接前文 支持向量机SVM入门详解：那些你需要消化的知识 让我再一次比较完整的重复一下我们要解决的问题：我们有属于两个类别的样本点（并不限定这些点在二维空间中）若干，如图， 圆形的样本点定为正样本（连带
笔者有一个需要搭建弱网环境来复现某个网络问题的需求，因此开始在网络中寻找能够快速搭建弱网环境的方式。
其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来，因为该数据集是线性可分的，左图是三种可能的分类方式，虚线基本没有办法将两种类别划分，另外
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。 文末查看本文代码关键字，公众号回复关键字下载代码。 其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似，他们都是从感知机发展而来，支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法，能够胜任线性分类器，非线性分类器，线性回归问题，非线性回归问题中，甚至是离群值检测中，是应用最广泛的机器学习算法之一，本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理，下图是对鸢尾花数据集分类，可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。
OpenPOWER：X86的另一种选择 2013年8月6日，谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织，这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来，以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式，重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知，OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统，从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同，IBM Power是基于高端RIS
SVM入门（一）至（三）Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅. （一）SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样
Linux操作系统中的流量控制器TC（Traffic Control）用于Linux内核的流量控制，主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后，经过流量限制丢弃不符合规定的数据包，由输入多路分配器进行判断选择：
近来，群中有几个小伙伴想要公号推送XGBoost的相关内容，去年我在学习XGBoost时写过几篇笔记(恕我当时理解的浅显):
本文介绍了线性感知机模型，以及解决这类感知机分类问题的简单算法：PLA。详细证明了对于线性可分问题，PLA可以停下来并实现完全正确分类。对于不是线性可分的问题，可以使用PLA的修正算法Pocket Algorithm来解决。
OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库，特别适宜在多核CPU上的并行程序设计
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PG
面向对象是一种编程范式。范式是指一组方法论。编程范式是一组如何组织代码的方法论。编程范式指的是软件工程中的一种方法学。 主流的编程范式： OOP - 面向对象编程 世界观：一切皆对象。 FP - 函数式编程 世界观：一切皆函数。一般指无副作用的函数。 PP - 过程化编程 IP - 指令式编程 LP - 逻辑化编程 AOP - 面向方面编程 装饰器 设计方法： 自顶向下 自底向上 面向对象更进一步的抽象了世界。OOP的世界观： 世界是由对象组成的 对象具有运动规律和内部状态 对象之间可以相互作用 类就是一个
根据其数学模型，不难得出如下图所示表达式。进而，可以推断出单层感知器具有线性分类功能。
最近在做一些WRF-Chem的开发工作，对源码里面的一些东西似懂非懂，借助Chatgpt增加了一些直观的认识，分享一下。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
今天，高性能编译器供应商Portland Group（已经被NVIDIA收购）宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是：免费！而且不仅仅是教育单位，个人、政府、科
英特尔 Parallel Studio XE提供的先进工具可用于开发卓越的共享内存应用。使用这些工具开发的应用通常能够在计算机、服务器和集群上更快速地运行，而且可以在计算机和集群中很好地运行和扩展，同时能够提高效率，开发出更快速、更可靠的应用。最新版的Intel 编译器支持C11, C++14，C++17标准草案，以及Fortran 2008 标准和Fortran 2015 标准草案。 以下来自Intel官网： Intel announced the release of Intel Parallel St
上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法，其中最后一种是无监督学习的聚类算法，前面三种也是非常常见的算法，特别是 SVM，在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前，一直都是图像分类中非常常用的分类算法。
sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大，目前sklearn版本是0.23。与深度学习库存在pytorch、TensorFlow等多种框架可选不同，sklearn是python中传统机器学习的首选库，不存在其他竞争者。
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信开发者工具
轻享发布入口在K吧内，太隐蔽？管理员想要发布文档、投票、活动，需要去到三个功能界面？项目管理没有分类不好管理？直播截图流传，怕暴露隐私？ 6个新特性，让腾讯乐享更易用、更安全！来看看新的特性怎么让管理员体验更顺畅—— 企业微信端可收到消息提醒 在轻享上收到评论、回复，有同事@你，通过企业微信就可收到这些消息提醒，不用担心错过精彩互动。 更方便的发布入口 在移动端的首页，除了可发布文档、活动等功能，现在也支持发布轻享动态了，更方便的入口，随时随手分享你的动态。 支持热门K吧展示 在电脑端
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机）和（机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化）中我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。 多项式回归 在线性回归原理中，我们讲
今天的是讲一讲编程语言，为什么会有这么多不同的编程语言？为什么还会有新的编程语言？
小陈：上一篇说了JAVA内存模型，但是后面说了在多线程并发操作的时候有可见性问题，我现在迫不及待想知道线程安全的可见性、原子性、有序性是啥了
SVM（支持向量机）主要用于分类问题，主要的应用场景有字符识别、面部识别、行人检测、文本分类等领域。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=b
