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- 我对AI学习的理解：知其然，知其所以然，不求甚解，动手动手再动手。也可以理解为AI学习的三个过程。知其然：知道AI的模型和方法，如何使用这些模型和方法来解决问题，了解模型和一些框架。比如图像分类，我们知道有VGG、ResNet、EfficientNet、MobileNet等常用的网络，可以用这些网路来解决图像分类问题。总之，先用起来再说。知其所以然：知道AI的模型和方法的实现方法，学习一些经... 我对AI学习的理解：知其然，知其所以然，不求甚解，动手动手再动手。也可以理解为AI学习的三个过程。知其然：知道AI的模型和方法，如何使用这些模型和方法来解决问题，了解模型和一些框架。比如图像分类，我们知道有VGG、ResNet、EfficientNet、MobileNet等常用的网络，可以用这些网路来解决图像分类问题。总之，先用起来再说。知其所以然：知道AI的模型和方法的实现方法，学习一些经...
- 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆
- 万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具 万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具
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- 日志异常检测的核心是利用人工智能算法自动分析系统日志来发现并定位故障。根据送入检测模型的数据格式，日志异常检测算法模型分为序列模型和频率模型，其中序列模型又可以分为深度模型和聚类模型。自 2017 年 Min Du 等人提出 DeepLog 以来，基于序列的深度学习建模逐渐成为近年来研究的热点。 深度模型的日志异常检测基本流程 深度学习使用神经网络的多层体系结构，从原始输入中逐步提取特... 日志异常检测的核心是利用人工智能算法自动分析系统日志来发现并定位故障。根据送入检测模型的数据格式，日志异常检测算法模型分为序列模型和频率模型，其中序列模型又可以分为深度模型和聚类模型。自 2017 年 Min Du 等人提出 DeepLog 以来，基于序列的深度学习建模逐渐成为近年来研究的热点。 深度模型的日志异常检测基本流程 深度学习使用神经网络的多层体系结构，从原始输入中逐步提取特...
- 数据对象智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据，历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比，系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上下文信息，对未知故障具有更好的探测和表达能力。系统运行时数据主要包含监控数据和日志数据，监控数据记录的是指系统运行状... 数据对象智能运维(AIOps)是通过机器学习等算法分析来自于多种运维工具和设备的大规模数据。智能运维的分析数据对象多源运维数据包括系统运行时数据和历史记录数据，历史记录数据主要包含表单和系统更新文档等。与历史记录数据相比，系统运行时数据能够反映系统的动态特征及系统发生故障时的上下文信息，对未知故障具有更好的探测和表达能力。系统运行时数据主要包含监控数据和日志数据，监控数据记录的是指系统运行状...
- 朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m);待预测样本x;样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝;样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；输出：待预测样本x所属的类别1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本，其X^i分量的属性值为a_ip的概率。3.根据上... 朴素贝叶斯算法输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m);待预测样本x;样本标记的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝;样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；输出：待预测样本x所属的类别1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本，其X^i分量的属性值为a_ip的概率。3.根据上...
- ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ... ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...
- 1. 使用KNN进行电影类型预测： 给定训练样本集合如下：求解：testData={“老友记”: [29, 10, 2, “？片”]}。解题步骤：1.计算一个新样本与数据集中所有数据的距离2.按照距离大小进行递增排序3.选取距离最小的k个样本4.确定前k个样本所在类别出现的频率，并输出出现频率最高的类别import numpy as npdef createDataset(): ''... 1. 使用KNN进行电影类型预测： 给定训练样本集合如下：求解：testData={“老友记”: [29, 10, 2, “？片”]}。解题步骤：1.计算一个新样本与数据集中所有数据的距离2.按照距离大小进行递增排序3.选取距离最小的k个样本4.确定前k个样本所在类别出现的频率，并输出出现频率最高的类别import numpy as npdef createDataset(): ''...
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