无监督学习是机器学习的一个重要分支,其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果,包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法;
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。
2023/11/21 9:58:40 86.49MB 机器学习 无监督学习
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使用深度学习方法BiLSTM,并结合CRF模型的标签依赖性特点,解决命名实体识别的序列标注问题
2023/11/20 23:53:37 123KB BiLSTM-CRF Deep Learnin
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自己写的一点代码,HOG+LBP作为检测,并用了SVM的学习方法
2023/11/6 22:27:13 14KB HOG Detection
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支持向量机完整的理论证明,借鉴李航的统计学习方法,吴恩达的斯坦福公开课教程,机器学习实战及代码,编程文档欢迎讨论,共同进步。
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Anki是一个记忆辅助软件,它可以让记忆过程变得更加轻松容易。
因为,相比传统方法他更加高效更加智能,利用它你可以大大降低你的学习时间,或者你可以在同样长的时间内学习更多的内容。
任何人如果他需要在日常的生活中记忆东西,都可以从Anki受益。
Anki只是提供了一种学习方法,与内容无关,它支持图片,音频,视频以及科学符号,并且这种各领域的支持是无止境的,Anki在不断发展支持任何你能想象得到的知识展现形式。
2023/10/25 11:07:25 28.25MB study
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深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究,用深度学习方法处理卫星图像
2023/10/18 3:46:45 856KB 深度学习
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基于似然损失函数的组样本排序学习方法
2023/10/3 0:32:23 401KB 研究论文
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算法竞赛入门经典+习题解答+代码,《算法竞赛入门经典》是一本算法竞赛的入门教材,把C/C++语言、算法和解题有机地结合在了一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧
2023/9/9 20:08:02 136.01MB 算法竞赛
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验证码识别论文,共9篇,涉及文本,图像图像,中文汉字等等。
主要使用传统机器学习方法以及人工智能等等
2023/8/18 12:05:20 8.74MB 验证码识别
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一个关于人体行为识别的PPT,使用公开的数据集,使用不平衡学习的方法与经典的机器学习方法进行比较。
2023/8/17 4:04:02 9.99MB 类别不平衡 人体行为识别
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