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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

開(kāi)始的通過(guò)傳感器(例如CMOS)來(lái)獲得數(shù)據(jù)。然后經(jīng)過(guò)預(yù)處理、特征提取、特征選擇，再到推理、預(yù)測(cè)或者識(shí)別。最后一個(gè)部分，也就是機(jī)器學(xué)習(xí)的部分，絕大部分的工...

2019-04-26 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5297 0

如何使用Python機(jī)器學(xué)習(xí)解決驗(yàn)證碼的資料說(shuō)明

寫爬蟲有一個(gè)繞不過(guò)去的問(wèn)題就是驗(yàn)證碼，現(xiàn)在驗(yàn)證碼分類大概有4種：圖像類滑動(dòng)類點(diǎn)擊類語(yǔ)音類

2019-05-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Python 2512 0

如何利用AI算法讓老游戲舊貌換新顏

網(wǎng)友們拿《毀滅戰(zhàn)士》、《半條命2》、《銀河戰(zhàn)士2》，甚至是2010年才推出的《質(zhì)量效應(yīng)2》等游戲做實(shí)驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，需要額外的輔助技術(shù)來(lái)呈現(xiàn)新的視覺(jué)效果。...

2019-04-26 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法 2857 0

如何幫你的回歸問(wèn)題選擇最合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

回歸分析在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛，例如，商品的銷量預(yù)測(cè)問(wèn)題，交通流量預(yù)測(cè)問(wèn)題。那么，如何為這些回歸問(wèn)題選擇最合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法呢？

2019-05-03 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 3074 0

谷歌MorphNet：它是如何工作的？為什么是MorphNet？

在縮減階段之后，人們可以停止 MorphNet，只需縮減網(wǎng)絡(luò)以滿足更嚴(yán)格的資源預(yù)算。這會(huì)導(dǎo)致在給定目標(biāo)成本的時(shí)候網(wǎng)絡(luò)效率更高，但有時(shí)也會(huì)導(dǎo)致精度下降。另...

2019-04-27 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2218 0

利用進(jìn)化后的反向傳播算法實(shí)現(xiàn)快速、高效的訓(xùn)練

研究人員提出了一種離線型端到端訓(xùn)練的鑒別目標(biāo)跟蹤方法。在Python中可以使用PyTorch實(shí)現(xiàn)，新方法是通過(guò)迭代優(yōu)化從具有辨別性的學(xué)習(xí)損失中衍生得出的...

2019-04-24 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3002 0

幾個(gè)常用算法的適應(yīng)場(chǎng)景及其優(yōu)缺點(diǎn)！

通常情況下，如果是小訓(xùn)練集，高偏差/低方差的分類器（例如，樸素貝葉斯NB）要比低偏差/高方差大分類的優(yōu)勢(shì)大（例如，KNN），因?yàn)楹笳邥?huì)發(fā)生過(guò)擬合（ove...

2019-04-24 標(biāo)簽：算法分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

實(shí)戰(zhàn)：CNN+BLSTM+CTC的驗(yàn)證碼識(shí)別從訓(xùn)練到部署

如果希望使用上面對(duì)應(yīng)之外的搭配的CUDA和cuDNN，可以自行編譯TensorFlow，或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三...

2019-05-01 標(biāo)簽：代碼機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 4937 0

關(guān)于AI文本生成動(dòng)畫模型的論文

將文本轉(zhuǎn)換為動(dòng)畫并不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，大多數(shù)將文本轉(zhuǎn)換為視頻的工具不能處理復(fù)雜句子，因?yàn)檩斎氲木渥雍洼敵龅膭?dòng)畫都沒(méi)有固定的結(jié)構(gòu)。為了克服這種問(wèn)題，兩位論...

2019-04-23 標(biāo)簽：AI 機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 4475 0

機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)的主要區(qū)別在于它們的目的

首先，我們必須明白，統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)建模是不一樣的。統(tǒng)計(jì)是對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)研究。除非有數(shù)據(jù)，否則無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)模型是數(shù)據(jù)的模型，主要用于推斷數(shù)據(jù)中不同內(nèi)容的關(guān)...

