ChatGPT最近很火，为了帮助想入门人工智能的小伙伴们准备了一份超详细的学习清单前言为帮助大家快速入门机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。如果想学习后续内容，可关注公众号：程序员小鲁班，关注我，不迷路。1.python编程现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也
首先学习了如何建立yum源仓库1.mount/dev/sr0/mnt（将光驱sr0挂载到mnt文件夹）(挂载：当linux操作系统需要使用外来硬件时，需要将硬件进行挂载，把Linux当中的文件夹和硬件做上关联）2.cd/etc/yum.repos.d/(切换到配置文件下）客户端的配置文件必须在规定路径下（/yum.etc/repos.d/)配置文件必须是以repo结尾(*.repo)3.mkdirbak（建立bak文件夹存放配置文件）4.mv.repobak(将所有配置文件移到bak下）（mv/etc/yum.repos.d/.repo/etc/yum.repos.d/bak)5.vimloc
导语：自用的论文笔记SuS,GuanJ,ChenB,etal.NonnegativeMatrixFactorizationBasedonNodeCentralityforCommunityDetection[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2023,17(6):1-21.文章目录一、摘要二、文章创新点三、本文模型1.准备工作1、符号（Notations）2、相似度量（SimilarityMeasures）3、SymmetricNMF4、homophilypreservingNMFmodel(HPNMF)2.模型框架2.读入数据总结一
1.背景介绍矩阵在机器学习中起着至关重要的作用。它们在数据处理、模型构建和优化过程中都有着重要的作用。在本文中，我们将深入探讨矩阵在机器学习中的应用和特点，并揭示它们在机器学习领域的进展和未来趋势。1.1矩阵在机器学习中的应用矩阵在机器学习中的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：数据表示和处理：矩阵可以用来表示和处理高维数据，如图像、文本和音频等。这些数据可以被表示为矩阵，然后通过各种矩阵操作来进行处理和分析。模型构建：许多机器学习模型，如线性回归、支持向量机、神经网络等，都涉及到矩阵的运算。这些模型通常需要对输入数据进行矩阵操作，如乘法、加法、逆矩阵等，以得到最终的预测结果。优化和迭代：机器
十三届省赛题前言任务要求1.基本要求2.竞赛板配置要求3.硬件框图4.功能描述实现思路代码实现1.main.CLS138.hLS138.CKey.C温度读取函数DS1302时间写入函数DS1302时间读取函数总结存在的问题前言上期我们学习了NE555方波发生器&频率测量，讲到我会更新之后省赛的题目，那么，他来了。首先声明：我还没有参加蓝桥杯单片机比赛，也没有拿过奖，所以我写的代码注定不会那么完美，存在BUG是必然的，我写这个系列的目的纯粹是为了记录我的学习…………任务要求1.基本要求2.竞赛板配置要求3.硬件框图4.功能描述关于功能描述，我只想说是真的多，第一次写，花了我快一天的时间，但好在功
经过上一篇文章中对后端发展技术的总结，我认为我可以根据这个发展过程逐步增加自己项目中的技术点。因此，我需要设计一个具体的项目，不断往这个项目中增加内容。以下内容是我在gpt老师的帮助下共同完成的，内容很多，且目前还没设计完成，我将把笔记分成多个博客上传，下面上传的是到今天为止已经完成的部分。另外，我把实验过程上传到CSDN，一方面是为了督促自己学习，另一方面是为了方便查看笔记，所以会有自己的侧重点，也可能会有出错的地方，这是不够完美的笔记，请不要介意。以及，如发现错误，欢迎批评指正，感恩~智能家居管理系统1.0简介引言用户可以做什么相关技术一、概念结构设计1.1E-R图1.1.1实体与属性1.
通过部署docker学习过程中产生的经验写下本文，本文完成前端和后端代码部署，网上的教程对小白很不友好，写下本文方便自己以后自己查阅并分享给大家让大家尽量少踩坑，可以顺利学会docker并成功部署项目注：服务器系统使用CentOS7，远程工具使用宝塔，宿主机（服务器）使用的端口需要在安全组开放后才可以访问，本文所有代码如果不了解尽量复制一：环境安装1.了解Docker因为我们是使用docker部署，所以需要首先大概了解docker，docker是一个轻量化的容器，它有着许多优点，轻量化，非常好的隔离性等等，下面是一张docker的架构图2.安装Docker因为我们是上线项目，首先需要一个服务器
在Asset文件夹下创建Script文件夹，用来存放所创建的脚本，打开文件夹，右键create-c#script,创建代码，重命名为PlayerInput。双击打开脚本，代码如下：检测键盘输入usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassPlayerInput:MonoBehaviour{ publicfloathorizontalInput; publicfloatverticalInput; //Startiscalledbeforethefirstframeup
1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟人类的智能。深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能的一个分支，它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。蜂群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种优化算法，它通过模拟蜂群中的行为来寻找最优解。在本文中，我们将讨论如何将蜂群算法与深度学习结合，以提升人工智能的能力。2.核心概念与联系2.1深度学习深度学习是一种人工智能技术，它通过神经网络模拟人类大脑中的神经元和连接来解决复杂的问题。深度学习的核心是神经网络，神经网络由多个节点
原文链接：https://arxiv.org/abs/2401.038901.引言NeRF在计算效率和可控性上具有局限性，这导致了3D高斯溅射（3DGS）的出现，重新定义了场景表达和渲染。3DGS通过引入新的场景表达技术，用大量的3D高斯表达场景。3DGS使用显式的表达和高度并行化的工作流程，促进高效计算和渲染；其创新在于混合了可微渲染与基于点的渲染技术的优势。3DGS保留了连续体积辐射场的理想特性（有利于高质量图像渲染），同时避免了渲染空空间带来的计算开销。此外，3DGS的显式表达提供了对场景的动态控制能力。2.背景2.1问题定义2.1.1辐射场辐射场是3D空间中光分布的表达，捕捉了环境中光
