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RSS订阅原创 键鼠共享工具Barrier--实现linux与windows不同系统间的键鼠共享
Barrier是不同设备间共享键鼠的一个工具。如果两台电脑都是windows可以使用微软自家产品：Mouse without Borders，网上使用教程较多。如果一台windows一台linux的话，barrier可以实现。两台设备需要在同一个局域网下面。Barrier 需要安装在所有共享键盘和鼠标的机器上。 不同平台下载安装软件推荐到github下载，项目链接，linux自带软件商店也可以。安装完成之后界面如下：Server是需要分享键鼠的那台电脑。Client是客户端使用其他电脑的键鼠。我们需要
2022-06-06 19:10:44
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原创 vscode安装leetcode插件 node.js问题
vscode在安装leetcode插件时，需要使用node.js。leetcode插件安装完成后，点击这些按钮会提出环境不符合要求，出现类似“command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found”这样的错误，当然点击不同按钮提出的不一样，但都是nodejs环境没配好的原因。首先需要安装jode.js 网址在这https://nodejs.org/en/根据系统随便选一个版本，我选择了16.15.0 LTS。安装过程一路next即可，安装路径可以更改，但是这个
2022-05-11 10:08:11
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原创 百面机器学习--机器学习面试问题系列(四)降维
本文是在学习《百面机器学习 算法工程师带你去面试》过程中的学习笔记，将面试问题进行记录以方便查阅，根据目录分成系列。持续更新中…目录
2022-04-22 21:29:57
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原创 百面机器学习--机器学习面试问题系列(三)经典算法
本文是在学习《百面机器学习 算法工程师带你去面试》过程中的学习笔记，将面试问题进行记录以方便查阅，根据目录分成系列。持续更新中…目录三、经典算法1. 支持向量机Support Vector Machines,SVM：2. 逻辑回归：3. 决策树：三、经典算法深度学习日趋火热，但是深度学习是基于数据驱动的，没有数据，深度学习也无的放矢。本章介绍监督学习中几种经典的分类算法。1. 支持向量机Support Vector Machines,SVM：SVM是一个二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的
2022-04-20 15:50:38
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原创 百面机器学习--机器学习面试问题系列(二)模型评估
本文是在学习《百面机器学习 算法工程师带你去面试》过程中的学习笔记，将面试问题进行记录以方便查阅，根据目录分成个系列。持续更新中…二、模型评估不同类型的机器学习问题，选择不同的评估指标。恰当的评估指标才能快速发现模型的问题以进行有话。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。评估指标的局限性：准确率的局限性：一个模型在训练集和测试集的准确率达到了95%，但是在实际应用中效果很差。如果训练集中不同类别占比非常不均衡，假如99%都是负样本，那模型只要将所有样本都归为负样本就能达到99%的准确率。
2022-04-13 17:35:14
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原创 百面机器学习--机器学习面试问题系列(一)特征工程
本文是在学习《百面机器学习 算法工程师带你去面试》过程中的学习笔记，将面试问题进行记录以方便查阅，持续更新中…一、特征工程机器学习中常用的两种数据类型：结构化数据：数据特征都可以表示在一张excel表里，每一列都有清晰的定义，每一行代表一个样本信息。非结构化数据：文本、视频、音频、图像等数据。特征归一化：分析结果会侧重于数值差别较大的特征。将所有特征统一到一个大致相同的数值区间，以便进行分析。常用的归一化方法：线性函数归一化 Min-Max Scaling:原始数据进行线性变换，映
2022-04-04 11:53:50
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原创 Kernel Regression 核回归 详细讲解
Kernel Regression 核回归 详细讲解目录Kernel Regression 核回归 详细讲解一、首先介绍一下核函数二、核估计举个例子三、核回归举个例子四、带宽的影响传统的线性回归只能拟合一条直线，核回归作为拟合非线性模型的一种方法，本质是利用核函数作为权重函数来建立非线性回归模型的。接下来我们就从头开始讨论一下核回归，也称为局部线性回归。一、首先介绍一下核函数在非参数统计中，核是一个权重函数，并满足以下性质：核函数是对称的，最大值在曲线中间。下图展示的是高斯核函数：函数曲线下
2022-03-19 21:29:21
