逆矩阵np.linalg.inv()
定义： 设 A 是数域上的一个n阶 矩阵 ，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵 B ，使得： AB = BA = E ，则我们称 B 是 A 的逆矩阵，而A则被称为 可逆矩阵 import sympy import numpy as np A=np.matrix([[1,2],[-1,-3]]) C=np.matrix([[1,0],[0,1]]) ''' 设B=[[xo,y0],[x1,y1]] …
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逆矩阵np.linalg.inv()
GitHub 热门项目：机器学习编程 100 天
（点击 上方公号 ，快速关注我们） 整理：Python开发者（id：PythonCoder） 推荐一个 GitHub 热门项目： 100 Days of ML Coding | 机器学习编程 100 天 链接： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 目前该 Repo 已有 7780+ stars 第 1 天：数据预处理 第 2 天：简单…
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GitHub 热门项目：机器学习编程 100 天
application-dev、application-test 和 application-prod是什么意思，怎么切换
开发环境（dev）： 开发环境是专门用于开发的服务器，配置可以比较随意，为了开发调试方便。 测试环境（test）： 一般是克隆一份生产环境的配置，一个程序在测试环境工作不正常。 生产环境（prod）： 是值正式提供对外服务的，一般会关掉错误报告，打开错误日志。 切换方法： 一般在设置application.properties中spring.profiles.active=dev时，则此时启动连接…
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python中的异常（捕获及处理异常）
1.异常的概念 异常相较于错误而言，是正常情况下出现的不正常现象，程序出现的Bug及错误都是补充正长的（错误不等于异常，异常不等价于错误）异常发生的后果导致程序崩溃 2.异常的处理 处理异常（容错）：包容不正常的错误，使程序正常运行 处理方式：try: excepr: 语句块 ：捕获异常 语法： try: #可能发生异常的代码 except: #处理异常 例. a = int(input(…
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beaglebone black 制作SD卡系统 烧写 eMMC
我的beaglebone black之前安装了ubuntu 14.04系统，在使用过程发现ubuntu系统下串口设备ttyS1～ttyS5都不能用，打开串口会显示input/output error，我猜可能是没有驱动或者什么其他原因，小弟比较菜，所以没有找到原因，也没有解决。 我的解决办法就是刷回出厂是的操作系统debian，到beaglebone网站上一看，目前最新版本的是8.4。下载系统。 …
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beaglebone black 制作SD卡系统 烧写 eMMC
html引用资源相对路径,超链接中的绝对路径和相对路径
超链接中绝对路径和相对路径的区别 一般word的超链接都是绝对路径，当链接的目标文件和文档移致不同分区时文档相对路径： 文档相对路径是用于本地链接的最合适的路径。在当前文档与链接的文档在同一文件夹中时，文档相对链接是尤其有用的。文档相对路径所包含是省略对于当前文档和链接的文档都相同的绝对URL部分，而只提供不同的那部分路径。 在制作课件时，在文档中插入超链接，怎么设置相对总可以打开超链接 对应的文…
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html引用资源相对路径,超链接中的绝对路径和相对路径
ORB-SLAM3 单目惯导ros-system-track
文章目录 ROS ros_mono_interial.cc Function 主函数 imu抓取 image 抓取 image与imu同步 ORB_SLAM3::System Function 构造 TrackMonocular 单目跟踪 TrackStereo TrackRGBD Shutdown 关闭 SaveTrajectoryTUM 按TUM保存轨迹 其他数据的保存 Tracking 核心…
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SpringMvc+Thymeleaf实现数据渲染
Thymeleaf是spring boot推荐使用的模板语法，它可以完全替代 JSP 。 从代码层次上讲：Thymeleaf是一个java类库，它是一个xml/xhtml/ html5 的模板引擎，可以作为mvc的web应用的view层。 Thymeleaf 提供spring标准方言和一个与 SpringMVC 完美集成的可选模块，可以快速的实现表单绑定、属性编辑器、国际化等功能。 有网无网的情况…
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SpringMvc+Thymeleaf实现数据渲染
评价指标——精确度，召回率，真阳率，假阳率，P-R曲线，ROC曲线，AUC
1.定义 精确度（precision）/查准率：TP/（TP+FP）=TP/P 预测为真中，实际为正样本的概率 召回率（recall）/查全率：TP/（TP+FN） 正样本中，被识别为真的概率 假阳率（False positive rate）：FPR = FP/(FP+TN) 负样本中，被识别为真的概率 真阳率（True positive rate）：TPR = TP/（TP+FN） …
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评价指标——精确度，召回率，真阳率，假阳率，P-R曲线，ROC曲线，AUC