学习

深度学习-多层感知器多层感知器多层感知器 MultilayerPe 缩写 MLP 是一种前向结构的人工神经网络 映射一组输入向量到一组输出向量 MLP 可以被看作是一个有向图 由多个的节点层所组成 每一层都全连接到下一层 除了输入节点 每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元 或称处理单元 一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练 MLP MLP 是感知器的推广 克服了感知器不能对线性不可分数据

OIDC的学习OIDC OpenIDConnec 下一代的身份认证授权协议 当前发布版本 1 0 OIDC 是基于 OAuth2 OpenID 整合的新的认证授权协议 OAuth2 是一个授权 authorizatio 的开放协议 在全世界得到广泛使用 但在实际使用中 OAuth2 只解决了授权问题 没有实现认证部分 往往需要添加额外的 API 来实现认证 而 OpenID 呢 是一个认证 authenticati

动态阈值法学习笔记动态阈值法学习笔记大津法大津法来由 最大类间方差法是由日本学者大津于 1979 年提出的 是一种自适应的阈值确定的方法 又叫大津法 简称 OTSU 它是按图像的灰度特性 将图像分成背景和目标 2 部分 原理 使图像的类间方差最大 类间方差 g 为 g w0 w1 1 0 2g w 0 w1 1 0 2g w0 w1 1 0 2 其是设定一个阈值 T 分割图像

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自动化测试学习之路（二）-AutoRunner黑盒测试工具学习在学习自动化测试基础知识之后 接下来是选择合适的测试工具 公司项目以 C S 架构为主 经过仔细的研究 选择 AutoRunner 作为桌面应用程序的功能测试工具 AutoRunner 是黑盒测试工具 可以用来完成功能测试 回归测试 可以提高测试效率 降低测试人工成本 产品可以对以下类型对象进行 GUI 功能性测试 1Windows 类型对象 一般为用 C Delphi VB

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机器学习之linear_model(普通最小二乘法手写+sklearn实现+评价指标)y wi xi b 基于最小二乘法的线性回归 寻找参数 w 和 b 使得 w 和 b 对 x test data 的预测值 y pred data 与真实的回归目标 y test data 之间的均方误差最小

【机器学习】1. 线性模型 – 普通最小二乘法文章目录 1 用于回归的线性模型 2 线性回归 普通最小二乘法 线性模型利用输入特征的线性函数 linearfuncti 进行预测 1 用于回归的线性模型对于回归问题 线性模型预测的一般公式如下 y w 0 x 0 w 1 x 1 w p x p b hat y w 0 x 0 w 1 x 1 cdots w p x p by w 0 x 0 w 1 x 1 w p x p b 这里 x 0 x 0 x 0

TI DSP28335学习路线分享关于 dsp 本科有学过该门课程 但是没有听过课 最后的考试也是水过去的 今年暑期来到了导师的实验室 也没给我安排啥活 就是让师兄给了我一块板子 让我一个暑假争取弄明白的水平 板子是研旭的 dsp28335 有一说一 这板子的资料是真的拉 都是好多年以前的资料了 其实现在网上关于 DSP 的资料相对于 51 单片机和 stm32 来说少的可怜 好不容易找到一个最后也发现质量不是很高 之前一直是逛别人的贴子 今天想分享一下自己暑假以来学习 DSP 的路线 首先 我买了一本顾卫刚最新版的 手把手

我的学习之路—Oracle数据库学习笔记数据 是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称数据处理 是指各种形式的数据进行收集 储存 加工和传播的一系列活动的综合 其目的是从大量的原始的数据中抽取推导出对人们有用的信息 数据库是这样的数据集合 长期储存在计算机 数据库服务器 内 保障安全 有组织的管理 具有较小的冗余 有效管理 数据独立 可共享 多个用户可以对包含的数据进行共享 并发控制 权限管理等