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原创 Ubuntu下halcon软件的下载、安装以及halcon的python环境安装
Ubuntu下halcon软件的下载、安装以及halcon的python环境安装一、下载、安装halcon1、进入halcon官网(https://www.mvtec.com/products/halcon/)，注册或登录，进入downloads，点击 HALCON DOWNLOADS，选择需要的版本下载（我下载的是linux版本，点击Full Version进行下载）：2、解压缩之后进入文件夹，在文件夹中打开终端输入： sudo sh intall-linux.sh出现 —More—开始按
2021-12-18 11:30:24
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原创 视觉伺服：图像雅可比矩阵的理解
在基于图像的视觉伺服(IBVS)中的图像雅可比矩阵的学习和理解主要参考了这两篇论文中有关IBVS中的内容，有刚入门视觉伺服研究的小伙伴们可以去看看这两篇论文：1、Chaumette F, Hutchinson S. Visual servo control. I. Basic approaches[J]. IEEE Robotics & Automation Magazine, 2006, 13(4): 82-90.2、Hutchinson S, Hager G D, Corke P I. A
2021-11-20 10:23:44
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原创 halcon软件安装与python环境安装
一、halcon软件安装进入halcon官网(https://www.mvtec.com/products/halcon/)，登录，进入downloads，点击 HALCON DOWNLOADS，选择一个版本下载。我下载的是/home/rechardgu/Downloads/halcon-20.11.2.0-linux.tar.gz参考https://blog.csdn.net/liubing8609/article/details/88046250 。解压缩，设置环境变量。添加许可证
2021-11-08 18:53:05
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原创 李宏毅深度强化学习笔记（一）
李宏毅深度强化学习笔记（一）Proximal Policy Optimization(PPO)policy gradient从on policy到off policy，再加一些约束就是PPOreview policy gradient:基础元素：Actor、 Enverimrnt、 Reward（后两个不知自己能控制的，能改变的只有Actor）poliyc π\piπ是一个参数为θ\thetaθ的网络，输入为所观察到的环境的状态，由一个矩阵或者向量表达，输出是所有行为的概率。an episode
2021-02-04 15:08:04
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原创 图像SVD分解与重构
图像SVD分解与重构将图像看成一个二维矩阵，三个通道的彩色图像就是3个二维矩阵，对矩阵分别进行svd分解。svd分解是将一个矩阵A写成U∗Σ∗VTU*\Sigma*V^TU∗Σ∗VT的形式，U和V都是单位正交矩阵，Σ=(σ10⋯00σ2⋯0⋮⋮⋱⋮00⋯σn)\Sigma=\begin{pmatrix}\sigma_1 & 0 &\cdots &0 \\ 0 & \sigma_2 & \cdots&0\\ \vdots &\vdots&
2020-11-29 20:27:53
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原创 V-REP学习笔记之Graph
V-REP学习笔记之Graphgraph是仿真中可以记录，可视和导出数据的一个工具。将某一特定物体的数据类型以数据流的形式记录下来，可用以下三种方式可视化：Time graphs：time vs data streamX/Y graphs:data stream A vs data stream B3D curves:time vs (data stream A ,data stream B,data stream C)Menu bar–>add–>graph将graph添加到想
2020-07-04 16:42:47
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原创 Ubuntu打开V-rep遇到的问题（not found QT)
Ubuntu打开V-rep遇到的问题（not found QT)Ubuntu打开V-rep遇到的问题（not found QT)已经安装好了QT却找不到// 配置环境变量gedit ~/.bashrc// 添加下面的语句export LD_LIBRARY_PATH=/opt/Qt5.12.2/5.12.2/gcc_64/lib:$LD_LIBRARY_PATH// 使环境变量生效...
2020-01-14 14:48:29
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空空如也
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