MSE默认的登录账户密码可能是:login/password (admin/admin). l 初始化配置完成后,下次使用root登录时,仅显示Linux shell提示符,而不是安装脚本. 您可以随时重新运行安装脚本,以root身份登录并运行/opt/mse/setup/setup.sh来更改设置.l 安装脚本生成一个日志文件,可以在/opt/mse/setup/setup.log中找到.l 如果需要在安装MSE后添加或更改NTP服务器安装,请重新运行自动安装脚本. 您可以仅通过脚本选项卡来配…

MSE(Mobility Services Engine) Cisco MSE可以配合无线实现很多功能,MSE的功能简单概括有: 1.基本位置服务捕获并聚合关键网络信息,例如设备位置,RF频谱详细信息和RF干扰源.它还允许支持丰富的实时位置服务(RTLS,Real-Time Location Services) 2.使用基于位置的服务自定义移动体验,例如可以通过现场,在线和社交分析提供个性化的移动体验并更好地了解用户. 3.确保无线用户和网络安全,思科MSE自适应无线入侵防御系统(wIPS)有助…

当前为了满足比较火热的移动 Web 端直播需求, 一系列的 HTML5 直播技术迅速的发展了起来. 常见的可用于 HTML5 的直播技术有 HLS, WebSocket 与 WebRTC. 今天我要向大家介绍一下 WebSocket 与 MSE 相关的内容, 并在最后通过一个实际的例子, 来展示其具体的用法. 大纲 WebSocket 协议介绍. WebSocket Client/Server API 介绍. MSE 介绍. fMP4 介绍. Demo 展示. WebSocket 通常的 Web…

作者 | 刘博(又拍云多媒体开发工程师) 当前为了满足比较火热的移动 Web 端直播需求,一系列的 HTML5 直播技术迅速的发展起来. 常见的可用于 HTML5 的直播技术有 HLS.WebSocket 与 WebRTC.今天我向大家介绍WebSocket 与 MSE 相关的技术要点,并在最后通过一个实例来展示具体用法. 文章大纲 WebSocket 协议介绍 WebSocket Client/Server API介绍 MSE 介绍 fMP4 介绍 Demo 展示 WebSocket 通常的…

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-…

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型的三个关键参数 rank.iterations.lambda 分别选取不同的值,然后对不同参数生成的模型进行评估,从而选取出最好的模型. 下面就对两种推荐模型评估的方法进行说明~ 1.均方差(MSE) 和…

大量数据导入操作, 也就是直接将DataTable里的内容写入到数据库 通用方法: 拼接Insert语句, 好土鳖 1. MS Sql Server:   使用SqlBulkCopy 2. MySql: adapter.update()批量更新 MySqlBulkLoader, 这个是从文件里边到的, 有个实现是先将DATATable编程CSV文件, 在用MySqlBulkLoader导入MySql 参考文章: http://theonetechnologies.com/outsourcing/…

超分辨率算法代码 POCS算法,凸集投影法. pocs.m,没有调用的代码,没看懂..只有这个函数..抱歉. function y = pocs(s,delta_est,factor) % POCS - reconstruct high resolution image using Projection On Convex Sets % y = pocs(s,delta_est,factor) % reconstruct an image with FACTOR times more pixel…

一.深度学习与深层神经网络 深层神经网络是实现“多层非线性变换”的一种方法. 深层神经网络有两个非常重要的特性:深层和非线性. 1.1线性模型的局限性 线性模型:y =wx+b 线性模型的最大特点就是任意线性模型的组合仍然还是线性模型. 如果只通过线性变换,任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何的区别,它们都是线性模型.然而线性模型能够解决的问题是有限的. 如果一个问题是线性不可分的,通过线性模型就无法很好的去分类这些问题. 1.2激活函数实现去线性化 神经元的输出为所有输入…

由于下下周要在组里介绍一个算法,最近开始提前准备,当初非常自信地写下自己最喜欢的GBDT,但随着逐步深入,发现其实自己对这个算法的细节并不是非常了解,了解的只是一些面试题的答案而已……(既然没有深入了解,又怎么配说最喜欢呢?) 此外,由于野路子的鄙人数学功底不行,对公式的理解非常捉急,故而在本次探究和摸索的过程当中,参考了不少GBDT相关的博客.然而我发现有些博客对细节(尤其是分类)语焉不详,有些则是写着写着混到Xgboost去了,总之似乎并没有能找到一篇足够“通俗易懂”的.于是我便想把一个完整…

反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现,不涉及公式推导,如果对反向传播算法公式推导不熟悉,强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法(BP)公式推导(超详细) 我们将实现一个 4 层的全连接网络,来完成二分类任务.网络输入节点数为 2,隐藏 层的节点数设计为:25.50和25,输出层两个节点,分别表示属于类别 1 的概率和类别 2 的概率,如下图所示.这里并没有采用 Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束, 而是直接利用均方误差函数计算与 One-hot 编码的真实标签之间的…

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定义一个基本的回归类,作为各种回归方法的基类: class Regression(object): """ Base regression model. Models the relationship between a scalar dependent variable y and the independent variables X. Parameters…

