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  • 广东华冠 HGSEMI EEPROM 扩展器件库 I2C扩展器件库 & 芯片数据手册
    广东华冠 HGSEMI EEPROM 扩展器件库 I2C扩展器件库------HG24C02.iic------HG24C02.pdf------HG24C04.iic------HG24C04.pdf------HG24C04.iic------HG24C04.pdf------HG24C08.iic------HG24C08.pdf------HG24C16.iic------HG24C16.pdf------HG24C32.iic------HG24C32.pdf------HG24C64.iic------HG24C64.pdf------HG24C128.iic------HG24C128.pdf------HG24C256.iic------HG24C256.pdf------HG24C512.iic------HG24C512.pdf------HG24C1024.iic------HG24C1024.pdf------HG24C256C.iic------HG24C256C.pdf.............
    存储
    ZIP广东华冠 HGSEMI EEPROM器件库.zip 9.36MB
    10 月前
  • news-dataset
    news-dataset
    人工智能
    ZIPtoutiaonews38w.zip 15.59MB
    10 月前
  • iotdb-1.3.2
    iotdb-1.3.2
    数据库
    ZIPapache-iotdb-1.3.2-all-bin.zip 90.11MB
    10 月前
  • docker部署snipe-it资产管理系统源码包
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    操作系统
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    10 月前
  • 文件搜索工具，文件搜索助手
    基于c#开发，选中目录，可通过关键字搜索当前目录及子目录的任何层级的文件，并且可以定位到当前文件
    操作系统
    ZIPTool_FindFile.zip 30.95KB
    10 月前
  • 芯片及系统设计和解决方案面向汽车座舱仪表，工业串口屏，家电显示等特联网场景，速显微电子 沟通人机 点亮世界
    深圳市北七星电子科技有限公司代理速显微电子自研的嵌入式图形渲染芯片及系统设计和解决方案面向汽车座舱仪表，工业串口屏，家电显示等特联网场景，沟通人机 点亮世界。速显微显示控制芯片双核CPU+GPU内封MCU+FLASH优势：1：GPU是自研，所有底层可以全部下放给到客户端---相对来说更自由没有太多的局限2：开发工具：免编程拖曳式开发工具IDE ---开发周期短、易操作（界面设计完成情况下一周内可以完成3：3D图形渲染---目前国内好像没有芯片做到3D4：无损压缩 ---相对节省空间，提升速度5：闭环开发工具 ---有问题可以快速查找6：9005一芯点2屏，手机互联，投屏联系方式 胡雪 13798449569（微信同号）
    物联网
    ZIP智能家电.zip 3.17MB
    10 月前
  • QT选择cmake创建的项目使用QXlsx Demo
    QT选择cmake创建的项目使用QXlsx Demo
    移动开发
    ZIPCmakeQXlsx.zip 153.38KB
    10 月前
  • 九、前后端分离通用权限系统（9）gansu-system-front(9).zip
    九、前后端分离通用权限系统（9）gansu-system-front(9).zip
    后端
    ZIPgansu-system-front(9).zip 89.57MB
    10 月前
  • 第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-1.机器学习概述(1)
    该视频主要讲述了机器学习的概念、应用领域以及工作原理。机器学习在数据挖掘、计算机视觉、语音识别等领域有广泛应用，相比传统方法有竞争优势。机器学习通过训练让计算机自主学习并完成任务，训练样本很重要。特征提取和建模是关键步骤，涉及工具如NumPy、Pandas和Scikit-learn。视频内容丰富，语言通俗易懂，适合初学者了解和学习。分段内容介绍00:36机器学习概述与应用1.机器学习是人工智能领域的一个热门方向，具有广阔的发展前景。2.机器学习应用于数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域。3.机器学习算法能够帮助识别用户流失、推荐内容，提高准确率和效率。06:02机器学习的工作原理1.机器学习通过训练样本和特征提取，让计算机具备学习和决策的能力。2.机器学习算法建立模型，用于新数据的分类、回归或聚类等任务。3.特征提取和数据预处理是机器学习成功的关键步骤。08:07机器学习工具介绍1.NumPy：科学计算库，用于矩阵操作。2.Pandas：数据处理工具，简化缺失值和字符值处理。3.Matplotlib：可视化工具，用于图表展示分析结
