首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 10-7 ROC曲线

    ——俾斯麦 全文字数:4101字 阅读时间:12分钟 前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍描述TPR和FPR两个指标的ROC曲线,并通过编程绘制ROC曲线。

    2.1K10发布于 2020-05-14
  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(10-7)

    为方便更换管理平台的产品Logo以及产品名称信息。引入“OEM管理功能”对外提供可视化更新Logo以及产品名称信息的入口。

    33610编辑于 2025-03-11
  • 来自专栏前端

    学习高效学习教程

    点击获取后点击添加扩展可能有打不开或者打开后不是此画面的,可以直接跳到获取这一步 二.安装脚本 这里直接使用大佬已经写好的脚本https://gaoxiaobang.vip/111607.html安装好后可以打开学习或智慧职教有些课程有大量的题

    1K00编辑于 2025-08-15
  • 来自专栏布衣者博客

    python项目-学习剩余作业

    目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习403拒绝请求,导致无法获取到作业或考试。 自己正好要学python就想自己练练手也写一个,因此我就需要完成一部分知识的学习才能开始: 1.抓包:尝试去抓取学习app的包,用更少的请求去获取到链接。其中原作者也采用该方式。 3.查询端和服务端要分离开:因为从原作者中的文章中表示,学习会对请求多或异常的ip进行封ip,后续也从自己同学的服务器了解到了,他原本用服务器爬取学习,最后导致ip被封。 项目及免责 项目目前部署在自己的服务器上:链接为:学习剩余作业 免责: 1.本站不记录、不保存学习密码及cookie,全部保存在你的本地浏览器上,使用时才会调用。 使用地址:学习剩余作业

    2.2K30发布于 2021-09-07
  • 来自专栏张俊红

    机器学习识篇知识分享

    机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    65110编辑于 2022-07-19
  • 来自专栏全栈程序员必看

    msm8937的BLSP学习

    Peripheral (BLSP),低速接口的总线访问模块 (3) QUP:Qualcomm Universal Peripheral,高通统一的外设 2.Msm8937 BLSP BLSP是高对于低速接口的一种管理方式 status register in the peripheral core allows software to distinguish between interrupt sources 参考: 高无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高APQ8074 spi 接口配置 https

    2.1K20编辑于 2022-11-04
  • 来自专栏折影轻梦

    学习加Anki光速逃离挂科

    学习加Anki光速逃离挂科 2021年11月26日 216 字 大概 1 分钟 为了防止挂科,写了个脚本,可以将你的超星学习通里的作业数据、随堂练习导出成为 Csv 文件,方便导入 Anki 背题 Anki Anki让记忆更轻松 - ankichina 二 下载 Anki 选择题模板 anki 选择题❤️猪猪.apkg 模版下载 下载 感谢 @GJade 提供的模板 下载后双击即可导入模板 三 导出学习通作业 、随堂练习数据 安装油猴或脚本猫 油猴脚本安装 “超星 To Csv” 脚本 https://scriptcat.org/script-show-page/219 打开学习通作业或随堂练习页面,点击“下载题目数据

    1.3K30发布于 2021-11-29
  • 来自专栏算法与编程之美

    Python|自动化实现学习登录

    前言 最近小编在学习python自动化处理网页,因为一直在使用学习,因此写了一个python自动化网页登录学习的简单程序,因为才入门,不足之处希望读者能够提出。 from selenium import webdriver class Webdriver: def main(self): user = input('请输入学习账号 :') password = input('请输入学习密码:') global wb # 申明全局变量防止Chrome浏览器运行时闪退 wb ) # 定位点击登录 if __name__ == '__main__': s = Webdriver() s.main() 我们启动程序输入账号和密码就可以直接登录超星学习的个人空间 总结 体验下来就是selenium模块就是用程序去模仿人去对网页的操纵,例如输入,鼠标点击,等操作,如果结合爬虫等数据挖掘的话,会起到很好的作用;在后续的学习中,我会去尝试写一个学习自动签到的程序,希望这篇文章对读者有所帮助

