{机器学习之集成学习} 第10页

2023-6-29-第十一式代理模式

°★*欢迎来到汤姆的csdn博文喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路私聊获取个人订阅号哦，欢迎订阅共同学习可以加入大家庭群聊，一起学习天天有福利本文摘要设计方法二十三式之代理模式目录本文摘要一、基础概念‍二

汤姆z·2025-02-21 18:35

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上

eso1983·2025-02-21 18:31

无人设备遥控器之如何分享数传篇

无人设备遥控器分享数传（数据传输）的方式主要依赖于其采用的通信技术和协议。一、基于Wi-Fi技术的数据分享设备连接：确保无人设备遥控器和接收数据的设备（如手机、平板电脑或电脑）都支持Wi-Fi功能。将接收数据的设备连接到无人设备遥控器创建的Wi-Fi热点上，或者通过路由器等网络设备将两者连接至同一局域网内。数据传输应用：使用专门的数据传输应用或无人机制造商提供的配套软件，在接收数据的设备上安装并打

SKYDROID云卓小助手·2025-02-21 18:29

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)

目录（1）Keccak算法简介（2）消息填充规则（3）海绵结构的实现过程（4）内部状态及表示方法（5）Keccak-f置换美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)（1）Keccak算法简介Keccak

黄金龙PLUS·2025-02-21 16:15

“深入浅出”系列之C++：（21）C++23

凌晨3点，你盯着屏幕上的段错误崩溃日志："第387行用%d输出了string...这都能过编译？""为了对齐表格，我写了20个setw！""客户说中文乱码，又要调locale到天亮？"2023年，C++开发者终于等来这个历史性时刻：ISO委员会全票通过std::print/println——让printf和cout同时失业的终极打印方案！⌛时间旅行对比：//2003年（C++03时代）std::c

我真不会起名字啊·2025-02-21 16:39

python array_python之模块array

>>>importarray#定义了一种序列数据结构>>>help(array)#创建数组，相当于初始化一个数组，如：d={},k=[]等等array(typecode[,initializer])--createanewarray#a=array.array('c')，决定着下面操作的是字符，并是单个字符#a=array.array('i')，决定着下面操作的是整数|Attributes:||t

weixin_39955953·2025-02-21 15:37

一起找bug之网盘已知未修复

平常用的最多的就是百度网盘，充值最多的也是百度网盘。阿里网盘有朋友推荐使用，但是看了下限制赠送的空间之后，没有过多使用。百度网盘的体验一直很好，直到一次需要批量上传代码文件时暴露了一个存在了很久的bug。客服解释这个问题很早就有人反馈了，但是解决不了。外行人一听可能就信了，内行人一听就知道问题出在哪里了。问题场景：一个代码文件夹中有多个子文件夹，未压缩。里面包含大概有十万个1KB～5KB大小的编码

梅子专栏·2025-02-21 15:34

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

HarmonyOS Next模型轻量化之基础认知与流程

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型轻量化概述与重要性（一）概念与意义在HarmonyOSNext的世界里，模型轻量化就像是给一个臃肿的运动员“减肥塑形”。简单来说

·2025-02-21 14:00

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

C++STL之string

1.介绍在C++中，string是标准库中的一个类，用于处理字符串。相比于C风格字符串（字符数组），string提供了更强大和便捷的功能。2.string用法（1）声明与初始化std::stringstr;//空字符串std::stringstr="Hello,World!";std::stringstr1="Hello";std::stringstr2(str1);//使用str1初始化str2

画个逗号给明天"·2025-02-21 13:49

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。与ACGAN和BAGAN不同的是，提出的GIEGAN有一个分类器结构，这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类，而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。论文题目：GeneratorInformationEnhancementGenerativeAdversarialNet

这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

【ATU 随笔记】整车网路系统架构之探讨 ( 一 )

