一起学习机器学习

嵌套列表与二维列表的遍历方法

无论是在软件开发、测试数据构造、数据分析、机器学习、自动化运维还是教育教学场景中，嵌套结构的遍历与处理都是工程能力的一项基本功。
·2025-07-03 11:25

AppML 案例简介

AppML案例简介引言AppML，全称为“应用程序机器学习”，是一种将机器学习技术与移动应用开发相结合的技术框架。
沐知全栈开发·2025-07-03 04:04

【Java】已解决java.sql.SQLRecoverableException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·2025-07-03 02:15

深度学习流体力学【干货】

深度学习作为一种新兴的机器学习技术，为流体科学的研究提供了新的思路和方法。通过对大量数据的学习和分析，深度学习模型可以自动提取特征和模式，为流体科学中的复杂问题提供解决方案。
人工智能交叉前沿技术，·2025-07-03 01:15

使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？

是否需要优化？如果任务运行正常：无需干预（GPU设计本就是优先榨干计算性能）。如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流：避免频繁的小数据拷贝（如DataLoader的num_workers设置）。
十子木·2025-07-03 01:11

机器学习中为什么要用混合精度训练

目录FP16与显存占用关系机器学习中一般使用混合精度训练：FP16计算+FP32存储关键变量。FP16与显存占用关系显存（VideoRAM，简称VRAM）是显卡（GPU）专用的内存。
十子木·2025-07-03 01:39

入门pytorch-联邦学习

联邦学习说白了，就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN，他们希望使用这些数据来训练机器学习模型，但是又各
四代机您发多少·2025-07-03 00:05

SoK: A Critical Evaluation of Efficient Website Fingerprinting Defenses

：（1）增加虚拟流量、（2）增加流量延迟、（3）将流量从一个流移到另一个流固定速率发送流量F，随机抽样以添加填充R，修改流量以产生与目标流量样本或模式的碰撞C，将流量分成多个流S，使用对抗性扰动来欺骗机器学习模型
·2025-07-02 22:50

Python知识点：如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算

这些设备小巧、节能且功能强大，非常适合用于执行机器学习、计算机视觉和自然语言处理等任务。Python
杰哥在此·2025-07-02 20:03

脑机新手指南（十五）speechBCI 项目新手入门指南（上）：项目概述、代码结构与环境搭建

该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇，详细引导新手深入了解和使用speechBCI项目。
Brduino脑机接口技术答疑·2025-07-02 17:46

Python程序设计 第6章：函数和函数式编程

Python程序设计Python是全球范围内最受欢迎的编程语言之一，学好Python将对个人职业生涯产生很大的助力，Python在机器学习、深度学习、数据挖掘等领域应用极为广泛。
若北辰·2025-07-02 17:14

什么是神经网络和机器学习？【云驻共创】

什么是神经网络和机器学习？一.背景在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。
一键难忘·2025-07-02 17:12

python学智能算法（十五）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理

【1】引言前序学习进程中，已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧，先相关文章链接为：python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试
西猫雷婶·2025-07-02 17:41

python学智能算法（十六）|机器学习支持向量机简单示例

【1】引言前序学习了逻辑回归等算法，相关文章链接包括且不限于：python学智能算法（十）|机器学习逻辑回归（Logistic回归）_逻辑回归算法python-CSDN博客python学智能算法（十一）
西猫雷婶·2025-07-02 16:08

人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。
weisian151·2025-07-02 16:38

2025 年最强 RPA 软件盘点

拥有易用的低代码设计器，便于快速上手；强大的AI集成，可实现机器学习和文档理解；能与ERP、CRM等系统无缝集成。适用场景：适用于金融、零售、制造业等需要处理复杂
天竺鼠不该去劝架·2025-07-02 16:36

《机器学习数学基础》补充资料：什么是随机变量

卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题：一个边长为aaa的正三角形，CCC为其外接圆，外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦，则弦长lll大于aaa的概率为何？法1：随机半径法先拉出一条圆半径，然后随机在半径上取一点，再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时，弦长lll大于aaa，故概率为1/21/21/2。法2：随机端点法在圆周上随机
CS创新实验室·2025-07-02 16:33

java中压缩文件的解析方式（解析文件）

下面一起学习交流！所用知识点：1.java的util包下的ZipInputStream:读取zip文件流第三方类库：commons-io-2.16.1.jarjunrar-7.5.5.jarslf4
Java失业转安卓·2025-07-02 15:57

在浏览器中使用TensorFlow.js

TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型，并将其部署在浏览器中或Node.js上。
魏铁锤chui·2025-07-02 14:25

c++基于BP神经网络的手写数字识别

)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于BP（Backpropagation）神经网络的手写数字识别是一种常见的机器学习应用
鱼弦·2025-07-02 14:24

