前言一、智能化的基础-物联网1.1万物互联是智能化的基础PC时代，让更多的“人”进入互联网的世界，以获取更多的用户为主要目标。移动互联网时代，移动设备更加受到青睐，各种“应用”如雨后春笋般“诞生”了。智能时代，感知物理的世界，让物变成数字化信息，实现智能化信息识别与管理。图1-1：不同时代的演进下图为各行业物联接趋势图，共包含来自17个国家、11个垂直行业，总计1096家公司的调研数据显示2020到2025年的IoT连接数将呈指数增长。图1-2：各行业物联接趋势各行业对物联网的需要的上升，即又机遇又含挑战。1.2万物互联面临的挑战1.2.1挑战1：万物互联的设备需要标准化、智能化图1-3：万物
Python学习之路-爬虫提高:selenium什么是seleniumSelenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的，Selenium可以直接运行在浏览器上，它支持所有主流的浏览器（包括PhantomJS这些无界面的浏览器），可以接收指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏PhantomJS的介绍PhantomJS是一个基于Webkit的“无界面”(headless)浏览器，它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript下载地址：http://phantomjs.org/download.htmlChromedriver的介绍Chromed
【机器学习】进阶学习：详细解析Sklearn中的MinMaxScaler—原理、应用、源码与注意事项这篇文章的质量分达到了97分，虽然满分是100分，但已经相当接近完美了。请您耐心阅读，我相信您一定能从中获得不少宝贵的收获和启发~🌈个人主页：高斯小哥🔥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈希望得到您的订阅和支持~💡创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）🌵文章目录🌵🧠一、MinMaxScaler简介🔧二、MinMaxScaler
数据结构之数据框、矩阵和列表要经常检查代码生成的结果，警惕不报错的错误向量：一维表格：二维列表：三维判断数据结构：class()或is族函数判断，或根据其生成的函数来判断数据框（Data.frame）二维，每列只允许一种数据类型数据框来源用代码新建由已有数据转换或处理得到读取表格文件R语言内置数据（iris，volcano等）数据框新建data.frame()变量名称只起到提示作用，不起决定作用df1data.frame(gene=paste0("gene",1:4),change=rep(c("up","down"),each=2),score=c(5,3,-2,-4))df1##genec
1.包packageAboutpackagesandmodules|npmDocs(npmjs.com)1.1.packagepackage.json包的描述性文件A package isafileordirectorythatisdescribedbya package.json file.包是由 package.json 文件描述的文件或目录。Apackagemustcontaina package.json fileinordertobepublishedtothenpmregistry. 包必须包含 package.json 文件才能发布到npm注册表。被npm管理的包必须含有pack
本篇博客用来记录个人学习记录，存放各种文章链接、视频链接、学习历程、实验过程和结果等等....最近在整无人机项目，接触一下从来没有接触过的飞控...(听着就头晕)，本人纯小白。目录PX4、Pixhawk、APM、ArduPilot、DronecodeDronekit又是什么？ROS是什么?1.控制系统飞控地面站2.飞行模式关于旋翼关于坐标系3.器件、设备等遥控器机载计算机传感器&外设GPS&罗盘&开关距离传感器光流数传飞行状态首先，一看到专业性强的英文术语，我就已经感到了头晕，那么先进行初步的了解：PX4、Pixhawk、APM、ArduPilot、DronecodeArduPilot与Pix
👉博__主👈：米码收割机👉技__能👈：C++/Python语言👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码+商业合作】👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。Python大豆特征数据分析[机器学习版二]目录Python大豆特征数据分析[机器学习版二]1摘要2关键词3研究背景4研究内容介绍5研究数据与研究方法6研究结果7研究结论1摘要本研究旨在通过综合应用聚类分析、相关性分析、降维技术和分类模型等数据分析方法，深入研究大豆特征数据的特性和潜在规律，以为农业决策提供有用的参考和支持。首先，我们进行了数据预处理，包括数据清洗、标准
深度学习相关的线性代数知识点在机器学习和深度学习中，线性代数的知识点主要包括标量、向量、矩阵和张量。线性代数在机器学习和深度学习中扮演着基础且关键的角色。它不仅涉及到算法的设计和优化，而且对于数据的表示、处理和分析都至关重要。例如，在机器学习的分类或回归问题中，我们经常需要将数据向量化，并利用线性代数的知识来最小化实际值与预测值之间的差异。深度学习中的神经网络权重更新和反向传播算法更是离不开矩阵运算，如矩阵乘法和转置等操作。线性代数的核心原理在于通过矩阵和向量的操作来表达和解决线性方程组。在机器学习中，这通常体现在线性回归、PCA（主成分分析）、以及推荐系统中的矩阵分解等方面。深度学习则更加侧
论文：联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上，通过迭代训练，直接删除等方式，撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1，u2…un}共同训练机器学习模型，得到模型最优参数，其中每个用户持有训练数据。（FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合）联邦学习所有用户共享全局模型的训练
1、什么是深度学习1.1机器学习图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明确的逻辑问题，比如早期的PC小游戏：五子棋等，但是像图像分类、语音识别或自然语言翻译等更复杂、更模糊的任务，难以给出明确的规则。图2：机器学习把这个过程反了过来：机器读取输入数据和相应的答案，然后找出应有的规则。机器学习系统是训练出来的，而不是明确的用程序编写出来。举个例子，如果你想为度假照片添加标签，并希望将这项任务自动化，那么你可以将许多人工打好标签的照片输人机器学习系统，系统将学会把特定照片与特定标签联系
