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双木的木
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为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.19-24.8.25文章汇总-CSDN博客python|提升代码迭代速度的Python重载方法-CSDN博客机器学习算法与Python学习|黑匣子被打开了?能玩的Transformer可视化解释工具!_研究别人的黑盒算法机器学习python-CSDN博客极市平台|语言图像模型大一统!Meta将Transformer和Di
- Python3 | 练气期,入门初识与起步!
全栈工程师修炼指南
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[知识是人生的灯塔,只有不断学习,才能照亮前行的道路]0x00前言简述描述:作为一名网络安全转运维的工程师,每天一睁眼就要马不停蹄的学习各类计算机技术、编程和网络安全知识等,在工作中接触过很多编程语言,比如:C、Java、Python、PHP、Shell、PowerShell等,但都仅仅停留在看得懂一些,会简单使用一些的阶段,却没有去深入的了解过这些语言。正好这才趁着进行机器学习的机会,将Pyth
- 自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中,相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其原理,并用SparkMLlib机器
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目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉:异常点是数据中的少数派,它们在特征空间中的分布与正常数据点不同
- Python算法模糊匹配:FuzzyWuzzy深度剖析,从入门到精通,解决你所有需要匹配的需求
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在数据科学与机器学习的广阔领域中,处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下,当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时,如何高效地从中提取有价值的信息?这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库,能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库,全网最全最新,一看就会,接下来带你走进
- 周工作计划2019-03-25
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很久没有写工作计划了。之前一个星期生了病,很难受。上个星期基本上什么都没有干。但是好的一点是,西瓜书基本都看完了。本周工作计划:机器学习分享活动(关于决策树的分享)回看一下西瓜书的东西,每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务,留了再说吧。
- windows系统huggingface连接不上的解决方案
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windowshuggingface连接不上解决方案
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 深度学习100问43:什么是过拟合
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嘿,咱来聊聊过拟合是什么。想象一下,有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟,在训练数据上表现得那叫一个棒,就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢,一旦碰到新的、从来没见过的数据,就傻眼了,表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢?一方面可能是这个模型太复杂了,就像学生学得太“死”,记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
- Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models
UnknownBody
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本文是LLM系列文章,针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。二阶信息问题:修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型(LLM)的
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如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用ROC等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。这意味着他们在某些情况下可能过于自信,而在其他情况下则缺乏信心。更糟糕的是,分类任务中存在的严重倾斜的分类分布,可能会导致预测概率的更大偏差,因为
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对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。回忆从所有可以作出的正预测中计算出正类的正确预测的百分比。精确度最大化将最小化错误,而最大化回忆将最小化错误。…F尺寸按精确度和回收率的调和平均值计算,给予相同的权重。它允许使用单评分来评估模型,同时考
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随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能(AI)作为一种变革性技术,正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法,能够自动识别网络中的异常行为,如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
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Hey小伙伴们,今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例!如果你对机器学习感兴趣,或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法,这篇分享绝对不容错过!✨开场白大家好,我是你们的技术小助手!今天我们要聊的是如何利用深度强化学习(DRL)来优化电网的调度,让电力系统变得更智能、更高效。引入话题想象一下,如果你能够通过一种先进的技术手段,自动调整电网中的能源分配,不
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Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言,它广泛应用于各种领域中,包括人工智能(ArtificialIntelligence)领域。随着人工智能技术的发展和普及,Python变得越来越重要,因为它提供了许多有用的库、框架和工具,可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术,它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
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线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积:矩阵对应元素的乘积,表示为C=AC=AC=A向量的点积:向量的行列数相同,行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵:保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上,In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
- 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备,其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
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学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
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近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法,Ai尚研修特别推出了“最新PyTorch机器学习与深度学习技
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Python基础课程pythonllamafactorycurand解决方案
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|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、VUE组件—组件注
- 深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习人工智能
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力,正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统,众多自然语言处理(NLP)任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列(Sequence-to
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
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- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
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private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
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SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
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mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,