单击重新建模之后即可删除.…

学习之余,课余了解一点点,作为爱好,妄想以后能够设计机甲出来. 学习来源是Solidworks三维产品设计与建模 00 工作界面介绍 00-1 概览 有时菜单栏和工具栏会重叠在一起,只有点击左侧三角才会切换,如果不适应,可以在显示菜单栏时点击菜单栏的最右侧小钉子(上图中菜单栏最右侧临近工具栏的地方),将工具栏钉在左侧. 00-2 细述 菜单栏能找到当前环境可以使用的全部命令: 工具栏:新建.保存.打印.刷新模型等: 功能选项卡:对于模型的一些操作,通过底部的选项卡的分特征选项卡和草图选项卡等等:…

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all…

工具-选项-系统选项-异型孔向导,取消勾选"将此文件夹设为Toolbox零部件的默认搜索位置"   这样把Toolbox的零部件另存之后,就可以修改,比如添加草图和特征,然后另存之后再重新关闭打开也不会有问题了            …

三维机械设计软件SolidWorks是一套基于Windows的CAD/CAE/CAM/PDM桌面集成系统,是由美国SolidWorks公司在总结和继承大型机械CAD软件的基础上,在Windows环境下实现的第一个机械三维CAD软件.它为用户提供产品级的自动设计工具.SolidWorks的突出特点是:三维参数化特征造型,特征管理员功能,全相关的数据管理,它功能丰富.操作简单.维护方便.学习周期短.应用开发方便,与多家CAM.CAE软件有紧密接口.    SolidWorks是基于特征的三维参数化造…

相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低…

CVPR2020论文解读:手绘草图卷积网络语义分割 Sketch GCN: Semantic Sketch Segmentation with Graph Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00678.pdf 摘要 介绍了一种用于手绘草图语义分割和标注的图形卷积神经网络SketchGCN.我们将输入草图视为二维点集,并将笔划结构信息编码为图形节点/边缘表示.为了预测每个点的标签,我们的SketchGCN使用图卷积和全局分…

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过…

1 您可以使用 CTRL+TAB 键循环进入在 SolidWorks 中打开的文件. 2 使用方向键可以旋转模型.按 CTRL 键加上方向键可以移动模型.按 ALT 键加上方向键可以将模型沿顺时针或逆时针方向旋转. 3 您可以钉住视图定向的对话框,使它可以使用在所有的操作时间内. 4 使用 z 来缩小模型或使用 SHIFT + z 来放大模型. 5 您可以使用工作窗口底边和侧边的窗口分隔条,同时观看两个或多个同一个模型的不同视角. 6 单击工具栏中的"显示/删除几何关系"的图标找出草图…

本章目的:3d草绘不同于cad工程图,但也有自己的规范要求.草绘要多多练习. 1.建模草图绘制 草图是大多数 3D 模型的基础.通常,创建模型的第一步是绘制草图,随后可以从草图生成特征.将一个或多个特征组合即生成零件.然后,可以组合和配合适当的零件以生成装配体.从零件或装配体,再生成工程图. 草图绘制是零件建模的第一个步骤.这方面是尤其要花时间锻炼的. 作者记得以前在大学搞过一个三维协会,6个月的三维软件学习时间,3个月时间在学习草图绘制.但作者肯定,这点时间花的是值得的. 2.3d软件的草图和…

第二十二章:使用其他shell 什么是dash shell Debian的dash shell是ash shell的直系后代,ash shell是Unix系统上原来地Bourne shell的简化版本. NetBSD Unix操作系统移植了ash shell,并且作为默认shell.NetBSD开发人员给ash shell添加了一些新功能,使它更接近Bourne shell.新功能包括:emacs和vi编辑器命令进行命令行编辑,以及历史命令来查看前面输入的命令.ash shell这个版本也被Fr…

第二周 第一部分 Multivariate Linear Regression Multiple Features Note: [7:25 - θT is a 1 by (n+1) matrix and not an (n+1) by 1 matrix] Linear regression with multiple variables is also known as "multivariate linear regression". We now introduce notatio…

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的…

随着微信摇一摇逐渐被大众所广泛使用,听歌识曲功能也开始被关注.目前来看,像音乐雷达和微信摇一摇都采用了经典的shazam算法,为了使大家对shazam算法更加了解,我将其经典论文进行了翻译,希望对大家学习shazam算法有所帮助. 一个企业级的音频搜索算法 摘要 我们设计实现并实际部署了一套灵活性很高的音频搜索引擎.核心算法抗噪声和扰动能力强,计算复杂度低,同时具有很高的可扩展性.即使外界噪音很强,它也可以迅速地通过手机录制的一小段压缩音频从百万级的曲库中辨识出正确的歌曲.算法分析音频频域上的星…

0. 启动pgsl数据库 pg_ctl -D /xx/pgdata start     1. 命令行登录数据库 1 psql -U username -d dbname -h hostip -p port   2. 列出所有数据库 \l   3. 切换数据库 1 \c dbname 4. 列出当前数据库的所有表 \d 5. 查看指定表的所有字段 1 \d  tablename 6. 查看指定表的基本情况 1 \d+  tablename 7. 退出操作 1 q 8. 新建表 例1(主键) cre…

0. 启动pgsl数据库 pg_ctl -D /xx/pgdata start 1. 查看pgsl版本 pg_ctl --version 1. 命令行登录数据库 psql -U username -d dbname -h hostip -p port 2. 列出所有数据库 \l 3. 切换数据库 \c dbname 4. 列出当前数据库的所有表 \d 5. 查看指定表的所有字段 \d tablename 6. 查看指定表的基本情况 \d+ tablename 7. 退出操作 q 8. 新建表 例…

