??作者简介： 大数据专业硕士在读，CSDN人工智能领域博客专家，阿里云专家博主，专注大数据与人工智能知识分享。公众号： GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等资料，更有交流群分享AI和大数据，加群方式公众号回复“加群”或➡️点击链接。?专栏推荐： 目前在写一个CV方向专栏，后期会更新不限于目标检测、OCR、图像分类、图像分割等方向&#
学习目录数学建模的介绍与作用1三大模型与十大常用算法【简介】1-1三大模型1-2十大常用算法2python数据分析之Pandas2-1什么是pandas2-2pandas读取文件2-3pandas数据结构2-3-1pandas数据结构之DataFrame2-3-1Pandas数据结构之Series2-4查询数据2-4-1使用单个label值查询数据2-4-2使用值列表批量查询2-4-3使用数值区间进行范围查询2-4-4使用条件表达式查询2-4-5调用函数查询遇到的问题：上一章链接：[python之RSA算法](https://blog.csdn.net/m0_66318554/article/
参考51单片机入门教程1.单片机简介1.1定义单片机（MicroControllerUnit，简称MCU）内部集成了CPU、RAM、ROM、定时器、中断系统、通讯接口等一系列电脑的常用硬件功能单片机的任务是信息采集（依靠传感器）、处理（依靠CPU）和硬件设备（例如电机，LED等）的控制单片机跟计算机相比，单片机算是一个袖珍版计算机，一个芯片就能构成完整的计算机系统。但在性能上，与计算机相差甚远，但单片机成本低、体积小、结构简单，在生活和工业控制领域大有所用应用领域：智能仪表、实时工控、通讯设备、导航系统、家用电器等1.2STC89C52单片机STC公司51单片机系列，8位，RAM（512字节）
目录矩阵键盘的介绍独立按键和矩阵按键的相同之处：矩阵按键的扫描代码演示代码模块化移植Keil自定义模板步骤：代码编写矩阵键盘就是开发板上右下角的这个模块这一节的代码是基于上一节讲的LCD1602液晶显示屏驱动代码进行的矩阵键盘的介绍在键盘中按键数量较多时，为了减少I/O口的占用，通常将按键排列成矩阵形式采用逐行或逐列的“扫描”，就可以读出任何位置按键的状态。数码管扫描（输出扫描）原理：显示第1位→显示第2位→显示第3位→……，然后快速循环这个过程，最终实现所有数码管同时显示的效果矩阵键盘扫描（输入扫描）原理：读取第1行(列)→读取第2行(列)→读取第3行(列)→……，然后快速循环这个过程，最终
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有感觉到）。比如，小到各种的个性化推荐，语音控制，人脸识别等我们平时经常接触的应用，大的方面有医疗领域，机器学习的成果在这些领域帮助医生进行疾病诊断、辅助手术和治疗，以及提供个性化的健康管理方案；还有交通领域，未来的自动驾驶会给我们的出行方式带来革命性的变化。此外，机器学习还渗透到很多其他的方方面面，这
源码介绍：全新小白菜QQ云端机器人登录系统源码，是一款经过全面解密的授权学习版源码。这款源码已解除了授权版的限制，然而许多人可能对其用途并不了解。实际上，该源码主要面向群机器人爱好者设计。它是一个基于挂机宝机器人框架的网页站点，用户可以通过网页登录QQ账号至挂机宝内的框架中，无需通过机器人即可实现登录。同时，该源码解决了一个框架只能对应一个机器人的难题，支持多个挂机宝，并且能够自由选择框架登录或者强制使用固定框架登录。当前版本支持小栗子框架、MYQQ、MYQQA等框架，未来还将支持更多优质的框架。更新介绍：1、支持在网页内调整至QQ快捷登录到小栗子框架、my框架，解决登录难题！2、支持无限分销
导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最优的模型参数，使得模型对训练数据的预测值与真实值之间的误差最小化。二、线性回归原理假设函数线性回归假设输入特征与输出目标之间存在线性关系，即数学上的假设函数为：y=w0+w1x1+w2x2+...+w
重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。在许多情况下，您需要将逻辑回归输出映射到二元分类问题，其中目标是正确预测两个可能的标签之一（例如，“垃圾邮件”或“不是垃圾邮件”）。后续模块会重点介绍
线性回归1.概述回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射流的特征预测区域内的降水量，根据公司的广告花费预测总销售额，或者根据有机物质中残留的碳-14的量来估计化石的年龄等等，只要一切基于特征预测连续型变量的需求，都使用回归技术。既然线性回归是源于统计分析，
在定义语言模型时，通常会使用一种基本分词方法，把句子分为词（word）、子词（subword）或字符（character）。其中，子词分词法一直是最受欢迎的选择，因为它在训练效率和处理词汇表外单词的能力之间实现了自然的折中。然而，一些研究指出了子词分词法的问题，如对错别字、拼写和大小写变化以及形态变化缺乏稳健性。因此，有些研究人员另辟蹊径，采用了一种使用字节序列的方法，即从原始数据到预测的端到端映射，中间不进行任何分词。与子词模型相比，基于字节级的语言模型能够更容易地在不同的书写形式和形态变化之间进行泛化。当然，将文本建模为字节意味着生成的序列要比对应的子词长得多。如此一来，效率的提升就要依靠
