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【机器学习】进阶
越妈分享 – 各种英语分级读物该怎么选?
重视孩子英语学习的各位爸爸妈妈,应该都多多少少给孩子们购买过英语启蒙以及
进阶
学习的英语绘本、分级读物等。首先,越妈先提醒一下各位宝爸宝妈们哈。
越妈Yuki
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2024-02-20 02:16
以史为镜,看看和珅从0到99的职场
进阶
之路,对我们的启示
文/校尉职说世人皆说和珅是个大贪官,乾隆皇帝时期的“二黄帝”,可谓一人之下,万人之上。他的家产相当于嘉庆年间15年的国库总收入,曾有记录说,和珅贪污十几亿两白银,按如今白银的价格算,折合人民币大概有1520多亿,这可是一个天文数字,他可谓是中国历史上贪官的集大成者。很多人对和珅的印象都停留在王刚老师等人主演的《铁齿铜牙纪晓岚》、《宰相刘罗锅》等电视剧中,一个本来是狡猾奸诈、手握大权的反叛人物,被王
北柠闻溪
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2024-02-20 02:13
Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
方向的热门
人工智能与算法学习
·
2024-02-20 02:26
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
人工智能学家
·
2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的
机器学习
算法之一。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
vue从入门到
进阶
的30个vue代码示例
全文链接创建一个基本的Vue应用import{createApp}from'vue';importAppfrom'./App.vue';createApp(App).mount('#app');在Vue组件中使用数据绑定{{message}}import{defineComponent}from'vue';exportdefaultdefineComponent({data(){return{me
前端fighter
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2024-02-20 01:08
vue.js
javascript
前端
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1,0和1分别代表一类)于解决二分类(0or1)问题的
机器学习
方法
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在
机器学习
和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
MyBatis
进阶
学习
1.如何复制Maven项目1.复制文件夹,修改名字2.修改.iml文件的名字和文件夹名字一致3.修改.xml中为文件夹名字2.MyBatis增删改查MyBatis三种开发方式①接口代理的开发方式(重点)②使用注解的开发方式(重点)③传统DAO实现类的开发方式(目前淘汰)1.根据id查询注意:#{变量}select*fromuserwhereid=?;?表示占位符,是预编译的效果,不会有SQL注入的
m0_57408062
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2024-02-20 01:51
mybatis
学习
java
Java基础知识总结(第六篇):枚举、注解和异常
(分支控制和循环控制)Java基础知识总结(第三篇):数组、排序和查找Java基础知识总结(第四篇):面向对象编程基础(类、对象、方法、包以及封装继承多态)Java基础知识总结(第五篇):面向对象编程
进阶
随遇而安622&508
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2024-02-20 01:06
java基础知识
java
开发语言
Linux:grep
进阶
(11)
Linux:shell脚本:基础使用(4)《正则表达式-grep工具》_shellgrep全角字符串-CSDN博客https://blog.csdn.net/w14768855/article/details/132338954?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170833601716800226594687%2522
鲍海超-GNUBHCkalitarro
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2024-02-20 00:59
linux
mysql
运维
快速搭建PyTorch环境:Miniconda一步到位
二、Miniconda安装指南:轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合:打造专属深度学习环境四、PyTorch环境配置
进阶
:优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch
高斯小哥
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2024-02-20 00:13
PyTorch零基础入门教程
pytorch
人工智能
python
深度学习
机器学习
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
掌握
机器学习
和深度学习:了解
机器学习
和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过
机器学习
、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。
御翮
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2024-02-19 23:35
人工智能
机器学习
在过去50年,
机器学习
的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩
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2024-02-19 23:23
PRML
机器学习
tensorflow学习笔记(二):
机器学习
必备API
因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和
机器学习
模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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2024-02-19 23:23
深度学习
机器学习
深度学习
机器学习
中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515
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2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
协调尺度:特征缩放在
机器学习
中的重要作用
目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是
机器学习
和数据分析预处理阶段的关键步骤,在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生
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2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
王丁益0728打卡情况【347/360】
2019年/7月28/日体重:44kg身高:150cm打卡累计天数:347/360宣言:(用生命影响生命,陪伴孩子成长,构建和谐亲子关系)【加油,逗哥】孩子第四个90天目标:养成自己安排青蛙事项,番茄工作法
进阶
保证睡眠时长和定期运动
王炜_cf15
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2024-02-19 23:28
机器学习
---HMM前向、后向和维特比算法的计算
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 23:23
机器学习
机器学习
算法
python
【
机器学习
笔记】5
机器学习
实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
RIKI_1
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2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
和统计学的区别?
