文章仅包含部分从事该行业必须具备的数学知识，里面内容以数学原理性为主。
如统计学习部分关于模型选择，介绍了泛化能力，过拟合、欠拟合，偏差方差，参数估计准则，泛化能力评估，训练集、测试集、验证集等设计规范，性能度量，超参数调节等知识介绍。
注意本文只是个人的学习总结，请勿以此作为规范。
如统计学习部分关于模型选择，介绍了泛化能力，过拟合、欠拟合，偏差方差，参数估计准则，泛化能力评估，训练集、测试集、验证集等设计规范，性能度量，超参数调节等知识介绍。
注意本文只是个人的学习总结，请勿以此作为规范。
2024/8/20 12:33:39
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基于最小错误率的贝叶斯手写数字分类器，包括注释，很详尽，是自己按照定义写的，训练集和测试集是用的mnist数据集，最终正确率为73.89%
2024/8/5 19:45:27
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文章《Keras入门课6--使用InceptionV3模型进行迁移学习》https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/78889838使用的数据集
2024/7/24 21:50:44
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本文基于哥伦比亚大学的人脸数据库进行人脸识别的实验，通过K-L变换进行降维，获得本征脸图像，对人脸可进行重构和识别。
分为测试集和训练集，进行人脸的识别测试。
分为测试集和训练集，进行人脸的识别测试。
2024/7/22 19:47:41
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公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两方面。
某个地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，已知该地区20年(1990-2009)的公路运量相关数据如下：样本数据较多，且已知影响数据的因素（三大因素：该地区的人数、机动车数量和公路面积），可考虑将其作为BP神经网络的训练集，对该神经网络进行训练，然后对训练好的神经网络进行测试，最后使用测试合格的神经网络进行预测工作。
某个地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，已知该地区20年(1990-2009)的公路运量相关数据如下：样本数据较多，且已知影响数据的因素（三大因素：该地区的人数、机动车数量和公路面积），可考虑将其作为BP神经网络的训练集，对该神经网络进行训练，然后对训练好的神经网络进行测试，最后使用测试合格的神经网络进行预测工作。
2024/7/19 14:23:47
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TE过程控制数据集，其中22个训练集，22个测试集。
每个训练集由52个测量信号组成。
共480行。
每个测试集由52个测量信号组成。
共960行。
https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/78441707
每个训练集由52个测量信号组成。
共480行。
每个测试集由52个测量信号组成。
共960行。
https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/78441707
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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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