一起啃书《机器学习》第4页

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

网络安全检查漏洞内容回复网络安全的漏洞

蠕虫、黑客攻击问题都和漏洞紧密联系在一起，一旦有重大安全漏洞出现，整个互联网就会面临一次重大挑战。

网络安全指导员·2025-03-08 20:17

TinyWebServer项目笔记——01 线程同步机制封装类

RALL的核心思想是将资源的获取与对象的初始化绑定在一起，资源的释放与对象的析构绑定在一起。通过这种方式，确保资源在使用完毕后被正确释放，避免资源泄漏。

画个逗号给明天"·2025-03-08 19:29

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

图像处理篇---opencv中的图像特征

纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

【HarmonyOS NEXT应用开发】案例115：基于Progress组件的进度条

场景一：反向进度条效果倒计时样式的进度条方案注意：这个Progress组件最常见的是和通用属性rotate一起使用，除了上图这种逆向倒计时，还有那种类似于温度计(从下到上加载)的效果，全都是利用rotate

青少年编程作品集·2025-03-08 19:25

鸿蒙HarmonyOS开发：应用程序动态包-HSP

HSP不支持独立发布，而是跟随其宿主应用的APP包一起发布，与宿主应用同进程，具有相同的包名和生命周期。

让开，我要吃人了·2025-03-08 18:22

Unity3D 资源加载与卸载策略详解

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.资源加载与卸载的重要性在游戏运行时，资源（如纹理、模型、音频等）的加载和卸载直接影响游戏的

Thomas_YXQ·2025-03-08 18:49

Oracle SQL查询速度优化leading和use_nl

今天写了一个SQL，表数据太大，表索引也加了，可和另一张表关联一起查一个月的数据总是很慢，大约要60多秒。优化后只用了0.07秒，记录一下防止以后忘记了。

David+Zhao·2025-03-08 17:03

数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-08 16:23

深入剖析：MongoDB 性能优化指南

让我们一起开始这段精彩的旅程吧！1.为什么需要性能优化？

墨夶·2025-03-08 14:56

光学超表面的人工智能

人工智能，尤其是机器学习的优化，为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响：AI支持的超表面可制造性设计（DFM）、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。

Luis Li 的猫猫·2025-03-08 14:54

在 Ubuntu 下通过 Docker 部署 Caddy 和 PHP-FPM 服务器

这两个搭档组合在一起，能让你轻松搭建高效的web环境。软件介绍DockerDocker是一种容器化平台，可以让你将应用及其依赖打包到容器中，确保在不同环境中运行一

reddingtons·2025-03-08 14:53

Manus要邀请码？来试试 OpenManus：纯开源AI Agent 神器+简单三步上手实战指南

大F的智能小课·2025-03-08 14:22

docker 删除指令

我整理的一些关于【Docker】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/xltfov学习如何使用Docker删除指令Docker是一个流行的容器化平台

乔丂亓·2025-03-08 13:20

Python 核心语法解析：with 与 async/await_跟我一起学Python17

Python核心语法解析：with与async/await_跟我一起学Python17在Python的宇宙中，with语句与async/await语法成为构建现代化Python应用的基石。

灏瀚星空·2025-03-08 13:59

python前景和待遇-Python就业前景怎么样？薪资待遇多少

它具有丰富和强大的库，常被称为"胶水语言”，能够把用其他语言编写的各种模块（尤其是C/C）很轻松地联结在一起。

weixin_37988176·2025-03-08 12:46

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

Python开发行业薪资多少？

而Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python开发行业薪资多少？我们看看图片就能知道个大概。

Java大师兄-威哥·2025-03-08 11:11

Python就业薪资怎么样？前景如何？

田野猫咪·2025-03-08 11:09

python程序员工资高吗？

不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师

lmseo5hy·2025-03-08 11:08

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

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

屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

5人3小时复刻Manus？开源OpenManus项目全解剖，我的DeepSeek股票报告这样诞生

大F的智能小课·2025-03-08 10:28

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

深入探讨AI-Ops架构第一讲 - 运维的进化历程以及未来发展趋势

首先，让我们一起回顾运维的进化之路，然后再深入探讨AI-Ops架构的细节。

ViniJack·2025-03-08 09:35

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

探讨矩阵：从基础到应用

记作：二.矩阵的基本运算2.1矩阵加法矩阵加法一般是指两个矩阵把其相对应元素加在一起的运算。

LIUJH1233·2025-03-08 09:28

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-03-08 06:21

C#核心（21）万物之父Object中的方法

前言我们在先前已经学习过关于万物之父object的相关知识点，当时我们是和装箱拆箱合并在一起进行讲解的，现在我们就来对object里的方法进行一步讲解。

ling1s·2025-03-08 06:19

使用代理后网页不能显示？别慌，看这里来排查解决！

别着急，今天咱们就来一起分析分析可能出现这种问题的原因以及对应的解决办法，让你轻松应对这个难题。一、代理服务器相关问题代理服务器状态首先，代理服务器能否正常运行可是关键所在呀！

程序员_老榕树·2025-03-08 05:04

加速科技精彩亮相2024中国（深圳）集成电路峰会

峰会同期，加速科技副总经理陈永应邀在专题论坛上发表《国产数字测试机的创新实践》主题演讲，同与会嘉宾一起共探发展趋势、寻求路径突破。精彩亮

专业ATE提供商·2025-03-08 04:54

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

每日一题之回文数组

小蓝一次操作可以指定相邻的两个数，将它们一起加1或减1；也可以只指定一个数加1或减1，请问他最少需要操作多少次能把这个数组变成回文数组？输入格式输入的第一行包含一个正整数n。

Ace＇·2025-03-08 03:27

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

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