《机器学习》学习笔记第13页

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲后端优化（2）

上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）

晒月光12138·2024-09-08 13:10

C++学习笔记（10）

三、其它操作1）queue&operator=(constqueue&q);//赋值。2）voidswap(queue&q);//交换。3）booloperator==(constqueue&q)const;//重载==操作符。4）booloperator!=(constqueue&q)const;//重载!=操作符。189、STL其它容器一、array（静态数组）1）物理结构在栈上分配内存，创建

月夕花晨374·2024-09-08 13:06

2024年最新iOS 语言基础&；初探 Xcode 工具_xcode 入门(1)，BAT这种大厂履历意味着什么

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新如果你需要这些资料，可以戳这里获取Xcode工程体系Xcode工具简介首先我会介绍主要的开发工具

2401_84830208·2024-09-08 12:29

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

关于隐语架构概览的知识

学习笔记：一、隐语架构的层次结构隐语架构自底向上包括以下几个层次：硬件层（或称TEE层/TCS层）：主要涉及到硬件层面的安全保障，尤其是对于可信执行环境（TEE）的支持。

m0_67966665·2024-09-08 11:25

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

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Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：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

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

线性代数学习笔记8-4：正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A

正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过，正定矩阵是一类特殊的对称矩阵：正定矩阵满足对称矩阵的特性（特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目）另外，正定矩阵还具有更好的性质（所有特征值都为正实数、所有主元都为正实数、左上角的所有任意k阶（10(x≠0)\mathbf{x}^{T}\boldsymbol{A}\mathbf{x}>0\quad

Insomnia_X·2024-09-08 06:49

2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(1)

3.iptables表（tables）和链（chains）下面的表格展示了表和链的对应关系。表（iptables）链（chains）INPUTFORWARDOUTPUTPREROUTINGPOSTROUTIINGFILTERNATMANGLE提示：所有链名都要大写4.表及其链的功能Filter表主要和主机自身有关，真正负责主机防火墙功能的（过滤流入流出主机的数据包）。filter表是iptabl

2401_86394219·2024-09-08 04:37

2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(2)

2、Netfilter/iptables是表的容器，iptables包含的各个表(filter,NAT，MANGLE,RAW）3、iptables的表又是链的容器。链：INPUT,0UTPUT,FORWARD,PREROUTING,POSTROUTING4、链是规则容器：5、规则：一条条过滤的语句3.iptables表（tables）和链（chains）下面的表格展示了表和链的对应关系。表（ipt

2401_86394221·2024-09-08 04:37

2024年最新2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(1)，2024年最新含BATJM大厂

为了做好运维面试路上的助攻手，特整理了上百道【运维技术栈面试题集锦】，让你面试不慌心不跳，高薪offer怀里抱！这次整理的面试题，小到shell、MySQL，大到K8s等云原生技术栈，不仅适合运维新人入行面试需要，还适用于想提升进阶跳槽加薪的运维朋友。本份面试集锦涵盖了174道运维工程师面试题128道k8s面试题108道shell脚本面试题200道Linux面试题51道docker面试题35道Je

2024spring·2024-09-08 04:07

2024年最新2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables，2024年最新最新Linux运维高级面试题汇总

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取！一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！–flush-F[chain]Deleteall

2024云技术·2024-09-08 04:37

道德经学习笔记19

绝圣弃智，民利百倍；绝仁弃义，民复孝慈；绝巧弃利，盗贼无有。此三者，以为文不足，故令有所属，见素抱朴，少私寡欲。王弼注:圣智，才之善也；仁义，（人）【行】之善也；巧利，用之善也。而直云绝，文甚不足，不令之有所属，无以见其指。故曰此三者以为文而未足，故令人有所属，属之于素朴寡欲。

开心本人·2024-09-08 04:52

git学习笔记

最近在做项目整改，接触到一些git的高阶用法，让我不得不多方搜集资料，恶补了一下git。一、git原理git的官方文档有非常详细的介绍git的底层实现，在此膜拜一下linus大神。但是我觉得这一张图会更加清晰：图中左侧为工作区，右侧为版本库。在版本库中标记为"index"的区域是暂存区（stage/index），标记为"master"的是master分支所代表的目录树。图中我们可以看出此时"HEA

送你一朵小莲花·2024-09-08 03:27

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

FreeRTOS学习笔记（二）任务基础篇

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、任务的基本内容1.1任务的基本特点1.2任务的状态1.3任务控制块——任务的“身份证”二、任务的实现2.1定义任务函数2.2创建任务2.3启动任务调度器2.4任务的运行与切换2.4.1利用延时函数2.4.2利用中断2.5任务的通信与同步2.6任务的删除2.7任务的通知2.8任务挂起和恢复三、相关辅助API函数前言在

云雨歇·2024-09-08 02:55

Effective Java 学习笔记--36-38条枚举类型

目录枚举之前--int常量枚举类型枚举类型的特性自定义方法和域的设置实例的统一行为实例的不同行为switch语句抽象方法公共接口策略枚举用实例域代替默认序数枚举集合EnumSetEnumMap枚举类型用于定义一组固定的命名常量，在枚举类型中定义的每一个枚举常量都是枚举类型的一个实例，而且这个实例是不可变的。枚举之前--int常量枚举类型是Java5版本引入的，在引入之前通常使用int常量来表示枚举

