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nvidia jetson tx2 刷机遇到的问题解决

一、主要信息 使用的开发板:nvidia jetson tx2(内存8g有wifi的版本) 使用的JetPack版本: 4.2.2 二、遇到的问题及解决 1. 刷好jetson os 后,开发板一直在后台运行 sdkmanager上已经显示刷好了第一阶段: 但是开发板提示:A start job i ...

大师兄啊哈 发布于 2019-10-09 17:30 评论(0)阅读(124)
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基于数据驱动的发电设备在线预警研究

随着信息技术的高速发展和计算机硬件水平的快速上升,大数据技术、智能电厂、工业4.0 等相关概念逐渐被提出。国内许多发电集团都已经逐步开始新一代智能电厂的建设,这其中就包括了发电设备的在线预警部分。我国发电技术经过几十年的发展,电厂数字化、信息化水平大幅提高,积累了大量的运行数据,这为发电设备的大数据 ...

jingsupo 发布于 2019-10-09 14:02 评论(2)阅读(97)
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读---白话大数据与机器学习

第二章 步入数据之门 什么是数据 承载了信息的东西 什么是信息 信息是用来消除随机不定性的东西 算法 在同一个算 法中,不同的参数和阈值设置同样会带来大相径庭的结果,甚至影响数据解读的科学性 第三章 排列组合与古典概型 1.古典概型 如果一个随机试验所包含的单位事件(就是刚才说的3次朝上分别为“正正 ...

zhg_john 发布于 2019-10-09 09:01 评论(0)阅读(41)
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Pytorch入门教程

记得刚开始学TensorFlow的时候,那给我折磨的呀,我一直在想这个TensorFlow官方为什么搭建个网络还要画什么静态图呢,把简单的事情弄得麻烦死了,直到这几天我开始接触Pytorch,发现Pytorch是就是不用搭建静态图的Tensorflow版本,就想在用numpy一样,并且封装了很多深度 ...

凌逆战 发布于 2019-10-08 21:12 评论(0)阅读(402)
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遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM)

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM) 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料,特别是B站UP "shuhuai008" 的视频,讲解东西也是我最喜欢的方式:从多个角度阐述和理解问题。 二、理解 ...

SpringC 发布于 2019-10-08 12:06 评论(0)阅读(101)
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EM算法之不同的推导方法和自己的理解

EM算法之不同的推导方法和自己的理解 一、前言 EM算法主要针对概率生成模型解决 具有隐变量的混合模型的参数估计 问题。 对于简单的模型,根据极大似然估计的方法可以直接得到解析解;可以在具有隐变量的复杂模型中,用MLE很难直接得到解析解,此时EM算法就发挥作用了。 E步解决隐变量的问题,M步求解模型 ...

SpringC 发布于 2019-10-07 21:58 评论(0)阅读(58)
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证明xcosx无周期

假设$xcos\,x$有周期,依据周期函数的规律,可得 $$ \begin{aligned} xcos\,x & = (x+T)cos\,(x+T) \\ & = (x+T)cos\,xcos\,T sin\,xsin\,T \\ & = xcos\,xcos\,T xsin\,xsin\,T + ...

十七岁的有德 发布于 2019-10-06 11:41 评论(0)阅读(56)
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狄利克雷函数为什么不具有最小正周期

[TOC] 一、狄利克雷函数 狄利克雷(Dirichlet)函数如下所示: $$ D(x) = \begin{cases} 1,\quad{x\in{Q\,\,\,\,\quad(有理数 》可精确表示两个整数之比的数)}}, \\ 0,\quad{x\in{Q^C\quad(无理数 》不可精确表示两 ...

十七岁的有德 发布于 2019-10-06 10:00 评论(0)阅读(94)
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机器学习(4)——PCA与梯度上升法

主成分分析(Principal Component Analysis) 1. 一个非监督的机器学习算法 2. 主要用于数据的降维 3. 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 4. 其他应用:可视化、去噪 通过映射,我们可以把数据从二维降到一维: 显然,右边的要好一点,因为间距大,更容易看出差距。 ...

swineherd_MCQ 发布于 2019-10-05 23:27 评论(0)阅读(33)
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遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签: 机器学习 LR 分类 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法 ...

