三星清零软件解码软件解决红灯不打印的问题一次解码永久加粉不用换芯片不用换鼓解码说明：首先电脑只接一台打印机，电脑能检测到打印机状态，刷机前先把打印机关机重新开机，预热完毕后就可以开始刷机解码了。
解压后把固件文件（后缀名一般为HD或FLS）拖动到usbprns2.exe上面松手，即可自动运行解码清零程序,之后出现一个黑色的DOS窗口很多白点跑过之后窗口消失,然后打印机的灯开始闪烁，闪完自动重启亮起绿灯就好，再把硒鼓的芯片拆掉，即可永久加粉不需要芯片。
注意刷机过程中不可突然断电或者关机，不然可能会导致数据丢失无法开机。
----------------------------------------------------------------------------------------------------刷机常见问题：1刷完了打印机没任何反应，打印机没动静灯也毫无变化，和没刷一样。
答：这是打印机没连接好，没准备好，把打印机关掉重新开机，电脑上能检测到状态再重新刷一遍即可。
2刷完打印机有反应，灯也有变化了，但是没有自动重启？答：很可能是固件版本不匹配，一般是刷机固件版本低于打印机，请使用更高版本的固件重新刷机。
也有个别机子刷完不会自动重启的，手动重新开机后一样是成功的。
3刷完打印机自动重启了，但还是亮红灯？答：刷完自动重启后要把硒鼓拿出把鼓上的芯片拆掉或用胶布把芯片封住，再把鼓装回去就行了。
要装好打印纸，有些机子有感应器的，缺纸或纸没放好一样会亮红灯的，如果都做了还是红灯就电脑上检测看提示什么错误，如果还是提示墨粉用完或不兼容或未安装墨粉盒之类的，则有可能也软件没起作用或者有其它问题。

本文主要讨论ApacheSpark的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与HadoopMapReduce在设计与实现上的区别。
不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解job从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。
从一个典型的job例子入手，逐渐讨论job生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。
也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对Spark设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的Geeks。
因为Spark社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与Spark版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论Sparkcorestandalone版本中的核心功能，而不是全部功能。
诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学Ng的ML课程的时候，当年好有激情啊。
这次的撰写花了20+days，从暑假写到现在，大部分时间花在debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
内容本文档首先讨论job如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。
具体内容如下：Overview总体介绍Joblogicalplan介绍job的逻辑执行图（数据依赖图）Jobphysicalplan介绍job的物理执行图Shuffledetails介绍shuffle过程Architecture介绍系统模块如何协调完成整个job的执行CacheandCheckpoint介绍cache和checkpoint功能Broadcast介绍broadcast功能JobScheduling

最大似然估计程序ml估计

AI,ML,gradientdescent,paper,matlab

Deeplearningsimplifiedbytakingsupervised,unsupervised,andreinforcementlearningtothenextlevelusingthePythonecosystemTransferlearningisamachinelearning(ML)techniquewhereknowledgegainedduringtrainingasetofproblemscanbeusedtosolveothersimilarproblems.Thepurposeofthisbookistwo-fold;firstly,wefocusondetailedcoverageofdeeplearning(DL)andtransferlearning,comparingandcontrastingthetwowitheasy-to-followconceptsandexamples.Thesecondareaoffocusisreal-worldexamplesandresearchproblemsusingTensorFlow,Keras,andthePythonecosystemwithhands-onexamples.ThebookstartswiththekeyessentialconceptsofMLandDL,followedbydepictionandcoverageofimportantDLarchitecturessuchasconvolutionalneuralnetworks(CNNs),deepneuralnetworks(DNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),longshort-termmemory(LSTM),andcapsulenetworks.Ourfocusthenshiftstotransferlearningconcepts,suchasmodelfreezing,fine-tuning,pre-trainedmodelsincludingVGG,inception,ResNet,andhowthesesystemsperformbetterthanDLmodelswithpracticalexamples.Intheconcludingchapters,wewillfocusonamultitudeofreal-worldcasestudiesandproblemsassociatedwithareassuchascomputervision,audioanalysisandnaturallanguageprocessing(NLP).Bytheendofthisbook,youwillbeabletoimplementbothDLandtransferlearningprinciplesinyourownsystems.WhatyouwilllearnSetupyourownDLenvironmentwithgraphicsprocessingunit(GPU)andCloudsupportDelveintotransferlearningprincipleswithMLandDLmodelsExplorevariousDLarchitectures,includingCNN,LSTM,andcapsulenetworksLearnaboutdataandnetworkrepresentationandlossfunctionsGettogripswithmodelsandstrategiesintransferlearningWalkthroughpotentialchallengesinbuildingcomplextransferlearningmodelsfromscratchExplorereal-worldresearchproblemsrelatedtocompute

关于最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）的MATLAB代码

不和谐的机器人DiscordBot是一种Discord机器人，它使用线性回归机器学习模型来帮助在Disord服务器的成员正确通知服务器的其他成员该进行“时做出适当的React。
如果邮件中包含易于重新编码或可搜索的文本片段，则首先使用regex，str.__contains__或相等性对其进行检查，然后再使用ML模型来帮助提高准确性。
ML模型是标记的唯一来源的任何消息都将与:robot_face:表情符号。
动机该机器人的动机是要使该机器人自动响应消息并在消息末尾包含多个“a”或仅'a'的消息后发布gif以响应该消息。
我都在DiscordServer中使用了这两个工具，以向其他人发出信号，该是玩《守望先锋》了。
我也想做一个基本的DiscordBot玩。
支持我帮助我摆脱Heroku免费dynos依存关系依赖安装pip3install-rrequirements.tx

ML项目：预测Dota2游戏结果这是我的个人机器学习项目。
该项目的目标是预测dota2游戏的结果。
介绍Dota2是世界上拥有大型电子竞技场景的著名视频游戏。
Dota2每年举办一次电子竞技世界冠军赛，最近的比赛奖池超过3400万美元。
预测特定游戏结果的能力不仅在体育比赛中而且在常规游戏酒吧中都至关重要。
了解游戏的获胜因素将有助于玩家分析游戏和策略。
数据资料总览数据集来自公开的。
这项比赛是由与合作组织的，是一家专门利用人工智能帮助球员提高技能和策略的公司。
发布者已经提供了train_features.csv和test_features.csv集作为训练和测试数据集。
但是，由于这是一场滑稽表演比赛，因此尚未发布test_features.csv设置的真实结果。
因此，我将根据train_features.csv集创建自己的测试集。
train_targes.c

Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已

ml-latest-small.zip的数据集，不是最全的数据集，请同学们选择下载。

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。