1、本质区别:目标:
机器学习
的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:
机器学习
中生成模型的问题无监督学习是
机器学习
和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:超参数优化篇(超详细)
假设您的
机器学习
项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
机器学习
网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c
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2024-02-19 23:47
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习
中为什么需要梯度下降
在
机器学习
中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
·
2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
大数据
深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
创新设计与技术突破:嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景
嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景非常广阔,创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹
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2024-02-19 23:45
人工智能
机器学习
深度探索Python集合:从基本操作到高级用法
本文将详述Python集合的基本操作、
进阶
技巧以及在实际场景中的应用。
田猿笔记
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2024-02-19 22:09
python
知识库
python
开发语言
set
算法学习:双指针
进阶
之滑动窗口算法
文章目录一、认识滑动窗口算法二、算法运用1.最小覆盖子串2.字符串排列3.找所有字母异位词4.最长无重复字串总结一、认识滑动窗口算法本文讲的滑动窗口算法基于前面的基本的双指针技巧。在滑动窗口算法中,可以使用左右指针来记录窗口的左右边界,以及使用快慢指针来同时从两端向中间遍历数据流,从而加速算法的执行效率。滑动窗口算法的核心在于通过维护一个窗口来记录满足条件的数据,并在窗口移动的过程中更新窗口记录的
2301_76884895
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2024-02-19 22:27
算法
leetcode
数据结构
2018-10-27
英英释义:tomakearelationship,ideaetcstrongerormorecertain例句:Collectivegoalscanhelpcementsolidarity.2.体会这个词(
进阶
篇
twotwo22
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2024-02-19 22:48
【ASP.NET Core 基础知识】--最佳实践和
进阶
主题--微服务和容器化
Tip:想要了解并学习微服务和容器化的知识,请跳转到《Docker极简教程》一、微服务概述1.1什么是微服务?微服务(Microservices)是一种软件架构风格,其中软件系统被划分为一组小型、自治的服务单元,这些服务单元围绕着业务能力进行组织,并通过轻量级的通信机制相互协作。每个微服务都是独立开发、部署和运行的,可以使用不同的编程语言和技术栈来实现,同时还可以独立地进行扩展和升级。1.2微服务
喵叔哟
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2024-02-19 22:43
ASP.NET
Core
基础知识
微服务
架构
云原生
K8s
进阶
之路-Pod的生命周期
Pod创建过程:首先创建一个pod,然后创建一个APIServer和Etcd【把创建出来的信息存储在etcd中】然后创建Scheduler,监控APIServer是否有新的Pod,如果有的话,会通过调度算法,把pod调度某个node上在node节点,会通过kubelet--apiserver读取etcd拿到分配在当前node节点上的pod,然后通过docker创建容器在容器环境初始化后:初始化阶段
是芸晗ya
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2024-02-19 21:36
K8s进阶之路
学习笔记
kubernetes
容器
云原生
K8s
进阶
之路-核心概念/架构:
架构:Master/NodeMaster组件--主控节点{负责集群管理(接收用户事件转化成任务分散到node节点上)}Apiserver:资源操作的唯一入口,提供认证、授权、API注册和发现等机制Scheduler:负责集群资源调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上注:容器负载均衡部署Deployment控制器是之一Controller-manager:负责维护集群的状态,比如
是芸晗ya
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2024-02-19 21:31
K8s进阶之路
学习笔记
kubernetes
架构
容器
K8s
进阶
之路-安装部署K8s
参考:(部署过程参考的下面红色字体文档链接就可以,步骤很详细,重点部分在下面做了标注)安装部署K8S集群文档:使用kubeadm方式搭建K8S集群·GitBook本机:master:10.0.0.13masternode1:10.0.0.11node1node2:10.0.0.12node2#systemctlstopfirewalld&&systemctldisablefirewalld#sys
是芸晗ya
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2024-02-19 20:12
K8s进阶之路
学习笔记
kubernetes
docker
K8s
进阶
之路-命名空间级-服务发现 :
服务发现:Service(东西流量):集群内网络通信、负载均衡(四层负载)内部跨节点,节点与节点之间的通信,以及pod与pod之间的通信,用Service暴露端口即可实现Ingress(南北流量):将内部服务暴露外网访问的服务ingress-nginx,也就是nginx反向代理负载均衡服务(七层http负载)Service:
是芸晗ya
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2024-02-19 20:12
K8s进阶之路
学习笔记
kubernetes
服务发现
容器
想学习c++的和不想学c++的,都看过来啦!!!
