《机器学习与R语言》（MachineLearningwithR）Lantz,配套课件。
其中更正、更新了源代码的一些错误、过时的语句。
值得一看。
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值得一看。
2024/3/23 3:57:52
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VS201X太饱满了机器吃不消，只能用下VS2005为了方便对照网上的教程改了份属性表.props是2010的.vsprops是2005的属性表不会使用的请搜索VS2010WDK设置。
2024/3/18 15:09:47
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DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
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在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中，我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；
而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子，就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。
但是，当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房
这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中，我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；
而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子，就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。
但是，当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房
2024/3/17 0:37:54
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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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