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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)正在顛覆互聯(lián)網(wǎng)控制權(quán)

據(jù)連線雜志網(wǎng)站報(bào)道，在澳大利亞的西海岸，生物學(xué)家阿曼達(dá)·霍奇森（Amanda Hodgson）控制無(wú)人機(jī)飛向印度洋上的高空。這位儒艮專家使用無(wú)人機(jī)幫助他...

2018-05-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 847 0

遷移學(xué)習(xí)的原理，基于Keras實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)

我面對(duì)的大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題沒(méi)有非常大的數(shù)據(jù)集（5000-40000圖像）。即使使用極端的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，也很難達(dá)到像樣的精確度。而在少量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練數(shù)百...

2018-05-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 1

MNIST是一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集

為了探索這一點(diǎn)，我們可以把MNIST數(shù)據(jù)點(diǎn)看作是在一個(gè)784維立方體中固定的一點(diǎn)。立方體的每個(gè)維度都對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的像素，根據(jù)像素強(qiáng)度，數(shù)據(jù)點(diǎn)的范圍在0到...

2018-05-07 標(biāo)簽：圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬(wàn) 0

谷歌、百度、英特爾、AMD、哈佛大學(xué)與斯坦福大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了新型基準(zhǔn)測(cè)試工具 MLPerf

我們期待看到 AI 行業(yè)最終會(huì)迎來(lái)怎樣的基準(zhǔn)測(cè)試前景——少數(shù)壟斷，還是百家爭(zhēng)鳴。在這樣一個(gè)年輕的市場(chǎng)當(dāng)中，相信會(huì)有很多廠商提供基準(zhǔn)測(cè)試工具與服務(wù)。斯坦福...

2018-05-07 標(biāo)簽：谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.1k 0

淺顯理解傳統(tǒng)GAN，分享學(xué)習(xí)心得

由這個(gè)分析可以發(fā)現(xiàn)，生成網(wǎng)絡(luò)與判別網(wǎng)絡(luò)的目的正好是相反的，一個(gè)說(shuō)我能判別的好，一個(gè)說(shuō)我讓你判別不好。所以叫做對(duì)抗，叫做博弈。那么最后的結(jié)果到底是誰(shuí)贏呢？...

2018-05-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN 機(jī)器學(xué)習(xí) 4.7k 0

如何有效的融合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法

疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)核心解決的問(wèn)題是預(yù)測(cè)個(gè)體在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)患某種疾?。ɑ虬l(fā)生某種事件）的風(fēng)險(xiǎn)概率。疾病預(yù)測(cè)會(huì)根據(jù)某個(gè)人群定義，例如全人群、房顫人群、心梗住院人...

2018-05-07 標(biāo)簽：醫(yī)療人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.8k 0

一文讀懂人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)關(guān)系

接觸人工智能的內(nèi)容時(shí)，經(jīng)常性的會(huì)看到人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同的術(shù)語(yǔ)，一個(gè)個(gè)都很高冷，以致于傻傻分不清到底它們之間是什么樣的關(guān)系，很...

2018-05-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.3萬(wàn) 0

深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)三類學(xué)習(xí)方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsup...

2018-05-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

人工智能，你了解多少？

天賜予人類驚人的學(xué)習(xí)能力。我們從出生開(kāi)始就學(xué)習(xí)復(fù)雜的任務(wù)，如語(yǔ)言和圖像識(shí)別，之后在一生中以這種第一學(xué)習(xí)體驗(yàn)為基礎(chǔ)不斷進(jìn)行修正。之后，似乎自然而言的是，我...

2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.8k 0

盤(pán)點(diǎn)BAT及學(xué)界四大開(kāi)源項(xiàng)目

但在大陸這邊，無(wú)論是BAT還是學(xué)界，在開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目上始終慢了一拍，令人十分遺憾。這與我國(guó)世界最大AI研究者社區(qū)、占據(jù)AI科研領(lǐng)域半壁江山的江湖地位*...

