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免费的PL2303HXA驱动，没有任何套路，解压不收费 08版本
资源介绍:
免费的PL2303HXA驱动，没有任何套路，解压不收费 08版本
# PL2303HXA-Phased-Out
PL2303HXA Phased out since 2012. Please contact your supplier (SOLVED)
Use these 8 easy steps to install the driver.
1. Opening the device manager shows the driver as “PL2303HXA PHASED OUT SINCE 2012. PLEASE CONTACT YOUR SUPPLIER.”
2. To solve this, you can download the driver here [Driver](IO-Cable_PL-2303_Drivers-Generic_Windows_PL2303_Prolific.zip).
3. Unzip the archive and Install the driver. Go to the next step.
4. Open device manager. Right click on the unrecognized device and select “Update Driver”.
5. Click on “Browse my computer for drivers”
6. Select “Let me pick from a list of available drivers on my computer”
7. First select “Show compatible hardware” and then select “Prolific USB-to-Serial Comm Port Version 3.3.2.105 [27/10/208]” from the list. Click Next.
8. The driver is now installed successfully and is even maintained after a reboot.
Thanks to Roel van Wanrooy, copy from https://www.connectix.nl/pl2303hxa-phased-out-since-2012-please-contact-your-supplier-solved/
资源文件列表:
PL2303HXA-Phased-Out-main.zip 大约有8个文件
PL2303HXA-Phased-Out-main/
PL2303HXA-Phased-Out-main/IO-Cable_PL-2303_Drivers-Generic_Windows_PL2303_Prolific.zip 2.16MB
- PL2303HXA-Phased-Out-main/README.md 1.6KB
- PL2303HXA-Phased-Out-main/images/
- PL2303HXA-Phased-Out-main/images/Prolific-pl2303hxa-Browse-my-computer-for-drivers.jpg 36.71KB
- PL2303HXA-Phased-Out-main/images/Prolific-pl2303hxa-Let-me-pick-from-a-list-of-available-drivers-on-my-computer.jpg 41.14KB
- PL2303HXA-Phased-Out-main/images/Prolific-pl2303hxa-device-manager-not-recognized.jpg 60.43KB
- PL2303HXA-Phased-Out-main/images/Prolific-pl2303hxa-driver-installed-succesfully.jpg 71.29KB
车牌识别实现车牌定位程序系统实现.zip
该视频主要讲述了误差分布和似然函数在机器学习中的应用。视频首先介绍了误差分布的概念，即误差是独立同分布的，并服从高斯分布。接着，视频引入了似然函数的概念，通过最大化似然函数来找到最佳参数，使模型预测结果与真实值最接近。最后，视频强调了数学在机器学习中的重要性，掌握数学基础知识对于机器学习从业者非常重要。
线性回归误差的基本概念
1.预测值与真实值之间的差异称为误差，是评估模型准确性的关键指标。
2.误差的存在是不可避免的，但通过合理的模型设计和调校，可以将其控制在可接受的范围内。
02:41
误差的独立同分布假设
1.误差被假设为独立同分布，意味着每个样本的误差都是独立的，且遵循相同的分布规律。
2.独立同分布的假设是基于对样本数据的独立性以及对误差范围的统一认识。
