各位好，此账号的目的在于为各位想努力提升自己的程序员分享一些全球最新的技术类图书信息，今天带来的是2021年3月由Packt出版社最新出版的一本关于AWS认证的机器学习专业考试的书。 AWS Certified Machine Learning Specialty: MLS-C01 Certification Guide 作者：Somanath Nanda , Weslley Moura 出

1.介绍         MLS移动最小二乘法是一种用于对离散数据进行光滑处理和曲面重建的技术。它通过在每个点附近拟合一个局部曲面，然后利用最小二乘法拟合局部曲面，从而对点云进行重构和光滑处理。 MLS移动最小二乘法在点云处理中有着广泛的应用，包括但不限于以下方面： 曲面重建：MLS移动最小二乘法可以从不规则的点云数据中重建出光滑的曲面，用于三维模型重建、建模等应用。光滑处理：对于噪声较多的

算法名字监督学习简介和用途协同过滤是推荐算法Factorization Machines algorithm否推荐算法，准确度更高，不会误打扰。KNN否利用已知样本，找最邻近的样本的分类算法K-means否聚类算法RCF否异常检测Latent Dirichlet Allocation否主题提取和文本分类Long short term memory是序列预测，语言模型SVM是分类DeepAR是回归R

本表包括AWS Global中的服务，部分服务在AWS China中还没有。 Amazon Sagemaker数据科学家的开发平台，含多个组件用于整个机器学习模型开发的各个阶段。 Amazon Transcribe 语音转文字，即ASR Amazon Translate 翻译 Amazon Textract 从PDF、图片等提取文字 Amazon Comprehend 情感分析

基于华为云DLI服务和MLS服务的房价预测任务 参考： 华为云AI+大数据学习营DLI服务高阶课程 1. DLI服务与MLS服务说明 DLI官网地址：https://support.huaweicloud.com/productdesc-dli/dli_07_0001.html ，数据湖探索（Data Lake Insight,DLI）是完全托管的大数据处理分析服务。用户不需要管理任何服务

首发公号：Rand_cs BLP 模型：于1973年被提出，是一种模拟军事安全策略的计算机访问控制模型，它是最早也是最常用的一种多级访问控制模型，主要用于保证系统信息的机密性，是第一个严格形式化的安全模型 暂时无法在飞书文档外展示此内容 多层安全的核心：“数据流向只能是由低到高(或者平级流动)”，所以只能向上写数据，从下层读数据，或者同级之间读写数据。 此图有四个安全级别，由低到高分别为

文章目录 一、重映射简介效果演示 二、图像扭曲 一、重映射简介 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一图像指定位置的过程。即： d s t ( x , y ) = s r c ( x _ m a p ( x , y ) , y _ m a p ( x , y ) ) \mathrm{dst}(x,y) = \mathrm{src}(x\_map(x,y),y\_m

曲面重建技术在逆向工程、数据可视化、机器视觉、虚拟现实、医疗技术等领域中得到了广泛的应用 。 例如，在汽车、航空等工业领域中，复杂外形产品的设计仍需要根据手工模型，采用逆向工程的手段建立产品的数字化模型，根据测量数据建立人体以及骨骼和器官的计算机模型，在医学、定制生产等方面都有重要意义 。       除了上述传统的行业，随着新兴的廉价 RGBD 获取设备在数字娱乐行业的病毒式扩展，

文章目录 声明简介代码参考 声明 示例结果比较奇怪，可能是参数没调好，如有问题，望指正！ 简介 基于MLS（Moving Least Squares）的上采样是一种常用的点云处理方法，用于增加稀疏点云数据的密度和细节。MLS上采样通过对点云进行局部拟合，并使用拟合结果生成新的点，从而实现点云的平滑和细节恢复。 MLS上采样的工作流程如下： 针对每一个待上采样的点，选择其邻

对于 SELinux 来说，所选择的策略类型直接决定了使用哪种策略规则来执行主体（进程）可以访问的目标（文件或目录资源）。不仅如此，策略类型还决定需要哪些特定的安全上下文属性。通过策略类型，读者可以更精确地了解 SELinux 所实现的访问控制。 SELinux 提供 3 种不同的策略可供选择，分别是 Targeted、MLS 以及 MiNimum。每个策略分别实现了可满足不同需求的访问控制，