以下内容均为本人真实的科研经历！01刚接触VisioVisio是我的硕导让我用的，那时候学机械设计，课题是研究一种翻身机器人帮助长期卧床的病人翻身，主要的研究方法是用运动捕捉设备捕捉人体翻身的动作，从而控制机器人运动。所以在写实验方案的时候，要表示在人体上贴多少个标记点，当时就找了这么一个人体概念画，随便用圆圈表示了标记点的位置和数量。02稍微能画一些复杂的图形了后来，画的图形稍微复杂了一些，但也基本上是线条箭头一类，在元素布局上根本没考虑许多。下图是我设计的装置概念图，主要讲机械装置如何运作，包含哪些部件等等。03审美作怪这就是Visio的上限？网上搜了一些Visio的图，怎么都是流程图，又

SpringCloudAlibaba致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，依托SpringCloudAlibaba，只需要添加一些注解和少量配置，就可以将SpringCloud应用接入阿里微服务解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。下面这些都是SpringCloudAlibaba技术栈中的技术点，各位看官瞅一眼有没有眼熟的。微服务环境搭建NacosDiscovery--服务治理Sentinel--服务容错Gateway--服务网关Sleuth--链路追踪Rocketmq--消息驱动SMS--短信服务NacosConfig--服务配置Seat

假设现在有两种类别的样本，其类别分别为\(C_1\)和\(C_2\)，而拥有的样本数分别为\(N_1\)和\(N_2\)，那么假设每个样本都是从其类别对应的高斯分布中取出来的，那么则可以进行如下推导：那么就可以得到《统计学习方法》中第六章的逻辑回归对于两类概率的定义（解决了我的疑惑）那么逻辑回归就是如何找到式子中的参数\(\omega\)和b。假设\(f_{\omega,b}(x)=P(C_1\midx)\)，可以将该模型用神经网络结点的形式来表达，如下图所示，可以更直观地理解。那么可以将样本出现的概率写成这样的表达式：因此求解目标即为：\[\omega*,b*=argmax_{w,b}L(w

假设现在有两种类别的样本，其类别分别为\(C_1\)和\(C_2\)，而拥有的样本数分别为\(N_1\)和\(N_2\)，那么假设每个样本都是从其类别对应的高斯分布中取出来的，那么则可以进行如下推导：那么就可以得到《统计学习方法》中第六章的逻辑回归对于两类概率的定义（解决了我的疑惑）那么逻辑回归就是如何找到式子中的参数\(\omega\)和b。假设\(f_{\omega,b}(x)=P(C_1\midx)\)，可以将该模型用神经网络结点的形式来表达，如下图所示，可以更直观地理解。那么可以将样本出现的概率写成这样的表达式：因此求解目标即为：\[\omega*,b*=argmax_{w,b}L(w