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma…

读取文件的数据 使用的数据:https://codeload.github.com/xsankar/fdps-v3/zip/master 读取单个文件的数据 case class Employee(EmployeeID: String, LastName: String, FirstName: String, Title: String, BirthDate: String, HireDate: String, City: String, State: String, Zip: String,…

摘要 在Matlab R2010a版中,如果要创建一个具有两个隐含层.且神经元数分别为5.3的前向BP网络,使用旧的语法可以这样写: net1 = newff(minmax(P), [5 3 1]); 注意minmax()函数的使用,还有对输出层神经元数(1)的指定. 当然也可以采用新的语法,更简洁(请留意差异): net2 = newff(P, T, [5 3]); 不用求minmax,也不用人工指定输出层神元数了(newff会根据参数T自行推导). 不过,为了得到与书本示例接近的结果,接下来…

library('ggplot2')df <- read.csv('G:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\12-Model_Comparison\\data\\df.csv') #用glm logit.fit <- glm(Label ~ X + Y,family = binomial(link = 'logit'),data = df) logit.predictions <- ifelse(predict(logit…

1072: [SCOI2007]排列perm Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 1268  Solved: 782[Submit][Status][Discuss] Description 给一个数字串s和正整数d, 统计s有多少种不同的排列能被d整除(可以有前导0).例如123434有90种排列能被2整除,其中末位为2的有30种,末位为4的有60种. Input 输入第一行是一个整数T,表示测试数据的个数,以下每行一组s和d,中间用…

curse of dimensionality 输入在p维立方体中符合均匀分布,如果需要覆盖比例r的体积,需要每个维度上\(e_p(r)=r^{1/p}\) \(e_{10}(0.01)=0.63,e_{10}(0.1)=0.8\) 输入在p维立方体中负荷均匀分布,p=1时,1000个点达到的采样密度 在p=10时,需要\(1000^{10}\)个点才能达到 需要的数据量随维度增加幂增长 输入在p维单位球体中符合均匀分布,使用1-nearest neighbor预测0点的値 假设有N个训练数据,…

SparkMLlib回归算法之决策树 (一),决策树概念 1,决策树算法(ID3,C4.5 ,CART)之间的比较: 1,ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时,采用信息增益作为评价标准.信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息. 2 ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树,其余两种算法对离散和连续都可以处理 2,C4.5算法实例介绍(参考网址:http://m.blog.csdn.net/article/details…

SparkMLlib学习之线性回归 (一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射到预测的输出.回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式. 2.回归分类 线性回归模型:本质上和对应的线性分类模型一样,唯一的区别是线性回归使用的损失函数.相关连接函数和决策函数不同.MLlib提供了标准的最小二乘回归模型在MLlib中,标准的最小二乘回归不使用正则化.但是应用到错误预测值的…

Introduction Deep learning is a recent trend in machine learning that models highly non-linear representations of data. In the past years, deep learning has gained a tremendous momentum and prevalence for a variety of applications (Wikipedia 2016a).…

3.2.4.3.6. sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor class sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=3, i…

Python source code: gradient_boosting_regression.py from sklearn import ensemblefrom sklearn.metrics import mean_squared_error # Fit regression model params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1, 'learning_rate': 0.01, 'loss'…

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,…

本文的目的是预测随机变量的输出值. 既然有预测值,那么我们就需要一个判断基准(criterion)用于判断该预测值与该随机变量的实际输出之间的差值,这里采用的判断基准就是MSE(mean-square-error).MSE越小,则表明预测值越接近随机变量的实际输出值,因此在求一个随机变量的预测值时,该预测值与随机变量之间应该有MMSE(minimum mean-square-error). $\displaystyle{ MSE = E[(X-\hat{x})^2] = \frac{1}{N}\…

2. 回归分析 回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知识或对数据的直观观察决定,要 作的工作是由数据用小二乘法计算函数中的待定系数. 但是,从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚至包含了零点,那么系数的估计值是没有多大意义的.可以用方差…

  用 scikit-learn 和 pandas 学习线性回归¶ from https://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html 就算是简单的算法,也需要跑通整个流程,通过一个简单的回归的例子,可以看到: 数据的准备 ,数据的维度? 用哪个模型,如何训练,如何评价,可视化? 有一系列的东西需要去落地,推导理解十一方面,同时也要会用. 就这个回归的例子,和之前的 GMM 的例子很像,整个一套流程的东西很像,但是这里我们是用 sklearn 这个框架来完成的.…

先看tflearn 官方的: from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm import tensorflow as tf import tflearn # Data loading and preprocessing import tflearn.dat…

我们可以通过包装器将Sequential模型(仅有一个输入)作为Scikit-Learn工作流的一部分,相关的包装器定义在keras.wrappers.scikit_learn.py中: 这里有两个包装器可用: 分类器接口:keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier(build_fn=None, **sk_params) 回归器接口:keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor(build_fn=None, **…

After talking about Information theory, now let's come to one of its application - Decision Tree! Nowadays, in terms of prediction power, there are many ensemble methods based on tree that can beat Decision Tree generally. However I found it necessar…