机器学习（算法篇）完整教程（附代码资料）主要内容讲述：机器学习算法课程定位、目标，K-近邻算法，1.1K-近邻算法简介，1.2k近邻算法api初步使用定位,目标,学习目标,1什么是K-近邻算法,1Scikit-learn工具介绍,2K-近邻算法API,3案例,4小结。K-近邻算法，1.3距离度量学习目标,1欧式距离,2,3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)：,4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)：,5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)：,6余弦距离(CosineDistance),7汉明距离(HammingDistan
原作：反向科学引言：我们中的一些人确切地知道原因：深度学习无法概括/机器翻译/ 摘要当AGI研究者抱怨深度学习的不足时，AI专家不应感到被冒犯。没有人真的想要摆脱深度学习。虽然AGI的出现确实会使深度学习在某些领域变得过时，但我们相信，即使在AGI解决之后，它也可能继续对许多自动化任务有用。但是，为了在解决AGI的过程中取得进展，研究人员必须指出深度学习不仅无法解决AGI，而且毫无用处。我们中的一些人确切地知道它为何无用。注：AGI=通用人工智能。没有泛化能力，就没有AGI深度学习最大的问题在于其固有的无法有效泛化能力。没如果不进行泛化，边缘情况将成为一个无法克服的问题，自动驾驶汽车行业在押注
最近看到一个问题，原话如下：如果为后面找工作的做铺垫的话，闭眼冲STM32，更通用。ESP32适合工作用到了WiFi和蓝牙功能需求时，再针对性学习。从行业应用来说，STM32更加广泛，不管是工业控制，汽车电子，还是消费电子。如果项目需要用到WiFi+蓝牙功能，那用ESP32会很合适。如果对于找工作来说，其实掌握哪种单片机都无所谓，最主要的是你做过哪些具体的行业应用(项目)，这才是核心竞争力。如果学STM32的话，我建议直接通过项目学，效率高一点。就像开车一样，不一定非要把车所有功能都摸透，才能把车开走，知道挂挡、踩油门、踩刹车、控方向都够了。随着不同的路段，不同的需求，再针对性去学习别的功能，
上一篇：Git基础学习1.GitHub基础使用介绍GitHub（https://github.com/）是一个全球Git仓库管理网站。可以创建远程中心仓库，为多人合作开发提供便利。码云（https://gitee.com/）是一个国内Git仓库管理网站。功能与GitHub类似注册登陆GitHub/码云账号注册账号（邮箱验证）==》登陆注意：一定要用git配置的name和emailGithub与码云的name和email最好是一致的场景一：本地有仓库,远程没有仓库创建GitHub/Gitee远程仓库，确定clone仓库地址本地配置远程仓库的地址gitremoteaddoriginhttps://
这里写目录标题I.SuperPoint和SuperGIue的背景介绍特征点提取和匹配特征点的构成基于神经网络的方法优化方向一：增强特征点检测和描述子生成优化方向二：增强匹配和外点去除策略背景和效果神经网络真的优于传统方案吗？DEMO演示为什么研究2.SuperPoint学习经验分享整体架构核心技术1.自适应单应变换2Encoder-Decoder的网络结构a·输入是一张图像b·经过一个Encoder（类似VGG的结构）c.送到两个Decoder里面i，lnterestPoint:特征点位置检测，Softmax和NMS（非极大值抑制），reshapeii.Descriptor:描述子生成,插值，
luogu上刷到的P1020[NOIP1999提高组]导弹拦截和P1439【模板】最长公共子序列 有感LIS：LongestIncreasingSubsequence，最长递增子序列给定一个字符串，求出最长递减序列这个题问的是下降，上升情况反过来就好了只考虑第一问，由于O（n*n）会爆T（不解释了），考虑压缩时间还记得在网上看到的一句话如果需要对dp进行时间优化，不妨交换状态参数和状态量基于这句话的启发，这个题思路就若隐若现了步骤一：首先我们很容易想到dp[i]来表示：前i个数中以第i个数结尾的最长递减序列这句话中我理解的状态参数就是（以第i个数结尾）状态量就是（最长递减序列）我们不妨构造 f
Claude3正式发布：号称性能超GPT-4，免费使用、支持中文划重点:🚀Claude3系列发布，包括Haiku、Sonnet和Opus版本，Opus在多个领域超越GPT-4。🌐用户可免费使用Claude3Sonnet模型，支持中文，API已覆盖159个国家/地区。📸新增多模态图像识别提问功能，Claude3在数学与推理、可视化问答等方面超越GPT-4V。（PS：wildcard已经可以订阅Claude3的API:点击这里注册)3月4日晚，生成式AI平台Anthropic在官网正式发布了Claude3系列多模态大模型，其中包括Haiku、Sonnet和Opus三个版本，这三个模型目前都支持20
一、串口收发功能介绍 常用的串口收发数据的方式一共两种，一种是不使用DMA，直接串口中断收发数据，另外一种是通过串口+DMA收发数据。1.串口接收数据： 对于使用DMA的串口数据收发，一般常用的还可以分为串口接收超时中断和串口空闲中断，所以细分的话，常用的主要有以下三种方式的串口数据接收使用方法：（1）直接串口中断接收数据： 也就是串口data寄存器非空即触发中断，中断标志为：USART_INT_RBNE；该种方法每接收一个字节的数据就会触发一次串口接收中断，当串口接收数据量小或是系统性能要求不高的情况下可以使用，如果串口接收数据量很大，频繁进入串口接
AI之Tool：机器学习/深度学习常用工具(python/Anaconda等)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录机器学习/深度学习常用工具的简介1、面向个人—环境配置：操作系统+编译环境+编程语言2、面向企业和个人—企业级机器学习云服务机器学习/深度学习常用工具的安装1、直接安装python2、安装Anaconda机器学习/深度学习常用工具的简介1、面向个人—环境配置：操作系统+编译环境+编程语言操作系统推荐Windows(适合小白)Python是一种跨平台的编程语言，几乎可以在各种操作系统上运行。比如Linux、Windows、macOS等开发环境推荐PycharmT1、本地的IDEIDL
近期，众多多模态大语言模型（MLLM）相继问世。然而，这些模型对于视觉图表中所包含的信息的感知能力以及推理能力尚未得到充分的挖掘与探索。本研究中，为了对现有的MLLM在图表领域的性能进行全方位、严格的评估，我们构建了ChartX评测基准，该基准由涵盖了18种图表类型、7个图表任务、22个学科主题的高质量图表数据构成，以及针对不同的图表任务采用了定制化的评估方式，例如用SCRM评价方式来更全面地评价视觉图表结构化信息提取任务。此外，我们还开发了ChartVLM，一个全新的图表理解基座模型，用于处理强烈依赖于图像感知、数值可解释的多模态任务，如图表和几何图像等推理任务。我们在所提出的ChartX评