    1.6K20发布于 2020-09-24
  • 来自专栏Android Camera开发

    Android 高Camx架构学习 - 第1章

    关于高Camx架构介绍的文章目前还是凤毛麟角,我会尽自己能力尽可能讲多点,讲的通俗明白点~ 这篇文章分下面几点来展开: 1)Camx整体架构图; 2)Camx基本组件及其概念; 3)Camx代码目录结构 ; 一、Camx整体架构图 目前Android主流的机型,采用高芯片的,使用的基本都是camx架构。 从上图我们可以看到,在hal层,高是结合自己的芯片硬件,添加了一层逻辑,这层逻辑高内部命名为camx架构。 下面我们来看下高camx架构上,camera数据流向大体上是怎样的? ?

    2.8K30发布于 2021-04-30
  • 来自专栏壳屋栏博客专栏

    超星学习自动签到接口搭建PHP版

    PHP 版超星学习用自动签到,支持多用户签到,二次开发便捷! 运行环境PHP 7.3测试通过,理应 及以上都能够使用 登录方式: 支持手机号码登录,暂时不支持学号登陆!

    2.2K20编辑于 2022-06-09
  • 来自专栏数据派THU

    机器学习识篇知识分享

    机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    99120编辑于 2022-07-04
  • 来自专栏Android Camera开发

    CamX框架学习系列:Bring Up Actuator

    这篇文章主要介绍在高平台的CamX框架里面,如何去点亮摄像头马达,需要修改哪些相关的文件。 一、大体浏览 先来个整体的浏览,看下涉及到需要修改哪些目录下的文件。 proprietary/chi-cdk/oem/qcom/actuator 这个目录下,我们需要添加个dw9714v_actuator.xml的文件,如果sersor 用的马达型号高通源码已经有了,那直接用高原始的配置就可以了 clock-rates = <24000000>; }; }; 复制代码 ---- 本人从事Android Camera相关开发已有5年 目前在深圳上班 欢迎大家关注我的微信公众号“小驰笔记” 大家一起学习交流

    3.6K30发布于 2021-04-19
  • 来自专栏大数据文摘

    机器学习识篇知识分享

    机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 监督学习(Supervised Learning)是从有标签的训练数据中学习模型,然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高,则学习模型准确度越高,预测结果越精确。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    75010编辑于 2022-07-06
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    秒表检定仪时间检定仪检定电子秒表/机秒表

    12.png 标称频率:10MHz · 波形:正弦波 · 幅度:≥7dBm · 日老化率:≤1×10-9/日 · 秒稳定度:≤5×10-11/s · 准确度: ≤1×10-7 · 预热时间:大于12小时 检定机械秒表和电子秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+3ms) · 幅度:﹢24V(仪器面板接口输出) (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 图片1111.png 1. 标准时间间隔(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+1μs) · 幅度:±5V · 物理接口:BNC 1. 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1. 1.

    1.4K40发布于 2020-01-19
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    秒表检定仪的使用说明

    检定机械秒表和电子秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+3ms) · 幅度:﹢24V(仪器面板接口输出) 检定毫秒表和数字式电秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+0.1μs)(使用标准时间间隔方式输出) 优于± (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 1. 标准时间间隔(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+1μs) · 使用与操作 1. 通电前准备 1. 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1.