一、前言在现今的车辆设计中，通讯架构扮演着至关重要的角色，以确保车内各个电子控制单元（ElectronicControlUnit,ECU）能够快速且可靠地交换资讯。车用通讯协议的选择多样且具备不同的应用特性，其中包括CAN（ControllerAreaNetwork）、LIN（LocalInterconnectNetwork）、Ethernet和FlexRay等。每一种通讯协议皆有其特定的应用范畴

WPG大大通·2025-02-21 12:10

Unity之IK（反向动力学）

IKInverseKinematic即反向动力学，在骨骼动画中构建骨骼的方法被称为正向动力学。通常来说是父骨骼带动子骨骼旋转或移动，而反向动力学则是子骨骼带动父骨骼旋转或移动。举个例子来说，正向动力学下，我们用手控制鼠标移动，反向动力学下则是鼠标控制我们的手移动。二如何使用首先需要在状态机中开启IK设置。Unity已经定义了一个Ik回调函数——OnAnimatorIK，我们可以通过调用相关API来

winds_tide·2025-02-21 12:08

腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制

腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划：地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划：实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制

shichaog·2025-02-21 12:06

java八股文之Redis

1.Rdis常见的使用场景缓存分布式锁（redision，setnx）计数器保存token消息队列延迟队列2.说明一下缓存雪崩，缓存穿透和缓存击穿以及解决方式1.缓存雪崩定义：缓存雪崩指的是当大量的缓存数据同时失效，或者Redis服务器突然宕机，导致后端数据库突然承受大量请求的压力，从而可能导致数据库崩溃的情况。解决：1.分散缓存过期时间：给缓存设置不同的过期时间，避免同时失效。2.使用Rdis集

qq_45923849·2025-02-21 12:06

MYSQL之--------事务的隔离级别有哪些？MySQL默认是哪个？

1.MySQL默认的事务隔离级别有四个，分别是ReadUncommitted(读取未提交)、ReadCommitted(读取已提交)、RepeatableRead(可重复读)、Serializable(串行化)2.默认隔离级别：default下面将分别对每个隔离级别进行详细的介绍和解释。1.ReadUncommitted：是指在该隔离级别下，事务可读取其他事务未提交的数据。这种隔离级别最低，会导致

平民百姓小人物·2025-02-21 11:59

JavaSE基础知识点记录 08章面向对象编程（高级）

目录8-1static修饰成员变量与方法8-2单例的设计模式1、饿汉式2、懒汉式8-3main()的理解8-4类的成员之四：代码块1、静态代码块2、非静态代码块8-5实例变量赋值位置与赋值顺序8-6final

老CCC·2025-02-21 11:59

python自动化交易_用Python寫自動交易程式的入門平台: Quantopian

很多會寫程式的人開始踏入投資或金融市場後，都會有種想要寫程式來自動進行交易的衝動，但大多是不知道從何入門而不了了之。最近有個新平台Quantopian大大簡化了開發交易策略的難度。

weixin_39614657·2025-02-21 10:24

Qt添加链接库总结

针对遇到过的问题记录如下备忘，同时也希望能为更多开发者朋友提供前车之鉴。二基础知识简介：2.1关于lib和dll的区别如下：(1)lib是编译时用到的，dll是运行时用到的。

糯米藕片·2025-02-21 10:50

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

视觉分析之边缘检测算法

9.1Roberts算子Roberts算子又称为交叉微分算法，是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图像img=cv.im

Erekys·2025-02-21 09:42

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

蓝桥杯备考：搜索算法之排列问题

#include#includeusingnamespacestd;intn,k;constintN=20;vectorpath;boolst[N];voiddfs(){if(path.size()==k){for(autoe:path){cout>n>>k;dfs();}

无敌大饺子 1·2025-02-21 07:01

ABAP面向对象之工厂模式（Factory Pattern）

概述工厂模式（FactoryPattern）是Java中最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。在工厂模式中，我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。介绍定义一个创建对象的接口，让其子类自己决定实例化哪一个工厂类，工厂模式使其创建过程延迟到子类进行。解决的问题主要解决接口选择的问题。何时使用：我们明确

南南阿爸·2025-02-21 06:52

计算机信息检索在医学中的应用,探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用...

