不同机器第34页

图论- 经典最小生成树算法

(但是它并不是最小的,这里只是比较一下不同的树)Kruskal算法最小生成树是若干条边的集

左灯右行的爱情·2025-02-17 23:51

ABB机器人的二次开发

ABB机器人的二次开发可以通过多种方式实现，主要涉及编程接口、通信协议和开发工具。

Mountain and sea·2025-02-17 23:51

【设计模式】建造者模式和原型模式

通过将构造过程与表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。这种模式非常适合用于创建那些具有很多属性的对象，尤其是当有些属性是可选的时候。优点可以控制一个产品的创建过程。提供代码的复用性。

wy02_·2025-02-17 23:20

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

C# 面试问题高级：057 - 什么是过滤器？

1.过滤器的基本概念过滤器（Filters）是ASP.NETCore框架中的一种机制，用于在应用程序处理请求和响应的不同阶段执行自定义逻辑。

caifox菜狐狸·2025-02-17 21:25

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

机器视觉--图像的运算（加法）

一、引言在机器视觉领域，Halcon是一款功能强大且广泛应用的机器视觉软件库。图像的加法运算是其中一种基础且重要的操作，它在很多实际应用场景中都发挥着关键作用，比如图像增强、图像融合等。

C#Thread·2025-02-17 20:54

【微服务】spring状态机模式使用详解

一、前言在很多系统中，通常会涉及到某个业务需要进行各种状态的切换操作，例如在审批流程场景下，某个审批的向下流转需要依赖于上一个状态的结束，再比如电商购物场景中，一个订单的生命周期往往伴随着不同的状态，比如待支付

小码农叔叔·2025-02-17 20:24

【二分搜索 C/C++】洛谷P1024 一元三次方程求解

给出该方程中各项的系数（a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数），并约定该方程存在三个不同实根（根的范围在−100-100−100至1001001

仟濹·2025-02-17 20:49

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

C语言中的类型转换：自动与强制转换的全解析

在不同数据类型之间进行操作时，编译器需要确保数据的一致性。无论是隐式转换还是显式转换，都在不同的情境下发挥着不可或缺的作用。自动类型转换（隐式转换）自

时倾708·2025-02-17 19:46

单片机中有FLASH为啥还需要EEROM？

单片机里同时存在Flash和EEPROM，主要是因为它们在存储特性和使用场景上有本质区别：1.写数据方式不同：Flash像黑板擦：改一个字就要擦掉整个扇区（比如4KB），再重新写一遍。

奇偶变不变·2025-02-17 19:45

AIGC与AICG的区别解析

人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与AICG的区别（一）侧重点不同

倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手

开头叙述：在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。

黑金IT·2025-02-17 19:13

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

Redis数据类型有哪些

Redis底层数据类型及其实现原理详细解析Redis提供了多种底层数据类型，每种类型都基于不同的数据结构实现，适用于不同的应用场景。理解这些底层实现和它们的使用方式对于优化Redis性能至关重要。

头孢头孢·2025-02-17 18:07

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

小程序学习中遇到的一些问题

看到112，113项目基本结束，没有token重要课程（节）是61和62:如何把各种嵌套的数据分为不同的块然后注入屏幕的左右两边（样式的效果的实现），如何通过Index传值来更新所得到的不同列表然后得到详情获得具体的数据

chenzhuo997·2025-02-17 18:04

【Golang 面试题】每日 3 题（一）

与其他语言相比，使用Go语言具有以下好处：高效性：Go语言是一种编译型语言，能够生成高效的机器码。同时，Go语言的垃圾回

Pandaconda·2025-02-17 18:33

Hive JOIN过滤条件位置玄学：ON vs WHERE的量子纠缠

今天带你破解字节/阿里等大厂高频面试题：ON和WHERE后的过滤条件究竟有什么不同？

数据大包哥·2025-02-17 18:02

HTML元素

文档是由各种各样功能的元素标签构成的，接下来这些元素可能你没有见过，不要担心，后面会逐一介绍它们，这里作为一个组略的了解，除了上一节我们介绍的span，h1，p标签外，HTML还有很多元素标签，他们分别在浏览器上呈现不同的效果和功能

强强学习·2025-02-17 18:31

【Unity】打包运行后如何查看日志

为了查看打包后的日志，你需要根据目标平台使用不同的方法来捕获和查看日志。

与日争风·2025-02-17 18:59

面试经典150题——多维动态规划

文章目录1、三角形最小路径和1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、最小路径和2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、不同路径II3.1题目链接3.2题目描述3.3

