemo { public static void main(String[] args){ Zi zi = new Zi(); zi.method(); zi.method2(); } } class Fu{ public void method(){ Syst ......
WebSocket与JavaScript：实现实时地理位置定位系统的关键技术
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
WebSocket与JavaScript：实现实时数据分析的关键技术
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
ECharts词云图：如何展示数据关键词
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WebSocket与JavaScript：实现实时在线财经新闻的关键技术
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WebSocket与JavaScript：实现实时在线客服系统的关键技术
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如何快速断行、分割行、切割行、换行、限制每行字数、平均分割每行字数、序号自动换行、关键字断行等等内容格式整理
首先，需要用到的这个工具： 度娘网盘 提取码：qwu2 蓝奏云 提取码：2r1z 打开工具，切换到“文章工作域”（嗯...默认就是） 找到这个，多内容断行分割 点击打开，出现如下窗口设置 相关的设置都在上面，涉及的功能有：限制每行字数、根据行数均等字数的换行、整理出指定关键内容起头、关键内容结尾，一 ......
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 ......