半监督学习及理解

运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享全栈工程师修炼指南企业IT运维实践运维 ubuntu linux 服务器
[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用Windows系统的小伙伴，此时我们可以使用SAMBA，开辟出一个文件共享目录供大家进行数据交换使用。SAMBA是什么?在Linux中，SAMBA是一个开源的软件套件，它提供了
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术 2401_85761003 mojo 架构
构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构，并提供详细的步骤和代码示例，以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
最新计算机专业毕设论文选题大全基于BeautifulSoup的毕业设计详细题目100套优质毕设项目分享(源码+论文)✅ 会写代码的羊毕设选题课程设计 beautifulsoup 毕业设计毕业设计题目毕设题目 python 网络爬虫
文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）基于BeautifulSoup的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费
如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
关于非线性优化小记文弱_书生乱七八糟算法
非线性优化（NonlinearOptimization）1.什么是非线性优化？非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式：min⁡xf(x)或max⁡xf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎” 短剧萌算法安全
《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线，展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes）对果
学习pytorch 阿什么名字不会重复呢学习 pytorch 人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断人类发明了工具 ML&DL学习分享机器学习概率论人工智能
1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子
AI驱动的代码重构与优化技术 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 ChatGPT java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
机器学习Pandas_learn3 XW-ABAP 机器学习 pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
机器学习中输入输出Tokens的概念详解爱吃土豆的程序员机器学习基础机器学习人工智能 Tokens
随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸人工智能 sklearn python
一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
【AI】使用Python实现机器学习小项目教程丶2136 AI 人工智能 python 机器学习
引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！DetectAIGC立减2元券！AI降重9折券！目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」萌萌短剧重构
《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）将Agent_Xu与傅临州（Node_Fu）强行关联，触发道德约
机器学习 [白板推导]（三）[线性分类] 神齐的小马机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x
Ollama 基本概念 Mr_One_Zhang 学习Ollama ai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））浪九天人工智能直通车开发语言 python 机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用努力的小雨机器学习机器学习前端人工智能
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先，请不要担心，本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件 python 量化交易 QMT PTrade 量化炒股量化投资 deepseek
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【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearn dnn cnn
DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn 学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）码事漫谈 AI 人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2 机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
新手村：数据预处理-异常值检测方法嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
新手村：数据预处理-特征缩放嘉羽很烦机器学习线性回归算法机器学习
新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标
过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱彩旗工作室人工智能机器学习人工智能
在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现极佳，但在新数据（测试数据或真实场景数据）上表现显著下降的现象。通俗来说，模型像一个“死记硬背的学生”，记住了训练集中
【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）屿小夏 python pip pycharm
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
如何在github上参与开源项目这个懒人 github 开源软件
1.创建GitHub账号如果你还没有GitHub账号，首先需要注册一个：访问GitHub官网。点击右上角的“Signup”按钮，填写注册信息并完成注册。2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。使用高级搜索功能，通过语言、标签等过滤条件找到合适的项目。浏览Tren
关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题何必如此 jsp 超链接文件下载窗口
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Java 字节码之解析一周凡杨 java 字节码 javap
一： Java 字节代码的组织形式类文件 { OxCAFEBABE ，小版本号，大版本号，常量池大小，常量池数组，访问控制标记，当前类信息，父类信息，实现的接口个数，实现的接口信息数组，域个数，域信息数组，方法个数，方法信息数组，属性个数，属性信息数组 } &nbs
java各种小工具代码 g21121 java
1.数组转换成List import java.util.Arrays; Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值 import org.springframework.util.StringUtils; if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值 import org.spring
加快FineReport报表设计的几个心得体会老A不折腾 finereport
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网上看到纯java实现的RPC，很不错。 RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
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