人工智能之机器学习篇第8页

SQL优化之Explain关键字详解

type字段：访问类型（性能核心指标）优化目标：避免ALL（全表扫描），尽量达到ref或range。性能排序：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALLsystem：表仅一行数据（如系统表）。const：通过主键或唯一索引直接定位单行（如WHEREid=1）。eq_ref：多表JOIN时，被驱动表的主键/唯一索引被完全使用（每行仅匹配一次）。ref：非唯一索引的

八股文领域大手子·2025-03-09 03:21

DeepSeek安全：AI网络安全评估与防护策略

从企业资深网络安全专家的视角，系统梳理DeepSeek技术在网络安全领域的潜在贡献与核心风险，并结合中国自主可控的发展战略，提出针对性的应对策略，旨在为相关企业和机构提供全面、深入的参考，以更好地应对人工智能时代的网络安全挑战

黑客Jack·2025-03-09 02:11

K8S 集群节点扩容

k8s231192.168.99.2312C4Gmaster1.23.1720.10.24k8s232192.168.99.2322C4Gwoker1.23.1720.10.24k8s233（需上线）192.168.99.2332C4Gwoker1.23.1720.10.24当现有集群中的节点资源不够用，此时就需要给集群扩容添加机器

小小大胖子3·2025-03-09 02:38

微信小程序之——冒泡事件和非冒泡事件

冒泡事件和非冒泡事件事件分为冒泡事件和非冒泡事件：冒泡事件：当一个组件上的事件被触发后，该事件会向父节点传递。非冒泡事件：当一个组件上的事件被触发后，该事件不会向父节点传递。普通事件绑定事件绑定的写法类似于组件的属性，如：Clickhere!如果用户点击这个view，则页面的handleTap会被调用。事件绑定函数可以是一个数据绑定，如：Clickhere!此时，页面的this.data.hand

拾玥花开·2025-03-09 02:31

C# Enumerable类之数据分组

总目录前言在C#中，System.Linq.Enumerable类是LINQ（LanguageIntegratedQuery）的核心组成部分，它提供了一系列静态方法，用于操作实现了IEnumerable接口的集合。通过这些方法，我们可以轻松地对集合进行查询、转换、排序和聚合等操作。本文属于C#Enumerable类使用详解中的一个章节，着重介绍C#Enumerable类中数据分组这部分的内容。一、

鲤籽鲲·2025-03-09 02:59

08动态库与静态库

汇编：将汇编语言文件翻译为对应处理器的二进制机器码，此时生成*.o文件。链接：将多个*.o文件合并成一个不带后缀的可执行文件。

Bardb·2025-03-09 02:50

GAN开山之作--Generative Adversarial Nets

有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频[2]。本文并不是逐字翻译，主要是写笔者对这篇论文的见解思考，其中难免会有错的地方，欢迎讨论

星空彡·2025-03-09 02:50

IDEA学习篇——Intellij IDEA 导入 eclipse web 项目详细操作

第六步：点击当前页面的Libraries→上面绿色加号→Java（根据你的需要，我这个项目是以架包的形式）。第七步：选择你项目中所用的架包的目录点击OK第八步：操作完成上一步之后点击Facet→Web，点击右边的加号把文件选中此项目中web.xml点击OK，第二个红框也把remove掉，改成WebRoot点击OK。之后点击apply，最后点击CreateArtifact。第九步：点击Artifac

2401_86640450·2025-03-09 01:11

Python学习之-分支语句-基础训练

第1关：计算并输出圆的面积和周长。任务描述从键盘输入圆的半径，如果半径大于等于0，则计算并输出圆的面积和周长。相关知识判断半径是不是小于零测试说明平台会对你编写的代码进行测试：示例代码：#单分支#coding=utf-8#********Begin**********r=float(input())s=3.1415*pow(r,2)c=2*3.1415*rprint("圆的面积为：%.2f"%s)

YMLT花岗岩·2025-03-09 01:10

Easymesh之拓扑模块（二）

接着上一篇：Easymesh基础知识（一）-CSDN博客这一篇主要对拓扑模块进行引入、一起抓取分析下相关的报文并分析，报文大概分为下面几种类型：Topodiscovery、Toponotification、Topoquery、Toporesponse。一、TLV消息格式在讲具体的拓扑类型报文之前，让我们先学习下一种漂亮的组织数据方式TLV。T：type，消息类型L：Length，消息负载长度V：V

猩猩—点灯·2025-03-09 01:44

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家

AI芯片：针对人工智能算法做了特殊加速设计

一码当前·2025-03-09 00:27

vue按钮字体大小设置_用Vue模仿antd的样式造UI组件之button

一、环境的配遇新是直朋能到置1.新建一个遇新是直朋能到分览文件夹mkdireassyui2.使用npm作为包管理新直能分支调二浏页器朋代说，工具npminit-y3件览客需和下于有快都业视的事一房望站是有.使用parcel实现模块化导出与导入抖要支圈者器说是事天开的。年后编定功口小发还文件npmi-Dparcel4.下载vu遇新是直朋能到分览e的包npmivue现在目录如下.├──LICENSE├