SpringC 发布于 2019-10-04 17:59 评论(0)阅读(47)
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【Python】机器学习之单变量线性回归练习(计算Cost Function)

注:练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在,假设θ0和θ1都是0,计算CostFunction,即计 ...

秦羽纶 发布于 2019-10-04 14:11 评论(0)阅读(74)
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运动元素提取,基于帧间差分与背景差分

对于某些运动元素的提取,我们仍然可以依据静态图像提取的方法,比如R-G分量差提取等,前提是目标有某些独有的特征。考虑一幅运动图像—— 目标是运动的,背景是禁止的,目标以红色为主,背景含有局部静止的红色。像这种情况单从静态方法分析就很难了。 对于类似上述的图像,最简单的提取方法是帧间差分与背景差分。这 ...

KenSporger 发布于 2019-10-03 23:27 评论(0)阅读(68)
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遵循统一的机器学习框架理解SVM

遵循统一的机器学习框架理解SVM 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3. ...

SpringC 发布于 2019-10-03 15:10 评论(0)阅读(50)
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如何免费使用GPU跑深度学习代码

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般 ...

凌逆战 发布于 2019-10-01 20:25 评论(0)阅读(1066)
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机器学习实战_KNN(一)

【是什么】 KNN 即 k_近邻算法(k- nearest neighbor) ,就是寻找K个邻居作为该样本的特征,近朱者赤,近墨者黑,你的邻居是什么特征,那么就认为你也具备该特征;核心公式为: 数据来源:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/mas ...

wangxiaobei2019 发布于 2019-09-30 15:00 评论(0)阅读(44)
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CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

CornerNet是一种anchor free的目标检测方法,不需要设置anchor,而是通过检测关键点(Keypoints),即目标的左上角(Top-Left Corners)和右下角(Bottom-Right Corners),再进行配对,来实现目标的检测。 网络的前半部分是一个卷积网络,后半部 ...

MSTK 发布于 2019-09-30 14:45 评论(0)阅读(40)
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XLNet预训练模型,看这篇就够了!(代码实现)

文章目录1. 什么是XLNet2. 自回归语言模型(Autoregressive LM)3. 自编码语言模型(Autoencoder LM)4. XLNet模型4.1 排列语言建模(Permutation Language Modeling)4.2 Transformer XL4.2.1 vanil... ...

mantch 发布于 2019-09-30 10:58 评论(0)阅读(872)
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[主动学习--查询策略] 01 Core-set

主动学习,Core-set 查询策略,2018 年 ICLR 的一篇文章,成为了之后很多文章的 baseline。其中,K-center-greedy 方法实现简单,速度快;Robust k-center 速度慢,但效果更好。 ...

wuliytTaotao 发布于 2019-09-29 15:43 评论(5)阅读(280)
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JavaScript学习笔记

JavaScript 1. 严格区分大小写; 2. 数据类型: :不区分整数与浮点数; 字符串: 布尔值: 3. 相等运算符: :会自动转换数据类型再比较; :不会自动转换数据类型,数据类型不一致则返回false; ,表示 与所有其他值都不相等,包括自己; 4. :表示一个空的值,与0和空字符串 不 ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:58 评论(0)阅读(28)
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Python知识点总结篇(五)

软件目录结构规范 目标: 提高可读性; 提高可维护性; 常见结构 包含内容: 项目简介 功能特性 环境依赖 部署步骤 目录结构描述 版本内容更新 常见问题说明 模块及包导入 本质是路径搜索和搜索路径,导入模块就是把 文件解释一遍 ,导入包的本质是执行该包下的 文件; 面向对象 编程范式:实现一个任务 ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:53 评论(0)阅读(33)