2018-05-04 標(biāo)簽：人工智能 BAT 機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0

梯度下降算法及其變種：批量梯度下降，小批量梯度下降和隨機(jī)梯度下降

現(xiàn)在我們來(lái)討論梯度下降算法的三個(gè)變種，它們之間的主要區(qū)別在于每個(gè)學(xué)習(xí)步驟中計(jì)算梯度時(shí)使用的數(shù)據(jù)量，是對(duì)每個(gè)參數(shù)更新（學(xué)習(xí)步驟）時(shí)的梯度準(zhǔn)確性與時(shí)間復(fù)雜度...

2018-05-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.3萬(wàn) 0

基于馬爾科夫的隨機(jī)場(chǎng)的圖像分割是一種基于統(tǒng)計(jì)的圖像分割算法

現(xiàn)在要計(jì)算中心的像素點(diǎn)在下一次迭代中是屬于第幾類（這一代是第3類），ok采用一階勢(shì)能，這里需要說(shuō)明一點(diǎn)，這個(gè)像素點(diǎn)無(wú)非是1-4之間的一類，那么我們需要分...

2018-05-02 標(biāo)簽：圖像分割機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的方法如何建立自己的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

其實(shí)語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)存在很多年了，那為什么現(xiàn)在才成為主流呢？因?yàn)樯疃茸R(shí)別終于將語(yǔ)音識(shí)別在非受控環(huán)境下的準(zhǔn)確度提高到了一個(gè)足以投入實(shí)用的高度。吳恩達(dá)教授曾經(jīng)預(yù)...

2018-05-02 標(biāo)簽：語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 算法優(yōu)化分發(fā)鏈路的使用

分發(fā)過(guò)程走的是互聯(lián)網(wǎng)線路（專線太貴），互聯(lián)網(wǎng)線路的穩(wěn)定性不可預(yù)期，有時(shí)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)，會(huì)造成分發(fā)失敗，甚至挖斷光纜導(dǎo)致某條干網(wǎng)不可用的事故也經(jīng)常出現(xiàn)，某條線路...

2018-05-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.9k 0

了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的類別,把握對(duì)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)層次

在學(xué)習(xí)過(guò)程中，要特別注意的不光是深入研究算法的精髓，還要知道該算法的應(yīng)用場(chǎng)合、適用條件和局限性。如果只是去探究原理，而不懂實(shí)際應(yīng)用，只能是書(shū)呆子，只會(huì)紙...

2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 870 0

討論在調(diào)整以長(zhǎng)期社會(huì)福利為目標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)所得決策方面的近期成果

由于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)容易受到歷史數(shù)據(jù)引入的偏見(jiàn)而導(dǎo)致歧視性行為，人們認(rèn)為有必要在某些應(yīng)用場(chǎng)景中用公平性準(zhǔn)則約束系統(tǒng)的行為，并期待其能保護(hù)弱勢(shì)群體和帶來(lái)長(zhǎng)期收...

2018-06-04 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 806 0

高明！OpenAI提出HER算法，人工智能可像人類一樣認(rèn)識(shí)錯(cuò)誤汲取教訓(xùn)

OpenAI的研究人員集中精力于構(gòu)建具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力的人工智能。得益于他們的增強(qiáng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)OpenAI baselines，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以進(jìn)行自主學(xué)習(xí)...

2018-05-01 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.5k 0

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者應(yīng)該掌握的七種回歸分析方法

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者來(lái)說(shuō)，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預(yù)測(cè)模型時(shí)接觸的第一/第二種方法。由于這兩種算法適用性極廣，有些人甚...

2018-04-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4.9k 0

一個(gè)從數(shù)據(jù)中估計(jì)參數(shù)的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題

如何將這種直覺(jué)數(shù)學(xué)化地表述出來(lái)呢？我們可以定義一個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)和參數(shù)的聯(lián)合概率：p(D, h) = p(D|h)p(h)。我們定義一個(gè)先驗(yàn)分布 p（h) 來(lái)...

2018-04-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)貝葉斯公式 3.4k 0

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)破解驗(yàn)證碼的源代碼教程

驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)是為了防止計(jì)算機(jī)自動(dòng)填寫(xiě)表格，驗(yàn)證你是一個(gè)真實(shí)的“人”。但隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的興起，現(xiàn)在他們往往容易被擊敗。

2018-04-30 標(biāo)簽：源代碼機(jī)器學(xué)習(xí)驗(yàn)證碼 6.2k 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫(xiě)，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書(shū)館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開(kāi)單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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