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最近deepseek大火,领导让研究一下,于是不能免俗也写一篇。采用两种方式:1是本地部署,采用LM Studio+cherry studio的方式,2是采用网络调用的方式,直接用cherry studio通过api key调用。...
最近需要做一个mqtt的数据订阅持久化及处理工作,简单做了个规划,利用生产者消费者模型对数据进行解耦,mqtt订阅到的数据放入待处理队列,应用处理这些数据后,再把回传的数据放入发布队列,...
最近程序里需要计算高斯概率分布的积分,找到一个实现。用python测试了一下效果还行,把结果记录下来方便自己查看。 # -*- coding: utf-8 -*- import math import random def erf(x): result...
最近工作上需要搭建LoRaWAN Network Server,研究了一下,有开源的Chirpstack系列和TheThings系列。随手选了chirpstack,尝试搭建外部的LoRaWAN Network Server,配套厦门四信的网关一起使用...
最近有个小活儿,设备拍了一系列图片,但在这些图片里目标物会动,希望把目标物尽可能稳住,这样最终用这些图片合成的视频可以更加关注目标本身的变化,而不是目标的移动。 写了个很简单的脚...
决策树算法是一种非参数化监督学习方法,可用于分类和回归。其基本原理是用一系列的if else分支来对未知数据进行判断,从而给出其正确的分类。if else中的参数,则通过样本训练得到。决策树也...
前面有写过K-means聚类方法,最近质心分类法和K-means有点像,利用质心来代表某个特定的类。类似的,K-means的缺点它都有。最近质心分类算法有一个参数shrink_threshold,当该值不为None时,...
朴素贝叶斯方法是监督学习中的一个经典方法,其基于贝叶斯定理并假定条件独立/正交。贝叶斯定理说,如果有一组参数\(x_i\),要给出在这组参数下,分类为y的概率\(P(y|x_1,\dots,x_n)\) 则有如...
前阵子学习了scikit-learn中的一些聚类算法,想着顺便把监督学习中的分类也搞一搞。不过分类算法比较多,在开始学习之前,先测试了一下各个算法的性能,记录在此方便评估比较。 把各个分类算...
之前学习了K-means聚类,今天给出一个更加简单的类似方法,胜者为王。其步骤和K-means一样分为3步: 1. 找到n个初始点作为中心点; 2. 计算每个采样点和这n个中心点的距离,并把该采样点归属...
这一篇描述DBSCAN聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)。该方法是基于样点密度的方法,旨在分隔高密度区域和低密度区域。不同于K-means,DBSCAN可对任意...
这一篇描述高斯混合聚类(Gaussian mixture models, GMM)。GMM假定数据满足多个高斯分布,可看作是K-means的一个推广。此外,它还能通过贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, B...
最近工作中需要用到聚类算法,于是研究了一下,在此做一个记录。由于聚类算法很多,把每种方法分开来讲,会比较清晰。这一篇描述最简单常见的K-means聚类。 K-means用于将N个点分成C类。基本...
最近有个工作和数字滤波有关,要把传感器传过来的数据进行滤波,用到一些方法和工具,简单记录一下。 滤波器的方法有很多,之前也写过小波变换滤波和卡尔曼滤波。这次主要介绍两种经典方法F...
去年开始弄FPGA,一开始在linux下,但总是出问题,后来也忙,没功夫去琢磨,于是切换到windows下。最近有些时间,再次回到linux下好好研究一番,争取能用linux完全替代windows做FPGA相关的开...
公司弄了一台服务器,上面开了几台虚拟机,之前没考虑数据安全的问题,现在需要做一个备份,防止数据损坏或者丢失。本打算用raid1,结果发现btrfs文件系统本身就支持raid,技术也比较新,于是...
最近学习集成电路设计,感觉内容还是很繁多,打算边学边整理一些东西出来。本篇介绍最简单的数字电路设计——FPGA开发。采用的是Altera的Cyclone IV芯片,可从下面链接处购买。 https://deta...
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