Chengweili1202·2024-09-08 01:12

Effective Java学习笔记---------方法

检查参数的有效性使用Objects.requireNonNull方法来检查是否是null每当编写方法或者构造器的时候，应该考虑它的参数有哪些限制，应该把这些限制写到文档中，并且在这个方法体的开头处，通过显示的检查来实施这些限制必要时进行保护性拷贝Data已经过时了，不应该在新代码中使用（newData（））对于构造器的每一个可变参数进行保护性拷贝，例如：packagecodeTemplate.ef

年糕coder·2024-09-08 00:07

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？

ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Vue + ElementUI 实现全国各个省份相对应城市的联动选择_vue+elementui 省市区联动

打开全栈工匠技能包-1小时轻松掌握SSR两小时精通jq+bs插件开发生产环境下如歌部署Node.js开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】网易内部VUE自定义插件库

2401_84617681·2024-09-07 22:52

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4

Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优

Lossya·2024-09-07 19:33

【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！

Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。

friklogff·2024-09-07 18:59

seurat提取表达矩阵_10X scRNA免疫治疗学习笔记-3-走Seurat标准流程

刘小泽写于19.10.15笔记目的：根据生信技能树的单细胞转录组课程探索10XGenomics技术相关的分析课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?cid=55第二单元第7讲：走Seurat标准流程【文章结构总-分-总，结尾有完整的代码，熟悉者前面可以跳过，去看后面8min完成的代码】前言前面介绍了自己利用cellrangerc

幸福的小酒瓶·2024-09-07 18:25

Python与R的完美协作：深入解析subprocess模块调用R脚本的参数传递机制

在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。

十步杀一人_千里不留行·2024-09-07 17:17

Python 机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征

仙魁XAN·2024-09-07 13:19

语音识别学习笔记2024

目录dragonfly阿里达摩院FunASR：一款高效的端到端语音识别工具包不错的功能介绍librosa安装语音识别dragonfly阿里达摩院FunASR：一款高效的端到端语音识别工具包不错的功能介绍librosa，一个很有趣的Python库！-简书音频转特征向量GitHub-librosa/librosa:Pythonlibraryforaudioandmusicanalysislibrosa

AI算法网奇·2024-09-07 12:16

golang学习笔记06——怎么实现本地文件及目录监控-fsnotify

GoppViper·2024-09-07 11:12

自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-07 11:11

图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

weixin_39777018·2024-09-07 11:40

企业大规模部署机器学习模型的困境

基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司

AI前线·2024-09-07 11:57

★学习笔记:《iOS高级：Swift入门精讲②》第一节 Swift编程-01➡06 默认参数值

前言:本篇为视频学习笔记默认参数值(DefaultParameterValue)★参数可以有默认值funccheck(name:String="nobody",age:Int,job:String="none

麦穗0615·2024-09-07 09:19

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。

翔云API·2024-09-07 09:24

Python中的深度学习神经网络

卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个

2301_78297473·2024-09-07 08:46

c++ +Opencv实现车牌自动识别

字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技

听忆.·2024-09-07 08:16

人工智能与机器学习原理精解【16】

文章目录因果推理概率空间模型一、定义二、性质三、构建步骤四、示例五、应用联合分布概述联合分布函数和概率密度函数之间的主要关系离散型联合分布连续型联合分布联合分布函数一、定义二、性质三、计算四、例子五、例题Reichenbach的共同原因原则定义与背景主要内容数学原理概述应用与推断应用领域注意事项Reichenbach共同原因原则（赖兴巴赫共同原因原理）的实例1.自然科学领域实例一：地震与海啸的相关

叶绿先锋·2024-09-07 08:45

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖

茗创科技·2024-09-07 08:35

Mysql学习笔记

凉风有信2020·2024-09-07 07:20

大厂高频面试题复习JAVA学习笔记-学习路线

对于应届生，要找到一份java工作，你得大概学会：java基础：javase、jvm、juc、gc、mysql、jdbc，计网计组Java微服务基础Maven→Gradle→Spring6→SpringMVC→MyBatis→MyBatisPlus→SSM->Redis7->SpringBoot2->SpringCloudjava微服务生态:Git-Docker-Elasticsearch→Zoo

addaduvyhup·2024-09-07 06:58

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。

读思辨·2024-09-07 05:22

MySQL数据库学习笔记，知识点和案例整理，期末三天复习完【简单且详细】

MySQL数据库近三万字学习笔记，超级详细！文章目录MySQL数据库近三万字学习笔记，超级详细！前言一、day1二、day2三、day3前言MySQL数据库知识点和案例总结，非常详细，将近三万字!

编程ID·2024-09-07 03:12

述而篇第三章学习笔记

原文：子曰：“德之不修，学之不讲，闻义不能徙，不善不能改，是吾忧也。”释义：孔老夫子说：“品德不能修养，学问不能讲习，理所当为之事不能做到，不善之处不能改正。这四件事是我所忧虑的！”引：《朱子语类》讲：“修德是本。为要修德，故讲学、徙义、改过，即修德之目。”这四个事情呢，“修德”是总纲，如何修德呢？必须要做到讲学、徙义、改过这三件事。一、四忧：1、修德，就是《大学》里的“明明德”。这个事情是生而为

卓玛秦·2024-09-06 23:14

推荐频道

《机器学习》学习笔记