近些年来，人工智能领域又活跃起来，除了传统了学术圈外，Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。
这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理;还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现，比如GPGPU的快速发展。
除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。
本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
如果你不太熟悉相关知识，通常的机器学习过程如下：1、机器学习算法需要输入少量标记好的样本，比如10
这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理;还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现，比如GPGPU的快速发展。
除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。
本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
如果你不太熟悉相关知识，通常的机器学习过程如下：1、机器学习算法需要输入少量标记好的样本，比如10
2023/8/30 10:16:15
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自己用matlab编写的基于Gabor的2DPCA人脸识别程序，运行速度快，识别率较高，直接输出对Yale数据库的识别率。
本程序附带Yale数据库，可以直接运行。
通过修改训练样本的个数，输出不同的识别律，可以研究训练样本个数对识别率的影响。
本程序附带Yale数据库，可以直接运行。
通过修改训练样本的个数，输出不同的识别律，可以研究训练样本个数对识别率的影响。
2023/8/22 14:39:33
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两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序，一个采用批量方式更新权重，另一个采用单样本方式更新权重。
其中，隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数，输出层的激励函数采用sigmoid函数。
目标函数采用平方误差准则函数。
其中，隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数，输出层的激励函数采用sigmoid函数。
目标函数采用平方误差准则函数。
2023/8/19 17:44:54
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本文发现对比学习（ContrastiveLearning）相关的接受paper非常多，对比学习这几年方法的研究，特别是难样本的选取机制以及在CV、NLP、DM上应用也非常广，也是当前比较火的topic。
2023/8/12 13:42:07
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新闻栏目中文文本分类，新闻栏目一共有：体育5000时政5000房产5000家居5000财经5000时尚5000科技5000教育5000娱乐5000游戏5000每个新闻栏目拥有5000条新闻，通过对新闻内容作为样本训练模型，使得该模型能够预测出该条新闻所属的栏目。
2023/8/9 15:39:56
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投影寻踪(projectionpursuit，PP)方法属于直接由样本数据驱动的探索性数据分析方法，是美国科学家Kruscal于20世纪70年代提出的，在高维性、非线性、非正态数据分析处理方面有独到之处，运用matlab编程，其计算步骤如下：(1)指标体系无量纲化；
（2）构造投影指标函数；
（3）构造投影目标函数；
(4)确定最佳投影方向；
(5)确定投影值
（2）构造投影指标函数；
（3）构造投影目标函数；
(4)确定最佳投影方向；
(5)确定投影值
2023/8/3 15:48:08
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UWB测距资料，本资料是研创物联开发板的配套资料，资料包含mini3s产品说明手册，开发软件，PC客户端演示软件，定位数据样本，芯片手册和Decawave产品化应用设计参考资料
2023/8/3 9:37:31
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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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