1.c++初步认识本人不是c++高手,但和大部分人一样,c++浅会一些,如果有对我前几个c++游戏和代码感不感兴趣都行,来看一看c++大家不论学什么,都要会基本代码和算法,然后可以选择是去学
进阶
算法还是去编游戏
2301_81590055
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2024-02-19 20:34
c++学习
学习
c++
开发语言
【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析
GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示: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
人才程序员
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2024-02-19 20:23
stm32
嵌入式硬件
单片机
c
c++
OpenCV介绍和使用
目录一:简介二:安装三:使用一:简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉、
机器学习
等领域。
攻城狮的梦
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2024-02-19 20:43
opencv
人工智能
计算机视觉
指针的
进阶
(C语言)(下)
目录4、数组参数、指针参数传参4.1一维数组传参4.2二维数组传参4.3一级指针传参4.4二级指针传参5、函数指针6、函数指针数组7、指向函数指针数组的指针8、回调函数总结续上篇4、数组参数、指针参数传参在写代码的时候难免把【数组】或者【指针】传给函数,那函数的参数如何设计呢?4.1一维数组传参对于arr1和arr2来说,这五种形式的传参都是合理的。4.2二维数组传参上面的例子说明,二维数组传参,
彭逍遥
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2024-02-19 20:40
c语言学习
c语言
开发语言
数据存储(C语言
进阶
)(上)
本篇文章带你了解数据是怎么在内存中存储的,这是C语言
进阶
的必修课之一。希望对你有帮助。
彭逍遥
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2024-02-19 20:09
c语言
数据结构
数据存储(C语言
进阶
)(下)
接着上一篇往下:现在来聊聊浮点数在内存中的存储:3、浮点型在内存中的存储常见的浮点数:3.14.191E10浮点数家族包括:float、double、longdouble类型。浮点数表示的范围:float.h中定义。3.1举一个例子我们发现,第一个和第四个数据在我们预期之内,但是第二个很第三个数据好像不太正常,这是为什么?那是因为,拿第二个数据来说,我们定义的n是一个整型,但是我们用的是浮点型的指
彭逍遥
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2024-02-19 20:09
c语言学习
c语言
开发语言
指针的
进阶
(C语言)(上)
目录前言1、字符指针2、指针数组3、数组指针3.1数组指针的定义3.2数组名VS&数组名3.3数组指针的运用前言对于指针,我们已经有了初步认识(可以看我写的指针详解那一篇文章)。简单总结一下基本概念:1、指针就是一个变量,用来存放地址,地址唯一标识一块空间。2、指针的大小是4/8个字节(32位平台为4字节,64位平台为8字节)3、指针是有类型的,指针的类型决定了指针的+-的步长以及指针解引用操作时
彭逍遥
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2024-02-19 20:34
c语言学习
c语言
开发语言
optuna,一个好用的Python
机器学习
自动化超参数优化库
️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是
机器学习
中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠
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2024-02-19 20:23
python
开发语言
开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库
进阶
(四)
一、前言通过学习"开源模型应用落地"系列文章,我们成功地建立了一个完整可实施的AI交付流程。现在,我们要引入向量数据库,作为我们AI服务的二级缓存。本文将继续基于上一篇“开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库(三)”详细介绍如何通过Java来使用MilvusLite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。二、术语2.1、向量数据库向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关
charles_vaez
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2024-02-19 19:48
开源大语言模型-新手试炼
深度学习
【
机器学习
笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【
机器学习
笔记】12 聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
聚类
【
机器学习
笔记】4 朴素贝叶斯
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【
机器学习
笔记】 6
机器学习
库Scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python
机器学习
包,它封装了一系列数据预处理、
机器学习
算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的
机器学习
工具包
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
scikit-learn
【
机器学习
笔记】10 人工神经网络
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
训练营逻辑回归分类预测学习笔记
#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念,然后实践了逻辑回归的简单应用(以iris数据库为例子)。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归(LR)Logistic回归是一种分类方法,主要用于两分类问题(binaryproblem),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为:$$logi(z)=
咩神烦
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2024-02-19 19:04
天池学习笔记
逻辑回归
python
机器学习
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