相机的主要参数 分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels）。由工业相机所采用的芯片分辨率决定，是芯片靶面排列的像元数量。分辨率影响采集图像的质量，在对同样大的视场（景物范围）成像时，分辨率越高，对细节的展示越明显。像素深度（PixelDepth）：每位像素数据的位数，常见的是8...

软件介绍：酷Q,软件酷Q机器人是一款基于webqq开发的一款自动接收、处理qq消息的软件。 改程序使用易语言编写，精简大量不必要代码，减小了软件体积，优化程序速度，使得酷Q更加轻巧好用。在消息处理机制中使用多线程，能够快速处理每一条消息。该软件最大特色在于该软件的扩展性，软件框架采用可扩展的插件机制，使得功能...

注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0.正则化（Regularization ）前面使用多项...

　　一般来说，各大云服务厂商只会提供一些最常见通用的AI服务，针对具体场景的AI应用则需要在云服务厂商提供的服务之上进行定制。例如，通常的图像识别只能做到分析照片的主题内容，而我的需求是给定指定场景的图片，能够分析出其中的各个物体，并指出他们是什么，以便我后期能够给出相似的图片内容实现猜你喜欢及拍照识图并进行相关物品的...

　　自学机器学习三个月，接触到了各种算法，然而很多知其然而不知其所以然，因此想对过往所学的知识做个总结，该系列的文章不会有过多的算法推导。　　我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Supportvectormach...

×本篇的目的是让你的QQ真正的上线：挤下你的PCQQ，和让好友状态栏显示webqq在线目前总进度大概50%全系列预计会有这些步骤，当然某些步骤可能会合并：验证码第一次登陆第二次登陆保持在线和接收消息获取好友和群列表发送消息变成智能的(*ﾟ∀ﾟ*)首先看看这个请求 请求报文分析&nbs...

很多人都听说过贝叶斯原理，在哪听说过？基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。/*请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接：*//* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11069659.html&nb...

在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。一、分类问题混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。　　　　　　真正(TruePositive,TP)：被模型预测...

在能力风暴智能机器人编程实例中实验六躲避碰撞实验七红外避难实验八机器人避障实验十机器人跟人走其中碰撞传感器,红外测障传感器无法在vjc4.2中传感器模块库中找到 ...

　　概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。　　这个世界都是随机变量。　　第一，世界是未知的，是有多种可能性的。　　第二，世界上一切都是相互联系的。　　第三，随机变量是一种映射，把观测到的样本映射成数...

1.线性回归(LinearRegression)2.逻辑回归(LogisticRegression)3.决策树(DecisionTree)4.支持向量机（SVM）5.朴素贝叶斯(NaiveBayes)6.K邻近算法（KNN）7.K-均值算法（K-means）8.随机森林(RandomForest)9.降低维度算法（Di...

1、首先，什么是regression（回归）2、然后，实现回归的步骤（机器学习的步骤）　　step1、model（确定一个模型）——线性模型　　step2、goodnessoffunction（确定评价函数）——损失函数　　step3、bestfunction（找出最好的...

关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念，是对数据处理的量化，这几个概念主要是在决策树里用到的概念，因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择，这几个概念比较抽象，我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说，接下来开始对这几个概念解释，防止自己忘记的同时，望对其他人有个借鉴的作用，如有错误还请指出。1、...

　　　　在之前写的上百篇机器学习博客中，不时会使用矩阵向量求导的方法来简化公式推演，但是并没有系统性的进行过讲解，因此让很多朋友迷惑矩阵向量求导的具体过程为什么会是这样的。这里准备用几篇博文来讨论下机器学习中的矩阵向量求导，今天是第一篇。　　　　本系列主要参考文献为维基百科的MatrixCaculas和张贤达的《矩阵分...

KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；2、找出上...