这是OpenCV算法精解教材里面的源码和代码所测试的图片，学习机器视觉的朋友可以参照代码边学习效果还是挺不错的。
2025/3/12 16:53:57
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2016年国科大NLP（自然语言处理）期末考试题，重点包括汉语分词的歧义问题，文法与自动机转换，机器翻译评价指标，Chart算法进行句法分析，朴素贝叶斯文本分类等等。
2025/3/11 21:25:25
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极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一类基于前馈神经网络（feedforwardneuronnetwork）的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
2025/3/9 14:55:18
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机器学习-强化学习-汤普森采样强化学习：汤普森采样：我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
2025/3/9 6:41:01
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一共分了4个部分，直接点击我的小头像，查看我上传的资源，就能看到四个文件了，全部下载放在一个文件中，直接解压即可
2025/3/8 16:27:28
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这是从kaggle上下载的“givemesomecredit”信用比赛的原始数据，用于个人信用评估相关机器学习模型
2025/3/8 7:16:34
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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