原创 【軟件安裝使用】Anaconda環境配置
1.輸入conda -V查看軟件是否安裝成功，如果以前曾經安裝過其他python軟件，出現無法解釋conda命令，去配置中檢查是否Path環境變量配置正確： conda -V conda 4.3.21 2.輸入python -
2020-06-16 10:20:11
原创 【JAVA基礎第2期】java訪問控制符區分
1.（1）public：可以被所有其他類所訪問，具有最大的訪問權限。 （2）private：只能被自己訪問和修改，是一種封裝的體現。 （3）protected：自身，子類及同一個包中類可以訪問。主要作用就是用來保護子類，子類可以用
2020-06-16 10:20:11
原创 【機器學習基礎第1期】期望風險、經驗風險、結構風險的關係
首先引入損失函數的概念：損失函數就一個具體的樣本而言，模型預測的值與真實值之間的差距。對於一個樣本（xi,yi）其中yi爲真實值，而f（xi）爲我們的預測值。使用損失函數L（f(xi),yi）來表示真實值和預測值之間的差距。兩者差
2020-06-16 10:20:11
原创 【WIFI無線感知】wifi相關研究團隊
Yingyingchen 團隊相關文獻： 2008：A Theoretical Analysis of WirelessLocalization Using RF-based Fingerprint Matching 2009：R
2020-06-16 10:20:11
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原创 【數學基礎第1期】概率論相關分佈總結
1.獨立同分布： 在概率論中，隨機過程中隨機變量的取值相互獨立並且服從同一分佈，如果x1和x2的取值獨立互不影響。並且兩者服從同一分佈，則意味着兩者具有相同的分佈形狀和分佈參數。對於離散性隨機變量具有相同的分佈律，對於連續性隨機變
2020-06-16 10:20:11
原创 【機器學習基礎第3期】監督和非監督學習
1.監督和無監督學習 監督學習：對事物未知表現的預測（分類、迴歸）其中分類是離散已知數量的預測，迴歸是連續變量的預測。一般使用兩種類型的目標變量：標稱型和數值型。 無監督學習：對事物本身性質的分析（降維、聚類） 2.標稱型和數值型數據 標
2020-06-16 10:20:11
原创 【python基礎第2期】常用函數總結
1.Numpy中argsort函數：該函數返回的是數組值從小到大的索引值。 >>> x = np.array([3, 1, 2]) >>> np.argsort(x) array([1, 2, 0])
2020-06-16 10:20:11
原创 【軟件安裝使用】pano2vr教程
添加一個彈出的圖片： 1.首先打開一個工程或者圖片 2.選擇點熱點模式 3.將用於彈出的圖片拖動到視野中，該圖片將會自動作爲熱點關聯到原始圖。 此時可以直接輸出，但是輸出的結果將會在一個新的瀏覽器窗口中打開並且以原始的默認設置打開
2020-06-16 10:20:11
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原创 【python基礎第3期】批量文件重命名，main函數
python實現批量文件重命名 import os path ='G:/matlabcode/autocode/images' filelist = os.listdir(path) #該文件夾下所有的文件（包括文件夾） co
2020-06-16 10:20:11
原创 【機器學習基礎第2期】機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數、核範數
規則化項符合奧卡姆剃刀原理：在所有可能選擇的模型中，我們應該選擇能夠很好的解釋已知數據並且十分簡單的模型。 1.L0範數是指向量中非0元素的個數。使用L0範數來規則化矩陣的話，即希望W的大部分元素都是0，即讓參數W是稀疏的。 2.
2020-06-16 10:20:11
原创 【WIFI無線感知】無線通信基礎知識
本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/271849.htm 與有線傳輸相比，無線傳輸具有許多優點。或許最重要的是，它更靈活。無線信號可以從一個發射器發出到許多接收器而不需要電纜。所有無線信
2020-06-16 10:20:01