将/zz/前的那句代码替换为：box-shadow:0px 0px 30px 10px #abcdef;
前几天主要更新了一下机器学习的相关理论，主要介绍了感知机，SVM以及线性判别分析。现在用代码来实现一下其中的模型，一方面对存粹理论的理解，另一方面也提升一下代码的能力。本文就先从线性判别分析开始讲起，不熟悉的可以先移步至线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA） - ZhiboZhao - 博客园 (cnblogs.com)对基础知识做一个大概的了解。在代码分析过程中，本文重点从应用入手，只讲API中最常用的参数，能够完成任务即可。 本文代码参考链接：https://github.com/han1057578619/MachineLearning_Zhouzhihua_ProblemSets
1.算法思想——基于概率的预测 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。
上一篇写了tensorflow,发现tf对于设计师来说,其实门槛有点高.要折腾各种配置,还要gpu...其实是不利于快速入门的. Synaptic是一个用于node.js和浏览器的JavaScript神经网络库，可以构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。 内置了4种经典的神经网络算法: multilayer perceptrons(MLP) 多层感知器 multilayer long-short term memory networks (LSTM) 长短期记忆网络 Liquid State M
朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候， 使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好。
使用 BorderStyle 属性为 Web 服务器控件指定边框样式。 使用一个 BorderStyle 枚举值设置此属性。 下表列出了可能的值。
信息增益Gain（D）= 根节点信息熵（X） - 权重*分支节点信息熵和（Y）= X - Y
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着人工智能的不断发展，计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中，甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏，也被它“搞定了”。那么，计算机是如何进行数字手势识别的呢？ 在进行数字手势识别时，将手势图中“凹陷区域”（该区域被称为凸缺陷）的个数作为识别的重要依据，如图 1所示： 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域（不存在凹陷区域）。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
HTML5学堂：CSS3 的 box-shadow 有点类似于 text-shadow，只不过不同的是 text-shadow 是对象的文本设置阴影，在移动端我可以使用盒阴影来代替边框的效果，而 box-shadow 是给对象实现图层阴影效果。谢谢~~ CSS3阴影种类 可以分文字阴影和盒模型阴影。而本章主要讲的是盒阴影 (box-shadow)，盒阴影与文本阴影一样，都可以代替具有阴影效果的图片，减少对服务器的请求压力！而使用方面来说，CSS3 的 box-shadow 有点类似于 text-shadow
不难发现，基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier)采用了“属性条件独立性假设”(attribute conditional independence assumption)：对已知类别，假设所有属性相互独立。换言之，假设每个属性独立地对分类结果发生影响。基于属性条件独立性假设，贝叶斯公式可重写为：
下面我给出了解决方案。但我想，别的读取解决方案应该也是一样的。不信，可以看我的下一篇文章对各种类型的中文数据的读取。
链接：https://juejin.cn/post/7337354931480199208 本文由作者授权发布
清晨的时候，熟睡中的我被咯吱咯吱作响的窗子吵醒，起身一看，窗外正是狂风大作，不一会儿便下起了爆雨，来也快，去也快，不一会儿天亮便放晴了，院子被雨水洗刷得很干净，猛的吸一口气，灌入的是满鼻的泥土芳香。