文件系统和存储部署 文件系统的管理是AIX存储结构中的最后一环.定义完lv后,可采用如下两种方式使用lv: a.作为裸设备(raw)使用,一般是数据库型的应用 b.在lv上定义文件系统,并提供文件和数据的存储服务 AIX提供和支持的文件系统类型 a.JFS/JFS2   日志文件系统(Journaled File System),JFS2是增强版,该文件系统将基于数据库的日志技术来记录文件系统上发生的元数据改变,每个JFS/JFS2会在存储结构上独立使用一个lv,形成严格的“lv-文件系统”一对…

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的…

数据预处理的常用流程: 1)去除唯一属性 2)处理缺失值 3)属性编码 4)数据标准化.正则化 5)特征选择 6)主成分分析 1.去除唯一属性 如id属性,是唯一属性,直接去除就好 2.处理缺失值 (1)直接使用含有缺失值的特征 如决策树算法就可以直接使用含有缺失值的特征 (2)删除含有缺失值的特征 (3)缺失值补全 1)均值插补 若样本属性的距离是可度量的,则该属性的缺失值就以该属性有效值的平均值来插补缺失的值.如果样本的属性的距离是不可度量的,则该属性的缺失值就以该属性有效值的众数来插补缺失…

第1节 hive安装:6.hive的基本操作:7.创建数据库的语法:8.hive当中创建内部表的语法. hive的基本操作: 创建数据库与创建数据库表操作 创建数据库操作:create database if not exists xxx; 创建数据库表的操作: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 创建表的三个关键字段 [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 定义我们的列…

这一节,在熟悉了Featue maps相关概念之后,我们将开始学习基于EKF的特征图SLAM算法. 1. 机器人,图和增强的状态向量 随机SLAM算法一般存储机器人位姿和图中的地标在单个状态向量中,然后通过一个递归预测和量测过程来估计状态参数.其中,预测阶段通过增量航迹估计来处理机器人的运动,并增加了机器人位姿不确定性的估计.当再次观测到Map中存储的特征后,量测阶段,或者叫更新阶段开始执行,这个过程可以改善整个的状态估计.当机器人在运动过程中观测到新特征时,便通过一个状态增强的过程将新观测的特…

转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015613967 本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测,这两部分构成了一个简单的完整项目.结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果. 下面从特征工程开始讲述. 二.特征工程 特征工程包括的内容很多,有特征清洗,预处理,监控等,而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法,如归一化,降维,特征选择,特征筛选等等.这么多的方法,为的是什么呢?其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入,处理数…

TfidfVectorizer函数主要用于,将文档(句子)等通过 tf-idf值来进行表示,也就是用一个tf-idf值的矩阵来表示文档(句子也可). from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 1. 其函数源代码很长,这里只展示: class TfidfVectorizer(CountVectorizer): """Convert a collection of raw documents to a…

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10859517.html 链接:https://pan.baidu.com/s/1PyP_r8BMnLLE-2fkKEPqKA提取码:vztm 一.PimaIndiansdiabetes.csv 数据集介绍 1.该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所.数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测 患者是否患有糖尿病. 2.…

0 - 背景 0.0 - 为什么需要字典学习? 这里引用这个博客的一段话,我觉得可以很好的解释这个问题. 回答这个问题实际上就是要回答“稀疏字典学习 ”中的字典是怎么来的.做一个比喻,句子是人类社会最神奇的东西,人类社会的一切知识无论是已经发现的还是没有发现的都必然要通过句子来表示出来(从某种意义上讲,公式也是句子).这样说来,人类懂得的知识可要算是极为浩繁的.有人统计过人类每天新产生的知识可以装满一个2T(2048G)大小的硬盘.但无论有多少句子需要被书写,对于一个句子来说它最本质的特征是什么…

比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 再次想吐槽CSDN,编辑界面经常卡死,各种按钮不能点,注释的颜色不能改,很难看清.写了很多卡死要崩溃. 我也是第一次参加这个,代码还是看了一下别人介绍的,修改了错误的代码,并且在自己的理解了改进了一点代码,排名从5900到2200,改进还是不错的.而且目前未做任何参数的微调,仅仅是代码改进了一下. 以下介绍代码及分析过程,编辑界面使用jupyter import numpy as np import pandas as…

个人将数据挖掘的流程简单表示为“ 数据 → 特征 → 模型 ”.   首先,明确问题的性质和任务(分类.回归.聚类.推荐.排序.关联分析.异常检测等): 其次,理解数据(含义.类型.值的范围),并通过描述性统计分析(describing data)和可视化分析(visualizing data)等工作对数据进行探索性分析(exploratory data analysis, EDA): 然后,明确与预测结果显著相关的特征/变量(以kaggle-Titanic为例),进行数据预处理(特征选择.特征…

案例:本次大赛的目的是预测一个人想签入到哪个地方.对于本次比赛的目的,Facebook的创建一 个人造的世界,包括位于10公里的10平方公里超过10万米的地方.对于一个给定的坐标,你的任务是返回最有可能的地方的排名列表.数据制作出类似于来自移动设备的位置的信号,给你需要什么与不准确的,嘈杂的价值观复杂的真实数据工作一番风味.不一致的和错误的位置数据可能破坏,如Facebook入住服务经验. 分析:表中数据代表的含义 row_id:登记时间的ID xy:坐标 accuracy:定位准确性 time…