SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。人工智能在未来世界无疑将扮演重要的角色，在工业制造、医疗健康、教育、生活、安防、电商零售、金融等越来越多的领域都可以看到人工智能技术应用的身影。 机器学习算法支撑着人工智能系统。而机器学习算法在一些攻击面前脆弱不堪。机器学习通过“学习”一些相对敏感的模式而获得能力，这些模式很有用但也容

这里主要针对的是vuecli2中的一些问题。 vue项目中，常常会有很多的图片资源，这样的资源存放位置，通常我们有两个选择：1. static，2. assets 关于这两者之间的区别，和如何选择这里就不多说了！ 这里我们来说说assets目录下存放图片时，在vue组件的css样式中引入图片时将会遇到的一些问题！ 正常情况，我们在本地开发调试的时候，无论什么样的方式引入图片都不会有问题。但是，一大包发布打线上，就会出现图片无法加载的情况！ 这是因为，出于某些原因，有人修改了config目录下的index.js文件中的build对象中assetsPublicPath的值，这个值初始化的时候是 斜

四种受控源的具体图例分析！电压控制电流源，电流控制电流源，电流控制电压源，电压控制电压源！

包括了mnist.pkl.gz，和gz版本的四种数据集

更新新闻！！！ iLearnPlus - iFeature和iLearn的更新版本现已发布！ （2021-02-28） iLearnPlus是第一个同时具有基于图形和基于Web的用户界面的机器学习平台，该平台可以构建自动机器学习管道，以使用核酸和蛋白质序列进行计算分析和预测。 iLearnPlus集成了21种机器学习算法（包括12种常规分类算法，2种整体学习框架和7种深度学习方法）和19种主要序列编码方案（总共147个特征描述符），数量超过了所有当前的Web服务器和独立服务器据我们所知，用于生物序列分析的工具。 此外，生物学家还可以使用iLearnPlus友好的GUI（图形用户界面）来顺利进行分析，与现有管道相比，显着提高了有效性和用户体验。 iLearnPlus是一个用于学术目的的开源平台，可从。 可从在线访问iLearnPlus-Basic模块。 iLearnPlus-基本模块界面：

IT治理模型包括CoBIT、ITIL、ISO/IEC 17799和PRINCE2。自提出IT治理以来，全世界各国组织和专家都投入了很大的精力来研究IT治理架构，并提出了很多行之有效的模型。其中较为成熟的模型有美国IT治理研究院的CoBIT、英国政府的IT服务管理标准模型ITIL、国际信息安全管理标准模型ISO/IEC17799、IT项目管理的标准模型PRINCE2等。在具体的IT治理工作中，如何合理地应用这些模型，它们之间存在哪些差异？

在最初学习PYTHON的时候，只知道有DOM和SAX两种解析方法，但是其效率都不够理想，由于需要处理的文件数量太大，这两种方式耗时太高无法接受。 在网络搜索后发现，目前应用比较广泛，且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法，于是拿这个算法来实测对比，ElementTree也包括两种实现，一个是普通ElementTree（ET），一个是ElementTree.iterparse（ET_iter）。 本文将对DOM、SAX、ET、ET_iter四种方式进行横向对比，通过处理相同文件比较各个算法的用时来评估其效率。 程序中将四种解析方法均写为函数，在主程序中分别调用，来评估其

在这篇文章中，笔者将介绍四种类型的温度传感器（电阻式温度检测器 （RTD）、热电偶、热敏电阻器以及具有数字和模拟接口的集成电路 （IC） 传感器）并讨论每种传感器的优点与缺点。

有四种集成策略——随机选择样本、Bagging 策略、随机子空间方法、旋转森林方法。 它们是可以获取单个学习器样本的集成方法。 Bagging 方法是 Leo Breiman 在 Ref [L.Breiman. 装袋预测器。 机器学习，第 24(2) 卷，第 123-140 页，1996 年。]。 随机子空间方法由 Tin Kam Ho 在参考文献 [Ho TK. 构造决策森林的随机子空间方法。 IEEE 模式分析和机器智能交易，第 20(8) 卷，第 832-844 页，1998 年。]。 旋转森林方法优于 bagging、随机子空间、adaboost 方法等，这是 Juan J. Rodriguez 和 Ludmila I. Kuncheva 在 Ref [JJ Rodriguez, LI Kuncheva. 旋转森林：一种新的分类器集成方法。 IEEE 模式分析和机器智能交易，第 2