机器人焊接由于高效、稳定和精确的特点，在制造业中已成为一种重要应用。然而，像所有的焊接过程一样，机器人焊接中也存在常见的缺陷。这些缺陷会导致焊缝的质量下降，并可能导致产品失效。近年来，焊缝跟踪系统的发展成为了解决这些问题的一种解决方案。本文将讨论机器人焊接中的常见缺陷以及焊缝跟踪系统在解决这些问题中的作用。
SolidWorks 软件是一种非常流行的三维 CAD 设计软件，它可以帮助用户设计和制造各种复杂的零件和装配体。下面我们将从使用者的角度介绍 SolidWorks 软件，帮助用户更好地了解和掌握该软件的使用方法。
垂体及蝶鞍区病：变窗宽宜设在200 Hu~250 Hu,窗位45 Hu~50 Hu,
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记，再加上使用Python进行文本分类实战组成。
例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱子有1只白球，99只黑球。在一次实验中，取出的是黑球，请问从哪个箱子中取出的？
在这个条件下,我们把图片上没有动物的角的概率作为先验概率,图片上有动物的角并且是犀牛称为类条件概率
面对这些DEM数据，对于我们这些算是混迹3S领域的“老炮儿”，自然是用处多多。但是对于小白们，就很好奇这些DEM数据到底具有什么作用呢？最近几期小编就给大家介绍DEM的其中一个作用——水文信息分析。
目前深度学习在图像上有了突破性的发展，但是传统的图像处理算法在特定的场景下还是有很多应用的，今天我将分享在CT图像上来进行肺分割，并通过Opencv来实现。
1.地形绘制 2.地形贴图 3.植物的种植 4.其他细节的实现 ---- ![Uploading 2016-05-02_20-09-56_318489.png . . .]](http://up
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 本文公式较多，强烈建议看PDF版本 贝叶斯分类器及Python实现 0. 前言 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记，再加上使用Python进行文本分类实战组成。 1. 贝叶斯决策论（Bayesian decisi
列表显示字段过多，最后一栏操作列加固定显示，横向添加滚动条，在自测浏览器开发者模式时，发现固定列的最后一行出现了凹陷现象，网上查阅资料大多为在更新生命周期或者页面更新操作时重载页面，这些方法对本文出现的现象没有实际效果，最后的解决办法为直接设置横向滚动条，将列表的高度撑高以此解决问题。
在机器学习领域，有一个很有名气的西瓜--周志华老师的《机器学习》，很多同学选择这本书入门，都曾有被西瓜支配的恐惧。我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集，以它为例手算+可视化讲解过XGBoost，自认非常通俗易懂。
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）训练数据集的且有较好泛化能力的树，核心是如何选择特征或属性作为节点， 通常的算法是利用启发式的算法如ID3，C4.5，CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征，然后按照此特征将数据集分割成多个子集，子集再选择最优特征， 直到所有训练数据都被正取分类，这就构造出了决策树。决策树有如下特点：
近日，计算机图形学及互交技术顶会 SIGGRAPH 2023 公布了今年的技术论文奖项。
假设一张图，按照 row 行 col 列分成 count(=row * col) 份，由 count 份碎片组成，每个碎片有自己特定的形状，把所有碎片都拼接在一起，组成完整的拼图，就完成了一张图的拼接内容。
我们可以充分利用Excel内置的功能，再加上自已的创意，创造出让人印象深刻的Excel工作表用户界面。
很快就有网友质疑，这张照片可能是假的，因为它同Google Moon上的照片简直是一模一样。但是，一位加拿大华侨发现，两者有一个地方是不一样的，就是上图中黄色箭头所指向的那个陨石坑，美国的照片上是没有这个坑的。
最近工作中需要判断焊球的图像圆不圆，于是DIY了一个算法，可以定量计算任意图像与圆的偏离程度。这里首先假设图像是单连通域的二值图（单连通不满足也可计算，二值图可以转化而来）。
机器之心专栏 作者：上海科技大学等 让数字人拥有一双灵巧的双手。 随着元宇宙概念的提出，虚拟数字人等新兴技术的不断发展，人们通过在虚拟世界中分别还原人体的不同部位并加以组合从而实现数字孪生。如何让数字人拥有一双灵巧的双手便成了一大难题。在真实世界中，我们的手有骨骼、肌肉、肌腱等多个解剖学结构。然而传统的手部模型只专注于外表面皮肤建模，骨架结构也是由简单的关节点连线构成。这样的建模方法并不能重现逼真的虚拟手。 针对这个问题，一个虚拟手建模的解决方案——NIMBLE 模型由解剖学的角度提出，NIMBLE 开发团