    1.5K00发布于 2020-01-07
  • 来自专栏全栈程序员必看

    mdp_高骁龙6150

    引言 样机上电之后如何自动选择合适的网络进行附着,如何对选择的小区确实是否可以驻守,本文将以高平台为例,讲述从识别SIM开始,到注册到合适的小区这整个流程。 架构 LTE协议栈基本分为NAS(Non-Access-stratum),AS(Access-stratum),PHY,在高平台中的基本架构如下图: 其中 Call manager 为上层

    2K20编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    电子式时间继电器的测试方案

    延时整定值不大于5s时);不大于1%(延时整定值大于5s时) 2.2.2模拟时间继电器:不大于5% 3、时间继电器校准条件 3.1所用设备 时间继电器延时时间测试仪或数字式电秒表、数字式毫秒仪等具备时间继电器触点断时间间隔检测功能的时间间隔测量仪并满足下列要求 使用数字式毫秒表仪校准时,数字式毫秒仪“单次-连续”选择开关置单次,CH1道功能选择开关置“空点合”,选择合适的时标,数字式毫秒仪输入端CH1的两条信号输出线CH1-1、CH1-2分别与双刀单掷开关A 该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s,测量精度优于±(1×10-7×T0±0.5ms)。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考,日老化率≤5×10-10/日,秒稳定度≤5×10-11/s,准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用,适用于单通道/双通道,30ns~99999.999 999 990s,准确度优于±(1×10-7×T0±30ns)。

    66920发布于 2020-06-09
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    电子式时间继电器的测试方案

    延时整定值不大于5s时);不大于1%(延时整定值大于5s时) 2.2.2模拟时间继电器:不大于5% 3、时间继电器校准条件 3.1所用设备 时间继电器延时时间测试仪或数字式电秒表、数字式毫秒仪等具备时间继电器触点断时间间隔检测功能的时间间隔测量仪并满足下列要求 使用数字式毫秒表仪校准时,数字式毫秒仪“单次-连续”选择开关置单次,CH1道功能选择开关置“空点合”,选择合适的时标,数字式毫秒仪输入端CH1的两条信号输出线CH1-1、CH1-2分别与双刀单掷开关A 该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s,测量精度优于±(1×10-7×T0±0.5ms)。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考,日老化率≤5×10-10/日,秒稳定度≤5×10-11/s,准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用,适用于单通道/双通道,30ns~99999.999 999 990s,准确度优于±(1×10-7×T0±30ns)。

    76230发布于 2020-06-12
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    单光子计数器,时间相关光子计数器,单光子光电计数器

    本产品支持2/4/8/12/16/32/64道,在同一个参考时钟下对64个输入信号进行并行的时间间隔测量,每个通道都可实现64ps的时间分辨率和20Mcps的饱和计数率。 图片产品功能1) 多通道同时测试;2) 最大支持64道;3) 最高时间分辨率64ps;4) 支持时间标签模式;5) 饱和计数率20Mcps;6) 支持One-Start-Multi-Stop技术。 技术指标输入信号被测信号路数2/4/8/12/16/32/64电平LVTTL物理接口SMA计数时间分辨率≤80ps单路饱和探测计数率≥20MHz时间抖动≤100ps输出信号恒温晶振路数1路频率10MHz波形正弦准确度≤1×10

    1.8K20编辑于 2023-04-07
  • 来自专栏大数据学习与分享

    Spark

    在说Spark之前,笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议,想要了解、学习、使用好Spark,Spark的官网是一个很好的工具,几乎能满足你大部分需求。 同时,建议学习一下scala语言,主要基于两点: Spark是scala语言编写的,要想学好Spark必须研读分析它的源码,当然其他技术也不例外 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便 是基于微批处理来处理数据的,即使Structured Streaming在实时方面作了一定优化,但就目前而言,相对于Flink、Storm,Spark的流式处理准备确实准实时处理 MLlib 用于机器学习 : 快     实现DAG执行引擎,基于内存迭代式计算处理数据,Spark可以将数据分析过程的中间结果保存在内存中,从而不需要反复的从外部存储系统中读写数据,相较于mapreduce能更好地适用于机器学习和数据挖掘和等需要迭代运算的场景 ;支持多种高级算子(目前有80多种),使用户可以快速构建不同应用;支持scala、python等shell交互式查询 通用       Spark强调一站式解决方案,集批处理、流处理、交互式查询、机器学习及图计算于一体

    92800发布于 2020-06-26
领券