命令模式将请求封装为对象，使请求参数化、队列化或日志化。示例中，Robot和Weapon类作为接收者执行实际功能，而Command接口及其实现类(如TransToCarCommand、FireBulletCommand)封装了具体命令和附加逻辑。CommandInvoker作为调用者管理命令队列，支持批量执行。该模式解耦了请求者与接收者，支持命令的延迟执行、日志记录和参数化，避免了switch-c

梯度下降算法简述梯度下降算法是对线性回归算法的优化. 线性回归算法遇到大量特征, 且特征复杂的情况时, 求解速度很慢, 且得不到结果. 梯度下降算法则是先设置学习率和学习方向, 逐步调整线性回归的系数. 使用梯度下降算法, 必定会得到最终的结果. 学习率的设置理论上越小, 结果越理想, 但学习率越小, 计算量越大, 所以要设置合适的学习率算法示例# 导入数据集, 波士顿房价影响因素与房价相关数据f

岭回归算法简述岭回归算法的出现, 最终目标是在欠拟合与过拟合的算法中,找到的一种折中的解决方案.欠拟合的函数如y = k1x + k2x^2 + ... + knx2 , 都是低次幂的简单线性方程的组合. 而过拟合的函数如: y = k1x^2 + k2x^3 + ... + knx^n 有很多高次幂的复杂线性方程的组合. 要在两者之间找一个折中的解决方案, 就是岭回归算法. 岭回归算法会将过拟合

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编译opencv4.5.3错误解决

解决虚拟机中Ubuntu重启后共享文件夹无法访问的问题

人工智能–> 机器学习 --> 深度学习人工智能是指一种能够让机器像人类一样思考的技术.机器学习是实现人工智能的途径之一, 就是用大量数据, 计算出一个模型, 然后利用模型, 对未知数据进行预判.深度学习则是机器学习的领域之一, 主要是指基于图形建模,预判机器学习的流程准备原始数据.原始数据必须是100%正确的. 否则训练出来的模型准确度不够高特征工程特征工程就是将原始数据进行一系列的