基于uniapp微信小程+SpringBoot+Vue的流浪动物救助领养系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
·2025-07-02 13:15

[ vulhub漏洞复现篇 ] Drupal XSS漏洞 (CVE-2019-6341)

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论
寒蝉听雨[原ID_PowerShell]·2025-07-02 12:36

【Python】Hydra 用法详解

Hydra官方文档Hydra（Python配置管理工具）1.引言在机器学习、深度学习和软件开发中，管理复杂的配置是一个常见的挑战。
行码棋·2025-07-02 12:34

用户实体行为分析与数据异常访问联防方案

一、用户实体行为分析（UEBA）技术概述1.1定义与概念用户实体行为分析（UEBA）是一种高级网络安全方法，它利用机器学习和行为分析技术，对用户、设备、应用程序等实体在网络环境中的行为进行深入分析，以检测出异常行为和潜在的安全威胁
KKKlucifer·2025-07-02 11:00

java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别

本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏AngryBirds为例，通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1.学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等)，也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，当然常用做法是将这两者结合，即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂，计算
后期小雨·2025-07-02 11:28

Python 爬虫实战：从图片网站抓取图片并进行特征提取（2025 最新版）

无论是计算机视觉、机器学习，还是数据分析，图像数据的获取和处理都是基础。然而，获取大量高质量的图像数据并非易事。
Python爬虫项目·2025-07-02 10:16

机器学习-- 聚类

什么是聚类？Clustering可以简单地说，对有标注的数据分类，就是逻辑回归（属于有监督分类），对无标注的数据分类，就是聚类（属于无监督分类）聚类是一种无监督学习技术，其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如，在一个假设的患者研究中，研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间，患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
SunsPlanter·2025-07-02 05:17

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2025-07-02 05:47

educoder机器学习 --- 神经网络

第1关：神经网络基本概念１、Ｃ第2关：激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关：反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
木右加木·2025-07-02 05:46

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南

目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议（根据你的硬件）四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1：智能客服（中文）场景2：法律问答（中文RAG）场景3：医学问答/健康咨询场景4：AI写作助手（中英文）场景5：代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
一叶千舟·2025-07-02 05:12

【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用：关键看显存！

目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式？二、为什么推荐本地部署？1️⃣零依赖网络和外部服务，更可靠稳定2️⃣无调用次数限制，更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用，节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用，低延迟高性能7️⃣离线可用（重要！）三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
一叶千舟·2025-07-02 03:34

深度学习 vs 传统机器学习：哪个更适合你的项目？

深度学习vs传统机器学习：哪个更适合你的项目？
AI大模型应用之禅·2025-07-02 03:32

Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)

引言：挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩，它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题：目标变量Survived只有两个值，0（遇难）或1（生还）。这个项目之所以经典，是因为它涵盖
程序员阿超的博客·2025-07-02 03:32

【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类

K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。
斑点鱼 SpotFish·2025-07-02 03:31

Milvus向量数据库入门指南

自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。
longfei.li·2025-07-02 02:26

常见机器学习算法与应用场景

下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。
计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

Python从0到100完整学习指南（必看导航）

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·2025-07-02 00:09

【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程

目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
一叶千舟·2025-07-01 23:34

前沿技术推动机器人的智能化升级

前沿技术推动机器人的智能化升级关键词：机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要：本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。
AI天才研究院·2025-07-01 23:00

Android-ThreadLocal并发安全与内存泄漏原理详解

大家如果还有什么难点，欢迎在评论区留言，小编将和大家一起学习。定义：ThreadLocal提供线程局部变量，通过为每个线程提供不同的局部变量副本，实现线程之间的数据隔
·2025-07-01 23:28

如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构

如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构关键词：AI原生应用、SaaS架构、微服务、容器化、机器学习模型部署、自动扩展、多租户隔离摘要：本文深入探讨如何构建面向AI原生应用的高效SaaS架构。
AI原生应用开发·2025-07-01 20:39

Python时域信号特征提取技术要点

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在机器学习领域，时域信号特征提取是数据预处理的关键环节，特别是对于时间序列数据。
路怜涯·2025-07-01 19:32

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
Yolo566Q·2025-07-01 18:59

大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
xiao5kou4chang6kai4·2025-07-01 18:28

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
asyxchenchong888·2025-07-01 18:52

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
科研的力量·2025-07-01 18:21

**基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，

基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。
2401_89451588·2025-07-01 17:45

基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战

作者简介：科技自媒体优质创作者个人主页：莱歌数字-CSDN博客公众号：莱歌数字个人微信：yanshanYH211、985硕士，职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作，涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务，带领团队进行多个0-1的产品开发，并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
莱歌数字·2025-07-01 17:44

2025年中总结

传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
Just Jump·2025-07-01 16:41
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