07:19
线性回归的似然函数
1.似然函数用于评估参数θ（西塔）的好坏，目标是最大化似然函数值。
2.似然函数的构建基于误差的分布假设，即高斯分布。
3.通过最大化似然函数，可以找到使模型预测值与真实值最接近的参数θ。
该视频主要讲述了利用对数自然函数求解最大值的方法。视频开头引入了对数自然函数，将其作为工具来求解最大值。接着，通过化简对数函数的表达式，得到一个累加和的形式，从而更容易地求出最大值。此外，视频还提到了如何利用对数函数将乘法转换为加法，从而更容易地进行计算。视频中还通过比较预测值和真实值之间的差异平方项，得到一个更小的差异值，从而使得求解的结果更加准确。这些方法在数学、统计学、经济学等领域都有广泛的应用。总之，该视频详细讲解了对数自然函数的应用和求解方法，对于想要深入了解最大值求解的观众有很大的帮助。
00:27
目标函数求解概述
1.将累乘转换为累加简化求解过程。
2.引入对数自然函数，通过求对数将乘法转换为加法。
3.目标函数转换为求对数后的累加和形式。
06:14
目标函数化简与求解
1.通过取对数将累乘转换为累加和。
2.将乘法操作转换为加法操作，简化求解过程。
3.化简过程中，将常数项和与西塔无关的项移至等式一侧。
4.最终目标函数形式为西塔的线性函数，通过求导找到极值点。
10:20
线性回归模型求解
1.线性回归模型中，西塔的求解转换为优化目标函数的问题。
2.通过求导和设
该视频主要讲述了逻辑回归中的Sigmoid函数。首先介绍了Sigmoid函数是一个S型函数，其输入是任意的实数，输出是0到1之间的值，可以看作是一个概率值。然后提到了在回归问题中，可以通过某种方式得到一个预测值，如果想要将这个预测值转化为分类任务的结果，就可以使用Sigmoid函数。将预测值传入Sigmoid函数后，会得到一个0到1之间的值，这个值可以解释为某个事件发生的概率。此外还强调了Sigmoid函数的取值范围和作用，以及它在神经网络中的应用。
逻辑回归原理与Sigmoid函数
1.逻辑回归通过Sigmoid函数进行概率转换，实现从连续值到概率的映射。
2.Sigmoid函数将任意实数值映射到0到1的区间，可用于将输出转换为概率。
3.逻辑回归虽名为回归，但实际上是一种分类算法，适用于二分类问题。
04:30
逻辑回归的数学表达与推导
1.逻辑回归的数学表达式包括Sigmoid函数，用于预测值的计算。
2.预测值通过逻辑回归模型的参数（如西塔和x）计算得出，反映属于正类的概率。
3.逻辑回归的推导与线性回归相似，涉及求导等数学运算。
该视频主要讲述了机器学习的两大问题类型：有监督问题和无监督问题。视频还通过银行借款的例子解释了回归和分类的概念，并介绍了线性回归的概念。此外，视频还讲述了如何通过机器学习模型预测银行贷款金额，包括定义特征和权重参数，以及如何使用矩阵表示权重参数和特征向量。最后，视频强调了标签值的重要性。
00:17
机器学习算法的核心重要性
1.机器学习分为有监督问题和无监督问题两大类。
2.有监督问题需要标签值，如猫狗分类，无监督问题没有标签值，如聚类分析。
3.算法是机器学习的核心，对于实际工作和面试都非常重要。
03:44
回归问题的解释和例子
1.回归问题旨在预测一个具体值，如银行贷款额度。
2.例子中，工资和年龄是特征，银行贷款额度是预测目标。
3.线性回归使用权重参数来量化特征的影响。
07:11
线性回归的数学模型
1.线性回归模型用权重参数和特征进行矩阵运算，预测结果。
2.引入常数项x0和偏置项西塔零，简化计算过程。
3.模型预测值h西塔x通过权重参数和特征的线性组合得出。
关于2024级高考小语种学生选择外语类课程修读语种的通知.zip
该视频主要讲述了机器学习的概念、应用领域以及工作原理。机器学习在数据挖掘、计算机视觉、语音识别等领域有广泛应用，相比传统方法有竞争优势。机器学习通过训练让计算机自主学习并完成任务，训练样本很重要。特征提取和建模是关键步骤，涉及工具如NumPy、Pandas和Scikit-learn。视频内容丰富，语言通俗易懂，适合初学者了解和学习。
分段内容介绍
00:36
机器学习概述与应用
1.机器学习是人工智能领域的一个热门方向，具有广阔的发展前景。
2.机器学习应用于数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域。
3.机器学习算法能够帮助识别用户流失、推荐内容，提高准确率和效率。
06:02
机器学习的工作原理
1.机器学习通过训练样本和特征提取，让计算机具备学习和决策的能力。
2.机器学习算法建立模型，用于新数据的分类、回归或聚类等任务。
3.特征提取和数据预处理是机器学习成功的关键步骤。
08:07
机器学习工具介绍
1.NumPy：科学计算库，用于矩阵操作。
2.Pandas：数据处理工具，简化缺失值和字符值处理。
3.Matplotlib：可视化工具，用于图表展示分析结
九、前后端分离通用权限系统（9）gansu-system-front(9).zip
