一起啃书《机器学习》第9页

漫画算法python篇pdf_用Python抓取漫画并制作mobi格式电子书

本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子，为各位提供了一个平台，大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群：943752371一起讨论视频分享学习。

jian bao·2025-03-17 08:16

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

Python编码系列—Python代码重构：提升代码质量

让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。

学步_技术·2025-03-17 06:33

C++ Primer Plus：第八章 - 函数探幽

2、引用变量：2.1创建引用变量指向相同的值和内存单元，会一起变换。引用在声明的时候必须初始化。使用指针也不能修改引用的指向。2.2将引用作为函数参数2.3

我是一片小树叶·2025-03-17 06:32

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

CTP开发爬坑指北（四）

欢迎加入QQ群736174420，一起讨论交易CTP的使用！~01哪些报单状态是最终状态？

开心秋水·2025-03-17 05:49

Python在数据处理中的应用：从入门到精通

我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！在当今数字化时代，数据处理已成为各个领域不可或缺的一部分。

程之编·2025-03-17 05:48

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Flutter Dart 面向对象编程全面解析

面向对象编程（OOP）将数据和操作数据的方法封装在一起，形成对象，以提高代码的可维护性、可扩展性和可重用性。

顾林海·2025-03-17 04:39

anaconda运行python3_Anaconda上的python3初体验

Anaconda就很好的解决了这个问题，他上面把许多有用的东西整合到了一起，非常方便快捷。安装Anaconda也没有太大难度，选择好对应环境

weixin_39534208·2025-03-17 03:03

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

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·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

深入理解 Android 中的 ViewModel 和 LiveData：实现数据与 UI 的分离与响应式更新

它们通常一起使用，以实现数据与UI的分离，并确保数据在配置更改（如屏幕旋转）时不会丢失。ViewModelViewModel的主要目的是管理与UI相关的数据，并在配置更改时保持数据的持久性。

tangweiguo03051987·2025-03-17 02:24

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

JAVA第一课

跟日记本一起学JAVA！

爱吃苹果的日记本·2025-03-16 23:32

SpringBoot实战系列之发送短信验证码

SpringBoot实战系列之发送短信验证码一起刷算法与数据结构最新文章??

m0_67401660·2025-03-16 21:20

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

LeetCode 每日一题 2025/3/10-2025/3/16

记录了初步解题思路以及本地实现代码；并不一定为最优也希望大家能一起探讨一起进步目录3/102269.找到一个数字的K美丽值3/112012.数组美丽值求和3/123305.元音辅音字符串计数I3/133306

alphaTao·2025-03-16 20:11

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

C#的简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式

常见的工厂模式有简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式，以下是C#实现的三个案例：简单工厂模式简单工厂模式通过一个工厂类来创建对象，而不需要把客户端代码与具体类的实现细节绑定在一起。

观无·2025-03-16 16:47

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

Java Spring Framework：高级进阶与刨根问底

今天，我们将踏上一场探索之旅，一起揭开SpringFramework的神秘面纱吧！刨根问底：什么是SpringFramework？你知道吗？SpringFr

墨瑾轩·2025-03-16 12:43

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

大家好，今天我们要分享，python编程人工智能小例子python人工智能100例子，一起探索吧！

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法

程序员奇奇·2025-03-16 10:28

AI开发 - 算法基础递归的概念和入门（三）递归的进阶学习

前面我们通过2篇文章，一起了解了递归，以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上，进一步地熟悉和学习递归。

minstbe·2025-03-16 10:27

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

Deepseek 使用攻略

今天，就让我们一起来深入了解一下Deepseek究竟是什么，以及如何使用它。一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。

樟松·2025-03-16 05:27

N个utils(处理日期)

解释一下为什么会在java学习教程中放js的代码.1,最直接的肯定是我有时候会写js,而一些经典的逻辑,又不想新开前端文章,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java

庖丁解java·2025-03-16 05:23

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

C++面向对象三大特性

一、封装封装是将数据和操作数据的函数捆绑在一起形成类，通过访问控制限定符（如private、protected、public）隐藏对象的内部细节，仅对外提供必要接口，以此增强代码的安全性和可维护性。

CodeCuriosity·2025-03-16 02:01

MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”

由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能：嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统，其核心功能包括：1.数据处理·算术与逻辑运算：MCU

绿算技术·2025-03-16 02:59

数据处理的革命性引擎

接下来，由绿算技术与大家一起学习DPU有哪些功能、技术、原理等等内容。DPU的功能：数据处理的“全能选手”DP

绿算技术·2025-03-16 02:28

计算机体系结构的五大流派，你知道几个？

今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构：现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础，几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。

绿算技术·2025-03-16 02:58

TCP网络协议

TCP粘包1.TCP在接收数据时，多包数据粘在了一起2.原因：1.TCP发送数据时，没有及时发走，会根据缓冲区数据的情况进行重新组包；2.TCP接收方，没有及时读走缓冲区数据，导致缓冲区大量数据缓存。

Ccc030.·2025-03-16 01:56

SpringBoot中的定时任务实现方式有哪些？

今天就来聊聊在SpringBoot中实现定时任务的四种方式，让我们一起来探讨一下！1.使用@Scheduled注解这个方式最常用也是最简单的了。

程序员总部·2025-03-16 00:19

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

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