2019-04-22 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)線性回歸 3879 0

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集

本文介紹了包括圖像分類、交易預(yù)測(cè)、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預(yù)測(cè)等在內(nèi)的若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集。

2019-04-21 標(biāo)簽：圖像分類股票預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí) 4387 0

深度學(xué)習(xí)到底是什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)你了解嗎

在很多人眼里，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常神奇的技術(shù)，是人工智能的未來(lái)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天大恒圖像帶您一起揭開(kāi)他神秘的面紗，了解什么才是深度學(xué)習(xí)。

2019-04-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3666 0

以線性回歸算法來(lái)對(duì)三種梯度下降法進(jìn)行比較

從上面公式可以注意到，它得到的是一個(gè)全局最優(yōu)解，但是每迭代一步，都要用到訓(xùn)練集所有的數(shù)據(jù)，如果樣本數(shù)目 m 很大，那么可想而知這種方法的迭代速度！所以，...

2019-04-19 標(biāo)簽：函數(shù)梯度機(jī)器學(xué)習(xí) 4375 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程是將原始的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特征

對(duì)于類別數(shù)量很多的分類變量可以采用特征哈希（Hashing Trick），特征哈希的目標(biāo)就是將一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成一個(gè)向量。利用的是哈希函數(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成...

2019-04-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理 4727 0

決策樹和隨機(jī)森林模型

我們知道決策樹容易過(guò)擬合。換句話說(shuō)，單個(gè)決策樹可以很好地找到特定問(wèn)題的解決方案，但如果應(yīng)用于以前從未見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題則非常糟糕。俗話說(shuō)三個(gè)臭皮匠賽過(guò)諸葛亮，隨...

2019-04-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集決策樹 8359 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)為什么偉大，又是什么讓它們這么多年才姍姍走來(lái)?

我們把生物神經(jīng)元進(jìn)行數(shù)學(xué)抽象，就得到人工神經(jīng)元。如何抽取它的靈魂？簡(jiǎn)單的說(shuō)，每一個(gè)神經(jīng)元扮演的角色就是一個(gè)收集+傳話者。樹突不停的收集外部的信號(hào)，...

2019-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5071 0

自然語(yǔ)言基礎(chǔ)技術(shù)之命名實(shí)體識(shí)別相對(duì)全面的介紹

早期的命名實(shí)體識(shí)別方法基本都是基于規(guī)則的。之后由于基于大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)方法在自然語(yǔ)言處理各個(gè)方面取得不錯(cuò)的效果之后，一大批機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也出現(xiàn)在命名...

2019-04-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理 5193 0

基于條件概率分類的兩種模型算法：logistic回歸模型與最大熵模型。

由第一節(jié)我們知道，熵是描述事物不確定性的指標(biāo)。我們將熵的這一性質(zhì)應(yīng)用在信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域，當(dāng)信號(hào)包含了較強(qiáng)的隨機(jī)噪聲時(shí)或被噪聲完全掩蓋時(shí)，信號(hào)的隨機(jī)性大大的增...

2019-04-13 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)Logistic 7496 0

常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法名單

工作機(jī)制：這個(gè)算法由一個(gè)目標(biāo)變量或結(jié)果變量（或因變量）組成。這些變量由已知的一系列預(yù)示變量（自變量）預(yù)測(cè)而來(lái)。利用這一系列變量，我們生成一個(gè)將輸入值映射...

2019-04-13 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)人駕駛深度學(xué)習(xí) 2910 0

討論嵌入的概念，以及使用word2vec生成嵌入的機(jī)制

這下空白處改填的內(nèi)容完全變了。這時(shí)’red’這個(gè)詞最有可能適合這個(gè)位置。從這個(gè)例子中我們能學(xué)到，一個(gè)單詞的前后詞語(yǔ)都帶信息價(jià)值。事實(shí)證明，我們需要考慮兩...

2019-04-10 標(biāo)簽：可視化機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 3524 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
TOF

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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD

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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
MC9S12XS128

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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
TDC-GP2

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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
重力傳感器

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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
線束

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半導(dǎo)體工藝

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MPSoC

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直流無(wú)刷電機(jī)

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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
半導(dǎo)體制冷片

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聲紋識(shí)別

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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
零序

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直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
ATmega16單片機(jī)

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LPC2368

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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開(kāi)單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
電磁繼電器

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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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VCM

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