喻以流年·2025-03-09 00:57

1688拍立淘API接口搜索相似商品的实现方法

1688作为国内知名的大型批发采购平台，推出的拍立淘图片搜索功能，允许用户通过上传图片来快速找到与之相似的商品。

数据捕手19970108018·2025-03-09 00:39

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的风云变幻

从GPT-1到GPT-3.5：一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题，而在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型的发布

少林码僧·2025-03-08 23:03

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

在人工智能与教育科技深度融合的时代，如何高效地实现知识传递与能力提升，成为众多学者、教育工作者以及技术专家共同探索的课题。

·2025-03-08 23:52

GPT-4 Turbo的重大升级与深远影响

在人工智能飞速发展的浪潮中，OpenAI推出的GPT-4Turbo犹如一颗璀璨的新星，引发了全球的广泛关注。

CodeJourney.·2025-03-08 23:27

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能，给他俩出了一个辩题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？

null.equals()·2025-03-08 23:22

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，打造强大的私人 AI

步骤1：在VSCode中安装Ollama和CodeGPT要在本地运行DeepSeek，我们首先需要安装Ollama，它允许我们在我们的机器上运行LLM，以及CodeGPT，它是集成这些模型以提供编码辅助的

csdn_aspnet·2025-03-08 23:19

在 DeepSeek-R1 的本地指导下部署 DeepSeek Coder（第 1 部分）

自从我将人工智能驱动的编码辅助功能纳入我的工作流程后，我的工作效率轻松提升了近50%。事实上，我发现这些人工智能工具不仅加快了琐碎的编码任务，还鼓励我探索我可能忽略的新库和框架。

csdn_aspnet·2025-03-08 23:19

ASP.NET MVC 网站优化总结使用 Gzip 压缩

2.如何启用IIS的Gzip压缩功能：答：首先，如果你需要压缩静态文件（HTML），需要在硬盘上建一个目录，并给它“IUSR_机器名”这个用户的写权限。

飞鸟flyboy·2025-03-08 22:17

一文搞懂AI专用名词，全面解析人工智能术语

引言人工智能（AI）作为当今科技领域的热门话题，已经渗透到我们生活的方方面面。然而，对于初学者或非技术背景的读者来说，AI领域中的各种专业术语和缩写常常令人困惑。

码上飞扬·2025-03-08 22:33

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的应用与代码实现

DeepSeek作为人工智能技术的引领者，正在通过其强大的算法和数据处理能力，推动个性化学习的创新应用。本文将结合代码实现，深入探讨DeepSeek在个性化学习中的应用。

Evaporator Core·2025-03-08 21:30

GitHub每日最火火火项目（3.7）

ai-hedge-fund项目介绍：ai-hedge-fund是由virattt开发的项目，本质上是一个将人工智能技术应用于对冲基金领域的团队或平台。

FutureUniant·2025-03-08 21:49

Manus VS DeepSeek：一文看懂两大AI平台核心差异

它不同于传统的聊天机器人如ChatGPT，后者只能回答问题或提供建议，而Manus、还能够独立思考，能像人类一样主动规划任务、操作电脑软件，最终直接把成果交到你手上。

AI悦读社·2025-03-08 21:49

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

当前，数字人正成为人工智能活跃的应用落地入口，对大数据、智能终端、具身智能等产业链接度、嵌入度、融合度较强，或将成为下一代互联网活跃的交互界面之一。公开数据显示，目前

AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

C++之序列容器（vector,list,dueqe）

1.大体对比在软件开发的漫长历程中，数据结构与算法始终占据着核心地位，犹如大厦的基石，稳固支撑着整个程序的运行。在众多编程语言中，数据的存储与管理方式各有千秋，而C++凭借其丰富且强大的工具集脱颖而出，尤其是在处理序列数据方面，C++标准模板库（STL）中的序列容器vector、list和deque更是展现出卓越的性能与高度的灵活性。和一些编程语言中单一的数据存储方式相比，C++这三种序列容器的存

邪恶的贝利亚·2025-03-08 21:40

论分布式存储系统架构设计

一、引言随着大数据、人工智能和物联网等技术的快速发展，数据存储需求呈现爆发式增长。传统集中式的存储系统架构逐渐暴露出性能瓶颈、可靠性差、扩展性不足等问题，无法满足日益增长的数据存储需求。

一休哥助手·2025-03-08 21:37

10分钟极速入门DeepSeek：从注册到实战的全链路指南

1.3跨平台登录：无缝衔接的数字身份第二章交互革命：网页端与API的二元世界2.1网页端：所见即所得的AI画布2.2API调用：工业级AI流水线第三章对话艺术：Prompt工程极简教程3.1基础语法：让机器理解人类的三要素

