——机器学习知识点

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力

曲幽·2025-03-11 22:15

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

Html5学习教程，从入门到精通， HTML5超链接应用的详细语法知识点和案例代码（18）

HTML5超链接应用的详细语法知识点和案例代码超链接（Hyperlink），也称为跃点链接，是互联网和文档编辑中的一种重要概念。

知识分享小能手·2025-03-11 20:33

LLM大语言模型项目知识点总结——Gunicorn、Flask和Docker

一、Flask框架1.1Blueprint流程：创建蓝图对象；在蓝图上定义路由和视图函数；在应用程序对象上注册蓝图(url_prefix参数指定蓝图的URL前缀)1.2CORS(app)Cross-OriginResourceSharing处理跨域的需求[email protected]_request钩子函数,在正常执行的时候插入一些东西，先执行这个东西然后再正常执行（hook）；并且先执行flas

NLP的小Y·2025-03-11 20:00

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

工作流编排利器：Prefect 全流程解析

全流程解析本文系统讲解了Prefect工作流编排工具，从基础入门到高级应用，涵盖任务与流程管理、数据处理、执行器配置、监控调试、性能优化及与其他工具集成等内容，文末项目实战示例，帮助读者全面回顾Prefect知识点

船长@Quant·2025-03-11 19:26

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

【POSIX 线程库函数】

以下是关于POSIX线程库（pthread）的核心知识点总结，涵盖线程管理、同步机制及常见面试问题：一、线程基础1.线程创建与终止创建线程：pthread_createintpthread_create

niuTaylor·2025-03-11 16:58

Zookeeper【概念（集中式到分布式、什么是分布式、CAP定理、什么是Zookeeper、应用场景、为什么选择Zookeeper 、基本概念）】(一)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

作者简介：大家好，我是小童，Java开发工程师，CSDN博客博主，Java领域新星创作者系列专栏：前端、Java、Java中间件大全、微信小程序、微信支付、若依框架、Spring全家桶如果文章知识点有错误的地方

童小纯·2025-03-11 16:27

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

web前端期末大作业：婚纱网页主题网站设计——唯一旅拍婚纱公司网站HTML+CSS+JavaScript

‍静态网站的编写主要是用HTMLDⅣV+CSSJS等来完成页面的排版设计‍，一般的网页作业需要融入以下知识点：div布局、浮动定位、高级css、表格、表单及验证、js轮播图、音频视频Fash的应用、uli

IT-司马青衫·2025-03-11 14:11

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

QT之QComboBox详细介绍

此篇文章来源于自己在使用QComboBox类的时候相对其重写而总结的其成员函数知识点，本人能力有限，欢迎大家评论区评论，共同学习一、QComboBox介绍QComboBox是QtGUI库中的一个核心组件

小小怪同学の·2025-03-11 10:13

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

整理一下arcGis desktop版本软件，从入门到精通需要学习的知识点

整理一下arcGisdesktop版本软件，从入门到精通需要学习的知识点以下是一份关于ArcGISDesktop从入门到精通的学习知识点整理：一、软件初认识与基础操作软件初认识：了解ArcGISDesktop

AnalogElectronic·2025-03-11 09:04

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

Java 基础核心总结

在学习Java语言时，需要掌握一些基础核心知识，本文将为您总结Java基础核心知识点，以便于您的学习和参考。介绍Java基础核心知识点包括基本语法、面向对象编程、异常处理、

仅此而已丶·2025-03-11 05:29

java基础知识点详解一：Java概述及三种技术架构

Java语言是一门随时代快速发展的计算机语言程序，其深刻展示了程序编写的精髓，加上其简明严谨的结构及简洁的语法编写为其将来的发展及维护提供了保障。由于提供了网络应用的支持和多媒体的存取，会推动Internet和企业网络的Web的应用java概述：1991年Sun公司的JamesGosling等人开始开发名称为Oak的语言，希望用于控制嵌入在有线电视交换盒、PDA等的微处理器；1994年将Oak语言

我是老实人辶·2025-03-11 05:28

Flutter开发：使用SafeArea（安全区域）

前言在Flutter开发中，对于各种手机机型的适配是一个非常重要的事情，尤其是Android系统的机型太多太杂，适配起来不是易事，而且对于iOS系统的iPhone手机的“刘海”适配也是关键的一个知识点。

三掌柜666·2025-03-11 04:25

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide，但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，

钢板兽·2025-03-11 03:44

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

2024年HarmonyOS鸿蒙最全HarmonyOS Next 自定义路由栈管理_navpathstack，2024年最新销售应届毕业生的面试题

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上鸿蒙开发知识点，真正体系化！

2401_84870988·2025-03-10 20:47

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

AI产品大模型学习指南：清晰路线，AI产品经理必备知识点一网打尽！_AI产品经理

一、AI产品经理知识扫盲1️⃣【AI的产品形态到底是什么】？没有固定形态。实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。AI只是一种工具而已，产品的终极目标仍然不变为用户创造最大价值，提供最佳用户体验。2️⃣【AI产品的三要素】算法+计算能力+数据

AGI大模型学习·2025-03-10 18:38

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

RabbitMQ知识点梳理

1.RabbitMQ逻辑架构有哪些？分为server端（也称为Broker）和client端server端：Broker：RabbitMQ服务器，用于对外提供服务。客户端（生产者及消费者）使用RabbitMQ消息中间件均需要连接到Broker，使用Rabbit的消息队列服务。VirtualHost：Broker的虚拟机，提供多租户功能，实现租户的权限分离。Exchange：消息交换器，指定消息发送

java1224·2025-03-10 17:32

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

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