Ghost_firejef·2025-02-17 17:26

性能测试核心知识点 —— 负载模型！

性能测试是软件开发生命周期中非常重要的一环，通过对系统进行负载测试，可以评估系统在不同负载条件下的性能表现。

自动化测试老司机·2025-02-17 17:23

《On Java进阶卷》阅读笔记（二）

第3章集合主题List的行为：List是除数组之外最基本的对象存储和检索方式，基本操作如下：add()用于插入元素get()用于随机访问元素，这个操作在特定的List的实现成本不同iterator()用于返回该序列上的

m0_74823317·2025-02-17 17:23

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

3D机器视觉的类型、应用和未来趋势

3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类：立体视觉（StereoVision）通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像，利用视差计算深度信息，生成3D模型。

视觉人机器视觉·2025-02-17 17:49

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

运维脚本——3.自动化部署

增强一致性：自动化部署确保每次部署的环境和配置一致，避免了“在我机器上能运行”的

F——·2025-02-17 16:45

不同平台的收费标准有何差异？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>股票交易API接口的重要性对于投资者的意义股票交易API接口为投资者提供了便捷的交易方式。它允许投资者通过编写程序来自动执行交易策略，而不需要人工逐个下单。这在处理大量交易或者高频交易时非常有用。通过API接口，投资者可以更快速地响应

股票程序化交易接口·2025-02-17 16:10

tar 压缩算法对比与实践指南

tar作为最常用的归档工具，支持多种压缩算法，不同算法之间在压缩比、压缩速度和解压速度等方面各有特点。本文将深入分析各种压缩算法的性能特征，并提供实用的选择建议。

·2025-02-17 15:18

windows 添加永久路由的作用，拓扑

对于企业网络环境中，不同部门或应用可能有不同的网络需求，通过添加永久路由可以更好地管理和控制网络流量，确保关键业务的网络质量。网络隔离与安全可以将某些特定的网络段与其他

三希·2025-02-17 15:07

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

APO v1.3.0 更新：支持将第三方告警事件接入平台，统一关联分析告警事件

此次更新允许用户将来自不同来源的告警信息统一接入APO平台，从而实现告警事件的集中管理和关联分析。

·2025-02-17 15:16

APO全量日志对接logstash和fluent日志采集生态

使用k8s信息或pid信息关联故障链路和故障现场日志全量日志1.APO日志界面中提供了为不同应用

·2025-02-17 15:14

APO v0.7.0 更新：日志功能完整版发布！

支持为不同日志设置不同的解析规则，提取出关键信息并加速检索日志中往往存在许多关键信息，将这些关键信息提取出来能够针对性的检索数据，通过分析此类关键信息能够发现平时难以注意到的洞察。

·2025-02-17 15:44

conda虚拟环境迁移

目录【查现有环境】【直接创建】【复制环境】一，在本机上，直接使用二，如果要复制到其他机器，就要考虑导出当前环境到文件，利用文件再次创建环境1）导出环境2）使用yaml配置文件创建新环境【删除环境】【退出虚拟环境

今夕节度使·2025-02-17 15:04

从Paxos到Zookeeper笔记1——第一章：分布式架构

第1章：分布式架构将多台机器组成分布式的处理方式越来越收到业界的青睐。1.1从集中式到分布式由于大型主机拥有卓越的性能和良好的稳定性，在单机处理方面优势非常明显。

半臻（火白）·2025-02-17 15:01

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

conda虚拟环境的离线迁移

假定A为能上网的需要迁移出环境的机器；B为不能上网的需要迁移入环境的机器。

Lsy_0408·2025-02-17 14:27

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

产品发布标准（项目实操）

产品发布标准概述本产品包含一套软件和几款不同的硬件。

初级代码游戏·2025-02-17 14:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

从智能助手（如苹果的Siri、亚马逊的Alexa）到机器翻译、自动客服系统，语音和NLP技术正逐步融入日常生活，改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理（NLP

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

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实现多租户支持,允许不同的组织或部门安全地共享同

AI天才研究院·2025-02-17 14:50

Leetcode 952. 按公因数计算最大组件大小

1.题目基本信息1.1.题目描述给定一个由不同正整数的组成的非空数组nums，考虑下面的图：有nums.length个节点，按从nums[0]到nums[nums.length-1]标记；只有当nums

GEEK零零七·2025-02-17 13:17

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