暴怒的代码·2025-03-08 21:35

通用型AI智能体Manus：技术突破与OpenManus云平台革命

一、通用型AI智能体的进化：Manus的技术突破**在人工智能技术从专用型向通用型跨越的浪潮中，Manus作为新一代通用AI智能体，正重新定义人机协作的边界。

Loving_enjoy·2025-03-08 20:26

Node.js调用DeepSeek Api 实现本地智能聊天的简单应用

在人工智能快速发展的今天，如何快速构建一个智能对话应用成为了开发者们普遍关注的话题。

egekm_sefg·2025-03-08 20:17

AI智能体，AI computer use：浏览器使用（Browser Use）项目实际体验，deepseek r1，百度云，满血版

文章目录前言BrowserUse项目简介支持的大模型快速开始windows安装uv安装虚拟环境激活之安装相关的python库安装playwright趁着这个空当，咱去把deepseekv1搞一下构建BrowserUse

几道之旅·2025-03-08 20:10

java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王？

读者专属福利：零基础java自学视频，从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU（WindowedTinyLeastFrequentlyUsed）算法，结合了LRU（最近最少使用）和LFU（最不经常使用）的优势，解决了传统算法的缺陷：窗口缓存（WindowCache）：保留最近访问的少量条目（类似LRU），用于捕捉突发性短期热点数据。

rider189·2025-03-08 20:37

【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

量化策略之小红的心意

在一个班级里有四个同学，女生是小红，还有三个男生小A、小B和小C。这三个男生都认为小红喜欢自己，且他们仨都想谈恋爱，所以都希望在不暴露自己的情况下了解小红的心意。小A想了个办法，他首先假设小红不喜欢自己，然后只需要尝试女生在不喜欢自己的情况下做了哪些不平常的事情，比如同意看电影之类的举动。就能反向证明小红对自己的喜欢，就算最后的结果是没同意，那两人也没撕破脸，还能做朋友。小B也想了个办法，他只需要

蘑菇吃饱了·2025-03-08 19:22

BurpSuit官方实验室之SQL注入

BurpSuit官方实验室之SQL注入这是BurpSuit官方的实验室靶场，以下将记录个人SQL注入共17个Lab的通关过程WebSecurityAcademy:FreeOnlineTrainingfromPortSwiggerlab1

tpaer·2025-03-08 19:52

移动WEB开发流式布局

目录一.移动端基础二.视口三.二倍图四.移动端开发选择五.移动端技术解决方案六.移动端开发之流式布局（百分比布局）七.移动端开发之flex布局八.rem单位九.媒体查询（@media）一.移动端基础1.

Lindsay_Jie·2025-03-08 19:21

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

引言人工智能（AI）已经成为现代科技的核心，而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

Python自学指南：从入门到进阶（第一天）

**应用广泛**：Python在数据分析、人工智能

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-08 19:10

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

Android热更新方案之阿里AndFix-原理以及源码解析

mLoaders=newConcurrentHashMap();}new了个AndFixmanager，看一下publicAndFixManager(Contextcontext){mContext=context;mSupport=Compat.*isSupport*();if(mSupport){mSecurityChecker=newSecurityChecker(mContext);mOp

2401_87254973·2025-03-08 17:42

Windows逆向工程入门之 ADDRESS(virtual logical effective linear physical)

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页地址概念总览虚拟地址（VirtualAddress）用户态程序在运行期间使用的地址，是应用程序的视角下的地址。通过分页机制映射到物理地址。逻辑地址（LogicalAddress）由CPU生成的地址，通常表示为段选择器:段内偏移（Segment:Offset）。需要通过段寄存器（如CS、DS等）与段表的基地址换算成线性地址。有效地址（E

0xCC说逆向·2025-03-08 17:41

Java高频面试之集合-05

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：快速失败(fail-fast)和安全失败(fail-safe)分别是什么？快速失败（Fail-Fast）与安全失败（Fail-Safe）详解1.快速失败（Fail-Fast）定义：系统在检测到可能导致错误或异常的条件时，立即终止当前操作并抛出异常/错误，避免程序在错误状态下继续运行。其核心思想是“尽早暴露问题”。核心特点

牛马baby·2025-03-08 17:03

全星FMEA软件：企业高效提升研发项目FMEA作业效率的精致之选

全星FMEA软件系统是一款高效、智能的失效模式及影响分析工具，广泛应用于汽车、电子、机械等行业。该系统基于2019版FMEA手册开发，严格遵循七步方法，能够全面识别潜在风险并提前制定应对措施。FMEA软件系统的适用范围全星FMEA软件系统功能特点1.自动化分析：系统内置丰富的数据库和算法模型，可自动生成FMEA表格，进行风险优先级排序，并推荐优化措施，大幅提升分析效率。2.知识库管理：支持企业FM

全星007·2025-03-08 16:55

全星《研发管理 APQP 软件系统》：汽车电子行业的卓越之选

《全星研发管理APQP软件系统》：汽车电子行业的卓越之选汽车电子行业的研发管理，正面临着前所未有的挑战与机遇。全星研发管理APQP软件系统应运而生，为行业研发管理体系建设化解难题。