    人工智能
    ZIP1.机器学习概述(1).zip 21.9MB
    10 月前
  • 第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-2.回归算法
    该视频主要讲述了机器学习的两大问题类型：有监督问题和无监督问题。视频还通过银行借款的例子解释了回归和分类的概念，并介绍了线性回归的概念。此外，视频还讲述了如何通过机器学习模型预测银行贷款金额，包括定义特征和权重参数，以及如何使用矩阵表示权重参数和特征向量。最后，视频强调了标签值的重要性。00:17机器学习算法的核心重要性1.机器学习分为有监督问题和无监督问题两大类。2.有监督问题需要标签值，如猫狗分类，无监督问题没有标签值，如聚类分析。3.算法是机器学习的核心，对于实际工作和面试都非常重要。03:44回归问题的解释和例子1.回归问题旨在预测一个具体值，如银行贷款额度。2.例子中，工资和年龄是特征，银行贷款额度是预测目标。3.线性回归使用权重参数来量化特征的影响。07:11线性回归的数学模型1.线性回归模型用权重参数和特征进行矩阵运算，预测结果。2.引入常数项x0和偏置项西塔零，简化计算过程。3.模型预测值h西塔x通过权重参数和特征的线性组合得出。
    人工智能
    ZIP2.回归算法.zip 33.21MB
    10 月前
  • 免费的PL2303HXA驱动，没有任何套路，解压不收费 08版本
    免费的PL2303HXA驱动，没有任何套路，解压不收费 08版本
    硬件开发
    ZIPPL2303HXA-Phased-Out-main.zip 2.34MB
    10 月前
  • 车牌识别实现车牌定位程序系统实现.zip
    车牌识别实现车牌定位程序系统实现.zip
    后端
    ZIP车牌识别实现车牌定位程序系统实现.zip 71.33KB
    10 月前
  • 第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-3..线性回归误差原理推导
    该视频主要讲述了误差分布和似然函数在机器学习中的应用。视频首先介绍了误差分布的概念，即误差是独立同分布的，并服从高斯分布。接着，视频引入了似然函数的概念，通过最大化似然函数来找到最佳参数，使模型预测结果与真实值最接近。最后，视频强调了数学在机器学习中的重要性，掌握数学基础知识对于机器学习从业者非常重要。线性回归误差的基本概念1.预测值与真实值之间的差异称为误差，是评估模型准确性的关键指标。2.误差的存在是不可避免的，但通过合理的模型设计和调校，可以将其控制在可接受的范围内。02:41误差的独立同分布假设1.误差被假设为独立同分布，意味着每个样本的误差都是独立的，且遵循相同的分布规律。2.独立同分布的假设是基于对样本数据的独立性以及对误差范围的统一认识。07:19线性回归的似然函数1.似然函数用于评估参数θ（西塔）的好坏，目标是最大化似然函数值。2.似然函数的构建基于误差的分布假设，即高斯分布。3.通过最大化似然函数，可以找到使模型预测值与真实值最接近的参数θ。
    人工智能
    ZIP3.线性回归误差原理推导.zip 28.74MB
    10 月前
  • 第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-4.目标函数求解
    该视频主要讲述了利用对数自然函数求解最大值的方法。视频开头引入了对数自然函数，将其作为工具来求解最大值。接着，通过化简对数函数的表达式，得到一个累加和的形式，从而更容易地求出最大值。此外，视频还提到了如何利用对数函数将乘法转换为加法，从而更容易地进行计算。视频中还通过比较预测值和真实值之间的差异平方项，得到一个更小的差异值，从而使得求解的结果更加准确。这些方法在数学、统计学、经济学等领域都有广泛的应用。总之，该视频详细讲解了对数自然函数的应用和求解方法，对于想要深入了解最大值求解的观众有很大的帮助。00:27目标函数求解概述1.将累乘转换为累加简化求解过程。2.引入对数自然函数，通过求对数将乘法转换为加法。3.目标函数转换为求对数后的累加和形式。06:14目标函数化简与求解1.通过取对数将累乘转换为累加和。2.将乘法操作转换为加法操作，简化求解过程。3.化简过程中，将常数项和与西塔无关的项移至等式一侧。4.最终目标函数形式为西塔的线性函数，通过求导找到极值点。10:20线性回归模型求解1.线性回归模型中，西塔的求解转换为优化目标函数的问题。2.通过求导和设
    人工智能
    ZIP4.目标函数求解.zip 27.03MB
