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机器学习重点(面试/期末)

X轴 (X1X_1X1​:年龄(横向轴)Y轴 (X2X_2X2​:月工资(纵深轴)Z轴 (YYY:贷款额度(垂直高度轴)

#机器学习#人工智能
机器学习重点(面试/期末)

X轴 (X1X_1X1​:年龄(横向轴)Y轴 (X2X_2X2​:月工资(纵深轴)Z轴 (YYY:贷款额度(垂直高度轴)

#机器学习#人工智能
时序数据集预处理

在处理数据集前,我们需要充分了解这个数据集。服务器机器数据集(Server Machine DatasetSMD是从一家大型互联网公司获得的数据集,收集28个不同机器的数据,总的时间周期为五周。数据集被均等分为训练集和测试集,并且各包含28个实体,每个实体包含了38个维度,其中训练集数据有708,405个样本,测试集有708,420个样本(1416825),训练数据集中的异常由专家标记,最后选择2

#python
理解深度学习的卷积操作

左侧图像模拟一个图像数据,当我们用右侧的卷积核对其进行卷积操作时,设置stride = 1或不设置默认为1,每次对应的格子相乘完之后,卷积核向右移动一格,再次对应相乘得到结果,如下过程简单演示。卷积核就像一个小窗口,在图像上滑动,每次观察 3x3 大小的区域。为了方便对比演示,将卷积核更改了一下颜色。如下图,卷积核从左上角开始进行第一次卷积操作。卷积核向右移动一个像素,进行第二次卷积操作。

#pytorch#人工智能#python
机器学习重点(面试/期末)

X轴 (X1X_1X1​:年龄(横向轴)Y轴 (X2X_2X2​:月工资(纵深轴)Z轴 (YYY:贷款额度(垂直高度轴)

#机器学习#人工智能
Unity 虚拟美术馆漫游系统

这是 Unity旧版动画系统 Animation 组件角色身上已经挂载了这个组件,并放入:走路动画(名字叫walk待机动画(名字叫wait。

#unity#vr
DAEFR (ICLR 2024)— 盲脸超分模型解读

如图2(b)所示,在上一阶段得到高质量域(HQ)与低质量域(LQ)的编码器(EH​和EL​)后,我们将输出特征(Zh​和Zl​∈Rm×n×d)展平为对应的特征块(PiH​和PiL​i∈1...m×n这种展平操作使我们能够构建相似度矩阵(Massoc​∈RN×N,其中Nm×n),用于量化不同特征块之间的相似度。具体而言,我们计算每个特征块的余弦相似度,并约束矩阵。

#python#人工智能
操作系统核心考点(面试/期末复习)

操作系统是管理计算机硬件与软件资源的系统软件,具有资源管理、用户接口和虚拟机扩展三大核心功能。其发展经历了从人工操作到多道批处理、分时和实时系统的演进,形成了并发、共享、虚拟和异步四大基本特征。操作系统内核负责中断处理、资源管理等核心功能,通过用户态和内核态实现权限隔离。进程作为资源分配和调度的基本单位,具有动态性、并发性和独立性等特征,通过进程控制块(PCB)实现管理。线程作为轻量级执行单元,共

#面试#操作系统
github上传大文件(多种解决方案)

如何使用git命令上传文件,尤其是大文件。包括使用SSH密钥上传

#github#深度学习
Python数据可视化案例——地图

继上文数据可视化案例,今天学习用pyecharts练习数据可视化案例2-构建地图

#信息可视化#python#开发语言 +2
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