🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：网络奇遇记、数据结构🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言一.机器学习的定义二.机器学习的发展历程三.机器学习的原理四.机器学习的分类3.1监督学习3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习3.5四种分类对比五.机器学习的应用场景六.机器学习的未来发展趋势📝全文总结📋前言机器学习（MachineLearning）是一种让计算机通过数据自动学习的技术。它可以让计算机从数据中自动学习规律和模式，并根据这些规律和模式进行预测和决策。一.机器学习的定义机器学习是一种让计算机能够通过经验和数据自我改进的技术。在机器学习中，计算机通过对训练数据的分析和学习，

目录1.概述1.1.安装1.2.阿里云镜像加速1.3.运行原理2.常用操作2.1.帮助命令2.2.镜像操作2.3.容器操作2.3.1创建、启动2.3.2.退出、停止2.3.3.进入交互式界面2.3.4.守护式容器交互2.3.5.查看2.3.6.删除2.3.7.拷贝3.容器数据卷3.1.概述3.2.使用4.数据卷容器4.1.概述4.2.使用5.安装Mysql示例6.处理命令找不到7.DockerFile7.1.示例解析7.2.构建过程7.3.指令7.4.案例分析案例一案例二8.推送镜像1.概述Docker是一个开源的应用容器引擎。Docker的理念类似于Windows的镜像系统：原生的Windo

Nacos介绍Nacos/nɑ:kəʊs/是DynamicNamingandConfigurationService的首字母简称，一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。Nacos致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。Nacos帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。Nacos是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。官方文档https://nacos.io/zh-cn/docs/what-is-nacos.htmlNacos安

实践环境Python3.6.4pymongo4.1.1pymongo-3.12.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载地址：https://pypi.org/simple/pymongo/代码实践#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importdatetimeimportrandomimportpymongofrompymongoimportMongoClientfrombson.objectidimportObjectId#########建立连接#方式1#client=MongoClient()#使用默认主机和端口连接本地Mong

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CAN控制之美（卷1）Dr.CAN学习笔记-Ch04Advanced控制理论1.绪论2.状态空间表达State-SpaceRepresentation2.1状态空间方程与传递函数的关系2.2状态空间方程的解——矩阵指数函数3.PhasePortrait相图，相轨迹31.1-D32.2-D33.GeneralForm34.Summary3.5.爱情中的数学-PhasePortrait相图动态系统分析3.6连续系统离散化3.7Summary4.系统的可控性Controllability(LTI)线性时不变5.稳定性stability-李雅普诺夫Lyapunov

目录前文回望页表一，什么是线程二，使用pthread_create（线程创建）三，线程控制1，线程共享进程数据，但也拥有自己的一部分数据:2，线程 VS进程优点3，pthread_join（等待线程）4，pthread_exit (线程终止)5，pthread_cancel（线程取消）6.pthread_t类型7. pthread_detach(线程分离)四，线程互斥1.相关背景概念2.互斥量1），初始化互斥量2），互斥量加锁与解锁3），销毁互斥量理解锁补充重入&线程安全概念3.常见的线程不安全的情况常见的线程安全的情况常见不可重入的情况常见可重入的情况可重入与线程安全联系可重入与线程安全区别

1.Spark基本介绍1.1定义Spark是可以处理大规模数据的统一分布式计算引擎。1.2Spark与MapReduce的对比在之前我们学习过MapReduce，同样作为大数据分布式计算引擎，究竟这两者有什么区别呢？首先我们回顾一下MapReduce的架构：MR基于HDFS实现大数据存储，基于Yarn做资源调度，且MR是基于进程处理数据的总结一下MR的缺点：1.MR是基于进程进行数据处理，进程相对于线程来说，在创建和销毁的过程比较消耗资源，并且数据比较慢2.MR在运行的时候，中间有大量的磁盘IO过程。也就是磁盘数据到内存，内存到磁盘反复的读写过程3.MR只提供了非常低级或者说非常底层的编程AP

目录大数据概念：1.数据采集过程中会采集哪些类型的数据？2.非结构化数据采集的特点是什么？3.请阐述传统的数据采集与大数据采集的区别？​​​​​​​ ​​​​​​​4.大数据采集的数据源有哪些？针对不同的数据源，我们可以采用哪些不同的方法和工具？数据预处理：1、我们在进行数据清洗的时候，要重点处理哪些数据？数据清洗的基本流程是什么？2、假设我们有一组数值型数据如下：[10,12,15,18,20,22,25,28,30,32,35]，请使用等高和等宽分箱的方式对数据进行平滑处理3、王涛作为银行的数据管理员，负责管理大量客户的金融数据，包括个人信息、账户余额和交易记录等敏感数据。他深知金融数据的

1.基于策略的算法1.1基于价值的算法（如DQN）的缺点：1.无法表示连续动作，DQN需要对某个状态下的每个动作打分，因此它们只能处理离散动作空间的问题，无法表示连续动作空间的问题。2.高方差：基于价值的方法通常都是通过采样的方式来估计价值函数，这样会导致估计的方差很高，从而影响算法的收敛性。3.探索与利用的平衡问题。虽然可以通过 ϵ-greedy 策略等方式来实现一定程度的随机策略，但是实际上这种方式并不是很理想，因为它并不能很好地平衡探索与利用的关系。1.2策略梯度算法这被称作迹，智能体不断与环境交互，从s0做出动作a0，然后会到状态s1，再做出动作a1.....直到状态终止。.代表在s0

        该实现由两个组件组成：在LabVIEWFPGA中实现的SPI协议以及用于从主机PC或实时控制器与FPGA进行通信的LabVIEW主机接口。该架构允许从单个主机程序控制多个SPI端口，同时仍然允许定制FPGAVI以进行其他数据采集和处理。该实现不使用任何DMA（直接内存访问）通道，允许使用NI扫描引擎和RIO扫描接口以及FPGA和主机之间的其他高速/大容量数据传输。1.SPI协议介绍                SPI是一种以全双工方式运行的同步串行数据链路。也就是说，携带数据的信号同时在两个方向上传播。设备使用主/从协议进行通信，其中主设备启动数据帧。当主设备生成时钟然后选择