matplotlib机器

再看汇编和机器码

先看代码: 这里为了排版方便用的图片,也有行号,说明如下: 1. 80386的部分机器码如下: 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号, SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示,例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此,图中第三行代 ......
机器码 机器

利用汇编代码获取计算机的机器码

原文链接:https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接:https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......
机器码 机器 代码 计算机

《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程

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专栏 Python YOLOv 人工智能 知识点

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 评分 ......
matplotlib 报告 pandas numpy scipy

机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22

目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说,高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布: 多变量(比如d个变量)高斯分布的概率密度函数: μ是一个n维向量, 对应着分布的均值 ......
机器 模型 22

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

一、基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块,它提供了高效的多维数组对象ndarray,以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有: 创建和操作多维数组,如使用np.array(),np.arange(),np.zeros(),np.ones() ......
matplotlib 报告 pandas numpy scipy

【Python微信机器人】第六七篇: 封装32位和64位Python hook框架实战打印微信日志

目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 注入Python并使用ctypes主动调用进程内的函数和读取内存结构体 调用汇编引擎实战发送文本和图片消息(支持32位和64位微信) 允许Python加载运行py脚本且支 ......
Python 机器人 实战 框架 机器

抖音直播机器人浏览器插件

这是我开发的一款浏览器插件,可以实现在直播间定时发送话术,以及监听直播间评论,对接AI客服系统进行自动回复。 实现效果 可以实时监听评论区内容,包括用户来了和点赞,以及用户发送的评论文本。调用我客服系统的接口,获取AI回复结果,再自动回复发送。 监听到的评论: 插件的配置页面: 可以设置忽略监听的昵 ......
机器人 插件 浏览器 机器

从规则到神经网络:机器翻译技术的演化之路

在本文中,我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译(NMT)的发展,分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时,我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理 ......
神经网络 神经 规则 机器 技术

机器学习-无监督机器学习-图聚类-21

目录1. AP聚类算法2. Spectral Clustering 谱聚类 1. AP聚类算法 affinity 相似度 propgaption 传播 exemplars 模范 代表 Affinity Propagation Clustering特别适合高维、多类数据快速聚类,相比传统的聚类算法,该 ......
机器 21

matplotlib的读书报告

1. Matplotlib简介 Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作), 同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使 ......
matplotlib 报告

机器学习笔记(三)简单手写识别

目标 实现一个简单的手写识别的脚本,同样的,流程分五步走: 读入数据 初始化模型 训练模型 训练样本集乱序 校验数据有效性 前期准备 前期需要将库导入,还需要进行一些初始化操作 数据处理部分之前的代码,加入部分数据处理的库 点击查看代码 #加载飞桨和相关类库 import paddle from p ......
机器 笔记

AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件

AIKit v4.11.0:WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件,该插件集成了OpenAI的GPT-3技术,为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出,将WordPress的功能扩展到了全新的领域,利用人 ......
机器人 WordPress 插件 助手 机器

机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20

目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分,形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器 层次 20

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

1、Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray。 广播功能函数。 ......
matplotlib 报告 pandas numpy scipy

机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19

目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心,聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
机器 密度 DBSCAN 19

Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1

机器学习的基本内容学习笔记-01,学习链接:https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
Microsoft 机器 笔记 Azure AI

【用户案例】走进南海法院:点赞数字机器人,见证审执“加速度”

11月27日下午3时,在南海法院一间办公室内,几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作,先自动读取办案人员提供的案件列表,一步步地生成文书,后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果,市民们 ......
加速度 机器人 见证 法院 机器

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告

1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块,来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多,本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 numpy.arra ......
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Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”

解决方法: 用手机l登录此网址:https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login,进行验证即可 注意:用流量 ......
机器人 机器 CAPTCHA Steam

机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18

目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结: 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感,更新中心点的时候,是对于该簇的所有样本点求平均,这种方式对于异常样本特 ......
机器 算法 kmeans 18

机器学习-无监督机器学习-kmeans-17

目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 (花团锦簇) 步骤: 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
机器 kmeans 17

用C#也能做机器学习?

前言✨ 说到机器学习,大家可能都不陌生,但是用C#来做机器学习,可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的,这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型,不太适合专门学习机器学习,本文我将基于ML.NET Model Builder(低代码、入门简单)构建一个 ......
机器

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16

目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是: 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法: 将标准 SVM 的输出结果进行后处理,转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数, f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
合页 向量 线性 概率 SVM

机器学习笔记(二)使用paddlepaddle,再探波士顿房价预测

目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案,简化内容 流程 实际上就做了几个事: 数据准备:将一个批次的数据先转换成nparray格式,再转换成Tensor格式 前向计算:将一个批次的样本数据灌入网络中,计算出结果 计算损失函数:以前向计算的结果和真是房价作为输入,通过算是函数 ......
paddlepaddle 房价 机器 笔记

机器学习笔记(一)从波士顿房价预测开始,梯度下降

从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单,主要是概念,首先在波士顿房价这个问题中,我们假设了一组线性关系,也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系,即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差,即: 那么就是说,我们现在是已知y和x,来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
梯度 房价 机器 笔记

自然语言处理:通过API调用各大公司的机器翻译开放平台

国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度,这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍: 讯飞开放平台: 链接:https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
自然语言 机器 自然 语言 平台

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15

1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (-k, C) 所以: L = max(0, -k) # k>0 ......
向量 线性 算法 机器 SVM-SMO

机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法

1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式,在这种范式中,多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者,就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说,集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多,所以叫:“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来,数据集丢给若干模型进行 ......
算法 典型 机器 概念
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