机器学习

自动驾驶控制与规划——Project 2: 车辆横向控制上一次作业中没有配置docker使用gpu，后续可能有GPU计算的需求，因此重新运行一个带有GPU的容器。docker使用GPU的配置教程可以参考：在docker容器中使用nvidia显卡渲染rviz2界面。运行容器的命令如下：

pure跟踪模拟不算自动驾驶仿真

机器学习一点基础人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）是当今最热门的技术领域之一。然而，初学者往往面对大量的术语和技术细节，不知道从何入手。本文将以通俗易懂的方式介绍机器学习的基本概念，分析其关键步骤，并通过一个简单的例子帮助你迈出第一步。

（八）机器学习 - 线性回归线性回归（Linear Regression）是一种统计学方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。线性回归的目的是通过最小化预测误差来找到最佳的线性拟合模型，从而可以用来预测因变量的值或理解自变量与因变量之间的关系。

Python机器学习笔记（六、核支持向量机）核支持向量机（kernelized support vector machine）简称SVM，支持向量机可以用于分类，也可以用于回归，分类在SVC中实现，回归在SVR中实现。

掌握特征提取：机器学习中的 PCA、t-SNE 和 LDA模型与 PCA（主成分分析）相比，这是一种更好的降维技术。t-SNE，即 t 分布随机邻域嵌入，是一种通过将高维数据降低到低维空间（通常是二维或三维）来实现可视化的统计方法。这使得数据的可视化和解释变得更加容易，特别是在处理机器学习和数据科学等复杂数据集时。

【深度学习项目】目标检测之YOLO系列详解（一）YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人提出。与传统的基于滑动窗口和区域提案的目标检测方法不同，YOLO将目标检测问题框架化为一个单一的回归问题，直接从图像像素预测边界框和类别概率。

【深度学习项目】目标检测之YOLO系列-V4（二）YOLOv4（You Only Look Once v4）是YOLO系列目标检测算法的又一个重要版本，它在2020年由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao提出。YOLOv4在保持实时性能的同时，进一步提升了检测精度，尤其是在小物体检测方面。以下是YOLOv4的主要特点和改进：

夜半被帅醒

【人工智能解读】神经网络（CNN）的特点及其应用场景器学习（Machine Learning, ML）的基本概念前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1、掌握 JAVA入门到进阶知识(持续写作中……） 2、学会Oracle数据库入门到入土用法(创作中……） 3、手把手教你开发炫酷的vbs脚本制作(完善中……） 4、牛逼哄哄的 IDEA编程利器技巧(编写中……） 5、面经吐血整理的面试技巧(更新中……）

Epoch、Batch、Step 之间的关系定义：一个 epoch 表示模型对整个训练集进行一次完整的遍历，即所有样本都经历一次前向传播和反向传播的训练过程。

平凡灵感码头

机器学习算法概览常见算法：图半监督学习（Graph-based Semi-supervised Learning）自监督学习（Self-supervised Learning）

计算机视觉单阶段实例分割实践指南与综述原文地址：https://towardsdatascience.com/single-stage-instance-segmentation-a-review-1eeb66e0cc49

基于机器学习的新闻分类系统基于机器学习的新闻分类系统是一种利用机器学习算法对新闻文章进行自动分类的技术。这种系统可以帮助新闻机构、社交媒体平台或信息聚合网站快速、准确地将新闻文章归类到相应的类别中，如体育、政治、科技、娱乐等。以下是一个基于机器学习的新闻分类系统的基本构建步骤：

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勤劳的进取家

感知机及python实现感知机（Perceptron）是神经网络的基本构件之一，最初由Frank Rosenblatt在1957年提出。感知机是一种二分类的线性分类器，通过一个简单的线性函数将输入数据分类到两种类别之一。

ZNN零化神经网络及其在机器人上的应用考虑如下等式约束的时变二次规划（QP）问题：采用拉格朗日乘数法将其转换为无约束优化问题：对未知量求偏导：

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SQL进阶技巧：如何根据工业制程参数计算良品率？目录0 问题描述1 数据准备2 问题分析步骤1：确定每个生产批次的制程参数是否在合格范围内步骤2：基于中间结果一计算临时良品数量

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Jupyter Notebook 适合做机器学习开发吗？现在很多机器学习项目都是在Jupyter notebook中开发、训练、调试和演示的，比如openai、deepmind等，kaggle比赛中的原生环境就是Jupyter notebook，几乎任何机器学习的开发都可以在上面进行。

Python机器学习笔记（七、深度学习-神经网络）深度学习算法经过精确调整，只适用于特定的使用场景。先学习较为简单的深度学习算法，用于分类和回归的多层感知机（multilayer perceptron，MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MLP 也被称为（普通）前馈神经网络，也简称为神经网络。

【机器学习】——无监督学习：KMeans将未标记的样本自动划分成多个类簇（无标签数据）聚类目标：得到较高的簇内相似度和较低的簇间相似度，使得簇间的距离尽可能大，簇内样本与簇中心的距离尽可能小（簇内距离尽可能小，簇间距离尽可能大）聚类得到的簇可以用聚类中心、簇大小、簇密度和簇描述等来表示