    10 月前
  • 第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-5.逻辑回归原理
    该视频主要讲述了逻辑回归中的Sigmoid函数。首先介绍了Sigmoid函数是一个S型函数，其输入是任意的实数，输出是0到1之间的值，可以看作是一个概率值。然后提到了在回归问题中，可以通过某种方式得到一个预测值，如果想要将这个预测值转化为分类任务的结果，就可以使用Sigmoid函数。将预测值传入Sigmoid函数后，会得到一个0到1之间的值，这个值可以解释为某个事件发生的概率。此外还强调了Sigmoid函数的取值范围和作用，以及它在神经网络中的应用。逻辑回归原理与Sigmoid函数1.逻辑回归通过Sigmoid函数进行概率转换，实现从连续值到概率的映射。2.Sigmoid函数将任意实数值映射到0到1的区间，可用于将输出转换为概率。3.逻辑回归虽名为回归，但实际上是一种分类算法，适用于二分类问题。04:30逻辑回归的数学表达与推导1.逻辑回归的数学表达式包括Sigmoid函数，用于预测值的计算。2.预测值通过逻辑回归模型的参数（如西塔和x）计算得出，反映属于正类的概率。3.逻辑回归的推导与线性回归相似，涉及求导等数学运算。
    人工智能
    ZIP5.逻辑回归原理.zip 13.65MB
    10 月前
  • 第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-6.梯度下降实例
    该视频主要讲述了梯度下降算法在机器学习中的应用。首先介绍了如何通过计算损失函数值和偏导数来优化模型参数，然后详细讲解了如何计算目标函数对参数的偏导数以及如何设置合适的学习率。视频强调了学习率的重要性，并介绍了梯度下降算法的迭代求解过程，最后通过具体例子展示了梯度下降算法的应用。该视频对于理解梯度下降算法的基本原理和应用具有一定的帮助，对于初学者来说是一个很好的学习资源。梯度下降实例分析与代码解释1.通过分析PGA数据，使用梯度下降法寻找最佳参数组合以接近y与distance之间的关系。09:44梯度下降法的实现细节1.迭代求解和损失函数的打印、存储及收敛值的控制方法，通过定义收敛值来控制迭代过程。2.梯度下降法的应用，包括计算方法和参数调整过程。10:34梯度下降算法介绍1.梯度下降是一种优化算法，用于找到函数的最小值。2.在梯度下降中，通过计算函数梯度并朝着梯度相反的方向更新参数，以逐步降低函数值。3.梯度下降常用于机器学习和深度学习中，用于优化模型参数。
    人工智能
    ZIP第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-6.梯度下降实例.zip 38.43MB
    10 月前
  • apache-maven zip包
    Apache Maven 是一个强大的项目管理和构建自动化工具，它基于项目对象模型（POM）的概念，允许开发者通过一个简单的声明式配置文件（通常是 pom.xml）来管理项目的构建、报告和文档, 提供免费版本 maven zip包下载
    后端
    ZIPapache-maven-v3.9.7.zip 4.45MB
    10 月前
  • redis安装包和工具
    redis安装包和工具
    后端
    ZIPredis安装包和工具.zip 69.67MB
    10 月前
  • Linux内核技术源代码
    内容概要： 《Linux内核技术源代码》压缩包包含了完整的Linux内核源代码，适用于深入学习和研究Linux内核技术的用户。通过对源代码的分析和理解，用户可以掌握Linux内核的工作原理、架构设计以及实现细节。适用人群：对操作系统内核开发感兴趣的初学者希望深入了解Linux内核架构的专业人士从事操作系统开发、嵌入式系统开发的工程师计算机科学相关专业的学生和研究人员使用场景及目标：学习提升：帮助读者系统学习Linux内核知识，提升专业技能。工作参考：为从事操作系统和嵌入式系统开发的人员提供实用的参考资料，解决实际工作中的问题。项目开发：为开发者提供Linux内核技术的详细指导，助力项目开发。学术研究：为计算机科学相关专业的学生和研究人员提供深入的学习资料，支持学术研究。其他说明：格式：本压缩包包含完整的Linux内核源代码，兼容多种开发环境。更新：源代码将定期更新，确保内容的时效性和准确性。支持：如有任何问题或建议，欢迎通过CSDN平台与作者联系。
    操作系统
    ZIPLinux内核技术-开放源代码-解压密码12123.zip 7.38MB
    10 月前
  • Kubernetes HPA弹性伸缩 helm包
    Kubernetes HPA弹性伸缩 helm包
    后端
    ZIP弹性伸缩测试helm集合.zip 176.05KB
    10 月前
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