Spark机器学习1. 介绍1.1 机器学习常用算法1.2 Spark机器学习库官方介绍1.3 Spark机器学习库构成1.4 ml和mllib的主要区别和联系2.mllib库2.1 MLlib库组成2.2 MLlib基本使用2.2.1 基本概念2.2.2 使用方法2.2.3 对垃圾邮件进行分类2.2.4 MLlib中的数据类型2.2.5 特征提取2.2.6 对数据进行缩放2.2.7 统计2.2.

Machine learning（ML）常用的几种学习器及Python实现一、一、

Jetson部署实践一、模型开发1.1 Yolov5图像检测模型开发二、模型部署2.1 DeepStream框架介绍2.2 TensorRT 加速算子、模型转换2.3 wtf文件传输(ssh)、部署2.4 推理测试2.4.1 单路usb接口图像传入2.4.2 多路接口图像传入2.4.3 多模型并发推理三、推理结果输出四、常见报错4.1 fatal: unable to access 'https:

时间序列的基本原理见Matlab篇，本篇主要讲基于原理的python代码实现部分。

BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层

机器学习Python处理中出现的问题汇总一、Pycharm一直indexing造成无法run  在机器学习过程中出现的问题还是蛮多的，原因大概就是像数据集太大引起的，产生的冗杂文件过多，堆积文件过多或者算法复杂度过大引起的运行缓慢等等问题。  其实不难理解的就是，本来机器学习的训练调参过程就是一个极其缓慢的学习过程，少则十几万的数据量使得你的算法一旦有一点点问题，稍微复杂一点点就会引起运算速度按照

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模拟退火算法一、概念二、Python代码实现三、​​应用：一、概念  模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis [1]等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题

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Kalman filter算法介绍及Python实现一、算法思路1.1 Kalman filter简介1.2 算法推导二、Python复现三、参考文章一、算法思路1.1 Kalman filter简介卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波