俄乌战争超出传统战争模式，是结合了网络攻击、舆论影响等的混合战争形式。乌克兰在俄发起战争的第二天便呼吁全球黑客声援，同时向全球域名管理机构ICANN申请对俄发起制裁，禁止俄域名解析和证书使用。ICANN以证书归第三方机构管理、与其不相关拒绝，但后续媒体声称有CA机构响应乌克兰请求，对俄发起证书制裁。
这一节主要讲一下标准输入框的使用，Qt提供了一个QInputDialog类，这个类提供了几个预先设定好的常用输入对话框。 比如：
在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如，人脸检测中，我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸，人脸验证中，我们需要在两个人脸区域分别提取特征，来判断他们是不是同一个人，如下图所示，深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务，图片来自Openface
激光熔覆3D打印(即激光熔覆成形)技术是一种累积制造技术，利用CAD软件制作零件模型，经计算机编程后，用一束束激光在工件上进行扫描。它是以数字模型文件为基础，利用蜡、粉末金属或塑料等特殊粘合材料，通过打印将工件上的金属粉末熔化，逐层融合堆叠，逐层打印构造物体，最终成型的技术。该技术可以一步成型金属零件，而经过智能工艺控制后形成的致密金属零件几乎为网状，几乎不需要后续加工，从而实现金属零件的快速、包覆3D打印。激光熔覆3D打印设备与传统打印机最大的区别在于，它使用的“墨水”是真正的原材料，有各种形式的堆叠薄层。有各种各样的介质可用于打印，从各种塑料到金属、陶瓷和橡胶。一些打印机还可以结合不同的媒体，使打印对象一端硬，另一端软。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Fn键是每个笔记本上都拥有的按键，熟悉电脑的朋友都知道，笔记本为了考虑到超薄便携的特性，因此显示器上并没有像台式机那样的控制按钮，因此使用按钮调节笔记本显示器
grid() 方法相比 pack() 方法来说要更加灵活，以网格的方式对组件进行布局管理，让整个布局显得非常简洁、优雅。
最近看到一些文字的阴影效果很有意思，尝试了下，形成本文。 “平面效果“是我们平时常见的平面的样子。 “阴影效果”会给人一种凸起的感觉。 “浮雕效果“会给一种雕刻“凹陷”的感觉。
Chrome 团队近日在 Google+ 宣布，适用于 Chrome OS、Linux 和 Windows 的 Chrome 浏览器用户界面已使用 Material Design 进行重新设计，目前已在 Canary 渠道中可用。在过去几个月里，Google Chrome 设计团队一直在努力更新浏览器的 UI ，包括标签形状、单标签模式、标签栏着色、固定标签、警告指示器、顶部通用工具条建议图标等等。
在激光熔覆过程中，表面张力梯度引起的强制对流和润湿性的共同作用导致单道次熔覆层是凸起的而不是平坦的。如果熔合道次不重叠，不同道次连接处的熔覆层有效厚度将为0，熔覆层表面粗糙不平。
上述过程确定了机器人相对于初始时刻以及相对于每帧数据到来时的位姿变换，这个过程就是定位的过程。
前几天晚上，Sam altman发了条推特：openai安静了几个月后，发布了最新的产品Sora，文生视频！！！
《飞机大战（一）》介绍摄像机实现地图的滚动和子弹组件的设计；在此基础上《飞机大战（二）》增加了子弹的角度直线发射以及动态角度更新能力，用于实现如：散弹、螺旋扫射等华丽的子弹表现。
Tkinter Relief styles: 构件的浮雕式是指某些模拟的3-D周围的部件外的影响
在我的上一文中，我开发了一种基于流体的首饰挂件。后来我在想，也许我应该再做一件基于固体的首饰。
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。
我需要自定义 listView的分割线，而这个分割线是由两条线组成的，在使用xml drawable时遇到了困难。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 手机已经成为我们生活中不可缺少的一部分，手机不仅可以发信息，打电话，还可以转账，开店，视频，好的手机不仅可以让你用的舒心，还不容易损坏。现在市场上，各种各样的
随着宇宙学家和天体物理学家对宇宙中最黑暗的凹陷的探索越来越深入，对越来越强大的观测和计算工具的需求呈指数级增长。科学家们正在寻求收集、模拟和分析可以帮助解释的越来越多的数据，解释我们看到或看不到的事物的本质。
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