机器学习算法——线性回归（超级详细且通俗）
通俗理解线性回归回归分析什么是回归分析呢？这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。例如，存在以下数据然后我们拟合一条曲线f(x)：回归分析的目标就是要拟合一条曲线，让图中红色线段加起来的和最小。线性回归（简介）线性回归是回归分析的一种。假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关（即满足一个多元一次方程，如：f(x)=w1x1+…+wnxn+b.）。然后构
作业讲评-二值矩阵避障最短路径算法
十一长假后，同学们陆续开始做题，现在月底了，扩展题“-二值矩阵避障最短路径算法”只有7人上交了作业，其中能够运行的有2人，分别是电子18级邵华薇同学、软工18级唐宇。这里提出表扬。题目可能是有些难度，是我的责任。不过，即使做不完，大家以后还是应该提交一个版本的代码，让老师们知道大家已经在思考了。如果不抓住本科难得的时间，没有工作压力的情况下专心思考，今后步入公司后，压力会更大。题目：一个迷宫，用64x64的二维数组表示，值为1的元素表示平地，值为0的表示砖墙。现在，给定起点、终点，要求从起点走到终点，
Jetson Xavier NX 学习（一），安装sd卡镜像
Jetson Xavier NX 学习，安装sd卡镜像（一）说明个人说明下载镜像将图像写入microSD卡启动查看设置说明Jetson Xavier NX可为运行现代AI工作负载提供多达21个TOPS，功耗仅为10瓦，并且外形小巧，比信用卡小。它可以并行运行现代神经网络并处理来自多个高分辨率传感器的数据，为要求提高性能但受尺寸，重量和功耗预算限制的嵌入式和边缘计算设备打开了大门。个人说明本人写这博客是分享如何学习etson Xavier NX，综合了自己在学习中遇到的困难和解决方法，是边学边写，更新
100个numpy问题43-100
如何从numpy数组的现有列创建新列，比如：方法一：使用np.c_()函数# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Oct 31 15:23:24 2020@author: 15025"""import numpy as npclass NumpyStudy: def findNanNumber(self): iris = np.genfromtxt("C:/Users/15025/Desktop/Iris.csv".
论文解读2-Displacement-Invariant Matching Cost Learning for Accurate Optical Flow Estimation
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.14851.pdfgithub地址：https://github.com/jytime/DICL-Flow （目前还没把训练好的模型放出来，也还没有训练代码，仅有模型搭建代码）Motivation:Learning Matching Costs在双目匹配上取得了较大的成功，通过构造3D的Cost Volume(FxDxHxW)和3D Conv; 然而，若这一套直接使用在光流上，会构造4D的Cost Volume(FxUxVxHx..
64位win7下安装keras的过程
懒得系统升级，所以到现在仍然在用64位win7。1，安装Anaconda（强烈建议）Anaconda已经集成了大量第三方包，无需自己一个个手动安装，会省去很多时间和精力，所以强烈建议去下载一个Anaconda安装包。本人用的是Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64，约467M。访问国外官网不太顺畅，可以换成国内很多镜像网站，基本都有下载提供。2，安装支持包mingw和libpython如果有条件访问国外官网，可以打开开始菜单里的Anaconda点击运行Anacond
小白做科研（三）数据处理
读了很多论文，咱们自己心里也对整体的进展有了一些了解和脉络，那么下一步就可以试着复现啦~而要复现人家的代码，那肯定得找人家的数据集，数据到手后就可以开始处理了~ 这篇主要粘一些看到的比较好的博客平台我自己就是觉得pytorch比tensorflow帅hhhh，而且很多师兄大佬也说pytorch比较好，那就可以先从官网教程开始了解~需要指明一点，大家安装pytorch后其实不需要装cuda也可以用gpu（因为torch里附带了一些cuda的驱动），但是好像是功能受限，如果想要完整版应该还是得老老实实
深度学习之MNIST手写数字识别——卷积神经网络训练模型并生成gui窗口进行在线识别之基本知识了解
一 基本知识准备1.卷积(Convolutional)顾名思义，卷积层由一组卷积单元（又称"卷积核"）组成，可以把这些卷积单元理解为过滤器，每个过滤器都会提取一种特定的特征对卷积层功能的理解一般认为图像的空间联系是局部的像素联系比较密切，而距离较远的像素相关性较弱，因此，每个神经元没必要对全局图像进行感知，只要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来得到全局信息。 给定一张输入图片，用一个卷积核去扫这张图，卷积核里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的卷积核扫的，所以权重..
