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计算机视觉入门学习笔记（一）——环境搭建 计算机视觉.pdf

这是作者大一下学期在学习《线性代数》时整理的学习笔记 参考用书主编王东老师 赵海霞老师 北京大学出版社 当时的出发点是因为早先了解过线代的知识点比较繁琐，难度不大，但是需要理清的知识点很多 因此就随堂和课下整理了笔记，并且把重点知识点和例题都放在了上面，并且附带着个人的理解标识 恰好最近翻到了这本笔记，一是觉得自己整理的比较清晰、详实，可能会对部分初学者有帮助 二是希望把自己之前的心血上传上来，做一个另类的留档，方便自己以后的查看甚至是学习

前言 简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据；选择机器算法；定型模型；评估模型，预测模型结果”，下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习。 第一步：问题分析 根据需求可以得出我们的模型是以日报的内容做为学习的特征确定的，然后通过模型判断将该目标对象预测为是否符合标准（合格与不合格），简单来说就是一种分类场景（此场景结果属于二元分类，不是A就是B），那么也就确定了核心算法为分类算法当然还有其它的分类算法有兴趣的可以自己去了解一下在这里就不多做说明了。 第二步：环境准备 其他的代码编译运行的环境并没有太多要求，你只需要引用C#机器学习的NuGet 包，名为M

目录（Contents） 1 虚拟机准备工作 2 实验环境准备 2.1 操作系统准备 2.2 NTP时间同步 2.3 内核参数调整 2.4 关闭iptables和selinux 2.5 基础软件包 2.5.1 EPEL仓库 2.5.2 基础软件包安装 2.6 Openstack 软件包准备 2.6.1 下载软件包 2.6.2 解压软件包 2.6.3 安装依赖的Python包

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