作为一名数据分析师，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn之后，才发现三剑客也不外如是，相比sklearn简直是小巫见大巫；再后来，又开始了pyspark的学习之旅，发现无论是模块体积还是功能细分，pyspark又都完爆sklearn；最近，逐渐入坑深度学习（TensorFlow框架），终于意识到python数据科学库没有最大，只有更大……
欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹。同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。
就在几个小时前，微信发布了更新，本次只放出微信 5.3 for iPhone，距离发布微信5.3内测版也就几天时间。和往常一样微信iphone版先发布，微信android版延后发布，微信看重的是i
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用，主要用于解决数据分类问题，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化（即数据集的边缘点到分界线的距离d最大，如下图），最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通常SVM用于二元分类问题，对于多元分类可将其分解为多个二元分类问题，再进行分类。所谓“支持向量”，就是下图中虚线穿过的边缘点。支持向量机就对应着能将数据正确划分并且间隔最大的直线（下图中红色直线）。
数据是信息的载体，是描述客观事物的数、字符以及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符合的集合。
在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
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OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术
可写(write)、[ x ]代表可执行(execute)。 要注意的是，这三个权限的位置不会改变，如果没有权限，就会出 现减号[ - ]而已。
yum install：全部安装 yum install <程序包>：安装指定的程序包 yum groupinsall <程序组>：安装程序组 yum -y update：升级所有包，改变软件设置和系统设置，系统版本、内核都升级 yum -y upgrade：升级所有包，不改变软件设置和系统设置，系统版本升级，内核不升级 yum update <程序包>：更新指定的程序包 yum check-update：检查可更新的程序 yum upgrade <程序包>：升级指定的程序包 yum info <程序包>：显示程序包的信息 yum list：显示所有已经安装和可以安装的程序包 yum list <程序包>：显示指定程序包安装情况 yum groupinfo <程序组>：显示程序组的信息 yum search <关键字>：根据关键字查找程序包 yum remove/erase <程序包>：删除程序包 yum groupremove <程序组>：删除程序组 yum deplist <程序包>：查看程序包依赖情况 yum clean <程序包>：清除缓存目录中的程序包 yum clean headers：清除缓存目录下的rpm头文件
现在各行各业的朋友都开始使用计算机解决自己的业务问题，网络上有大量的免费公开课，教我们处理数据并数学建模。Python等编程语言上手快，开源软件多，足以应付绝大多数的需求。在计算机软硬件体系中，上述工作都是在最顶层，用户执行程序需要依赖于计算机硬件和系统软件。聊天用的微信、娱乐玩的农药、上网打开的浏览器、还有我们自己写的程序…这些程序是如何从源代码，变成计算机芯片可以执行的程序呢？
线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机，通过求解对应的凸二次规划问题，也同样求得分离超平面
在早期我们刚接触编程的时候，首先学习的就是相应的编程语法，和基础的程序设计（算法），刷刷oj。这时我们所编写的代码程序还都处于单线程的顺序执行时期，这时我们所写的程序肯定是线程安全的，过渡到多线程环境下也一样，线程安全就是指在写这些程序时我们不需要去额外的考虑线程的调度和交替执行，也不用去做额外的同步，我们就可以获得正确的结果。
今天将分享青光眼筛查二分类的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
上面的三个不等式很容易理解，两点之间直线段最短，而两边之和相当于折线段，必然会小于直线段的长度。
日前，英特尔官宣推出基于 LLVM 架构的下一代 C/C++ 编译器，从而代替之前经典的英特尔 C++ 编译器。 LLVM是底层虚拟机（Low Level Virtual Machine）的缩写，是一个开源的编译器架构，LLVM 核心库提供了与编译器相关的支持，可以作为多种语言编译器的后台来使用。
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型，提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
上次说到支持向量机处理线性可分的情况，这次让我们一起学习一下支持向量机处理非线性的情况，通过引进核函数将输入空间映射到高维的希尔伯特空间，进而将线性不可分转化为线性可分的情况。好的，让我们详细的了解一下核函数的前世与今生~~~~~~~~ 特征空间的隐式映射：核函数 已经了解到了支持向量机处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，支持向量机的处理方法是选择一个核函数κ(·, ·)，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。由于核函数的优良品质，这样的非线性扩展在计算量
为了掌握固定资产的后续使用情况和状态，在资产投入使用后财务部门需要进行定期盘点，但由于许多单位的固定资产分散在不同项目中，如需到现场进行实地盘点，显得不太现实。
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开放源代码的计算机视觉库，它提供了一系列函数和算法，用于处理图像和视频。通过使用OpenCV，您可以进行各种计算机视觉任务，例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能，以及高级功能和模块，如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。
当前，千行百业数字化转型步伐加快，对算力提出了更高的要求，与此同时，行业应用的多样性也带来了数据和算力的多样性。 在此背景下，华为通过构建鲲鹏计算产业，拥抱多样性计算新时代。围绕“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的策略，鲲鹏生态已交出了一份高分答卷。不过当前，鲲鹏生态发展仍面临诸多挑战。其中，应用软件的迁移尤为关键。为了帮助开发人员更快熟悉鲲鹏平台，更好地完成基于传统架构的应用服务迁移工作，鲲鹏发布了开发使能套件 DevKit，提供覆盖代码扫描、迁移、编译、调优等研发全流程。 在 2021 年 5
说在前面 我们的手撕深度学习算法讲坛终于要开始了。 本次手撕系列的讲师们都来自中国台湾机器学习读书会，他们是这样一群人： 📷 他们的工作甚至跟深度学习没有太相关， 但是他们—— 热爱算法、 愿意分享、 坚信： 基础科学研究如果被忽视， 连带会影响应用科学的发展！ 他们跟我们有一个共同愿望： 推动两岸深度学习算法发展和交流！ 关于SVM 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式
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