gin自定义路由日志的格式
gin自定义路由日志的格式默认的路由日志是这样的：[GIN-debug] POST /foo --> main.main.func1 (3 handlers)[GIN-debug] GET /bar --> main.main.func2 (3 handlers)[GIN-debug] GET /status --> main.main.fu
深入浅出了解GCN原理（公式+代码）
相信大多数读者在了解GCN（Graph Convolutional Networks）之前，对CNN（Convolutional Neural Network）都是非常熟悉的，我们知道，在连续信号中的卷积是表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分,如下公式（1）。∫−∞+∞f(τ)g(x−τ)dτ(1)\int_{-\infty}^{+\infty} f(\tau)g(x-\tau)d\tau \qquad\qquad\qquad (1)∫−∞+∞f(τ)g(x−τ)dτ(
ArcGIS python计算长时间序列多个栅格数据的平均值
通常，我们需要将多个栅格求平均，例如，将一年中每个月的NDVI值加起来除以12，就会等到月均NDVI，该过程虽然在栅格计算器中可以实现，但是当时间序列较长时就比较费事，此时，python代码是不二的选择。下图所示为栅格数据相加的原理图，也就是对应的栅格相加，生成新的栅格数据。求均值是需要再除以栅格个数。python求均值代码：import arcpyfrom arcpy.sa import *arcpy.CheckOutExtension("spatial")arcpy.gp.ove
OpenCV车牌定位(C++)
最近开始接触 C++ 了，就拿一个 OpenCV 小项目来练练手。在车牌自动识别系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程，本文就以一个简单的方法来处理车牌定位。我国的汽车牌照一般由七个字符和一个点组成，车牌字符的高度和宽度是固定的，分别为90mm和45mm，七个字符之间的距离也是固定的12mm，点分割符的直径是10mm。使用的图片是从百度上随便找的（侵删），展示一下原图和灰度图：#include <iostream> #include <opencv2/highg
2020-11-01
区块链网络中一种去中心的分布式数据存储方法及其装置技术领域 本发明涉及区块链数据存储技术领域，特别是一种去中心的分布式数据存储方法及其装置。背景技术[0002]在这信息化的时代，数据无处不在，它几乎成了我们现代生活、工作的基础，但信息发达的同时，与其一起相伴生一些负面事件也层出不穷，例如职业贩卖用户隐私数据的不良服务商、专门盗取各大信息平台用户数据的黑客团伙等等不一而足。在面对如此数据危机的情况下，世面上也有不少的提供保护数据安全保护的方案，比如加密存储，和托管存储；在加密存储的方案中，由于数据的
Nginx报错 nginx: [error] open() “/run/nginx.pid“ failed (2: No such file or directory)
问题修改nginx.conf配置后，输入sbin/nginx -s reload，结果报错nginx: [error] open() "/run/nginx.pid" failed (2: No such file or directory)解决办法网上的办法，大多针对“nginx: [error] open() "/run/nginx.pid" failed (2: No such file or directory)”说实话，可能有用，但是我这改了好久都不行。。。我的问题是nginx.conf
NXP JN5169使用UART发送数据
NXP JN5169使用UART发送数据一、UART介绍1、UART介绍2、UART系统图3、UART引脚4、UART操作5、2线模式6、4线模式（带流控制）（仅适用UART0）7、1线模式（仅适用UART1）二、UART集成外设API函数介绍三、实现代码1、相关宏定义2、用串口输出单个字符3、用串口输出字符串4、初始化串口5、完整代码一、UART介绍1、UART介绍 JN5169具有两个通用异步接收器/发
win10 使用VirtualBox安装启动linux虚拟机时蓝屏的问题
使用VirtualBox安装linux虚拟机时蓝屏的问题使用VirtualBox安装linux虚拟机时蓝屏的问题换用VMware workstation解决问题1.关闭Hyper-V2.以管理严身份打开windows powershell3.关闭基于虚拟机的安全问题解决使用VirtualBox安装linux虚拟机时蓝屏的问题为了使用doctor,特地装了VirtualBox,并导入了centos7 linux虚拟机，结果在启动时出现了计算机蓝屏的问题。换用VMware workstation重新换用
永恒之蓝实验 MS17-010
永恒之蓝MS17-010是2016年8月公开的漏洞，基于445端口迅速传播扩散，危害超出想象的严重。实验准备：虚拟机下kali攻击机：192.168.111.128w7靶机：192.168.111.129在同一网段并且能ping通首先利用nmap对靶机进行扫描Nmap -sV 192.168.111.129发现存在开放445端口 那我们可以利用永恒之蓝进行入侵打开msfconsole 搜索ms17-010这边我们可以进行选择可以利用的模块use exploit
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