医学文献检索论文独家整理10篇之第三篇：探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用摘要：经济的发展推动了社会进步，计算机技术的出现和发展使人们对医疗、科技、政治等各个领域有了更加全面的认识和了解。

黄恒乐·2025-02-21 05:46

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

3 款 IPTV 宝藏软件，畅享电视节目自由！

轻巧灵动的“我的電視·〇”对于追求个性化观影体验的看官们而言，这款开源播放器堪称上佳之选。其设计理念紧扣“简洁易用”，让我们能够轻松上手。

wang6531·2025-02-21 04:37

哪吒之魔童闹海票房破百亿背后原因

1.1剧情与主题吸引力《哪吒之魔童闹海》的剧情与主题吸引力是其票房破百亿的重要因素之一。剧情吸引力：影片延续了前作《哪吒之魔童降世》的故事线，但又进行了全新的拓展。

南风过闲庭·2025-02-21 04:06

机器学习：十大算法实现汇总

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

golemon.·2025-02-21 03:11

【MyBatis】处理数据库字段名和Java实体类的属性名不一致的5种方法

方法1：SQL别名AS在SELECT语句中设置列别名（这是一个基本的SQL特性）可以强行使之匹配。

卡文迪许的引力常量·2025-02-21 02:30

C语言pta程序设计---实验四（1、循环结构之for语句）

7-1sdut-C语言实验-A+BforInput-OutputPractice(Ⅳ)YourtaskistoCalculatea+b.输入格式:YourtaskistoCalculatea+b.输出格式:Foreachpairofinputintegersaandbyoushouldoutputthesumofaandbinoneline,andwithonelineofoutputforeac

.又是新的一天.·2025-02-21 02:57

langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例

前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250220说明：技术梳理，针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念

码--到成功·2025-02-21 02:26

sql注入之python脚本进行时间盲注和布尔盲注

一、什么是时间盲注和布尔盲注？答：时间盲注是攻击者通过构造恶意sql语句利用sleep()等延迟函数来观察数据库响应时间差异来进行推断信息和条件判断。如果条件为真，数据库会执行延时操作，如果为假则立即返回。响应时间较短。SELECTIF(1=1,SLEEP(5),0);如果条件为真、数据库会暂停5s如果条件为假、数据库会立即返回布尔盲注通过观察数据库返回的不同响应（如真或假）来推断信息。攻击者构造

温柔小胖·2025-02-21 01:24

Swift之深入解析KeyPaths的工作原理 | CSDN创作打卡

一、前言自从Swift刚开始就被设计为是编译时安全和静态类型后，它就缺少了那种经常在运行时语言中的动态特性，比如Objective-C,Ruby和JavaScript。举个例子，在Objective-C中，我们可以很轻易的动态去获取一个对象的任意属性和方法，甚至可以在运行时交换它们的实现。虽然缺乏动态性正是Swift如此强大的一个重要原因，它帮助我们编写更加可以预测的代码以及更大的保证了代码编写的

weixin_41165271·2025-02-21 01:49

r语言面板数据回归_R语言之回归分析

回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。本章为R语言回归分析之上部分，主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例，以及检验回归分析中统计假设的方法。回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量来预测一

你的麦克疯·2025-02-21 01:19

为AI聊天工具添加一个知识系统之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配之2

本文要点要点祖传代码中的”槽“（占位符变量）和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征”（元数据仓库OLAP的三个行式并行服务进程锚定配形-限定变量）来精确锚定ETL任务绑定中的这个绑定到底是，谁和谁的什么绑定（资源存储库随着ETL的

一水鉴天·2025-02-21 00:15

CTF解题技能之MISC基础（持续更新）

CTF解题技能之MISC基础文章目录CTF解题技能之MISC基础前言一、文件类型识别二、文件分离1.binwalk分离2.foremost分离3.dd4.fcrackzip5.010editor总结前言本篇主要介绍杂项基础题目的知识点以及所需的工具以及案例

l2xcty·2025-02-21 00:43

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