人工智能文件系统大数据机器学习第23页

RK3568驱动指南｜第十五篇 I2C-第178章 i2c_client结构体分析

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK

北京迅为·2024-08-28 06:35

RK3568驱动指南｜第十六篇 SPI-第185章 SPI子系统框架

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK

北京迅为·2024-08-28 06:35

MongoDB适用场景

MongoDB适用场景：大数据量存储：MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能：MongoDB能够实现高

Rverdoser·2024-08-28 06:05

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

力扣第71题：简化路径放弃栈模拟，选择数据流√（C++）

在Unix风格的文件系统中，一个点（.）表示当前目录本身；此外，两个点（..）表示将目录切换到上一级（指向父目录）；两者都可以是复杂相对路径的组成部分。

Daking-·2024-08-28 05:31

应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说

绎岚科技·2024-08-28 05:31

AAAI2021推荐系统论文清单

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

R语言机器学习 KNN 2个例子

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子，代码和过程，全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章，KNN,K-NearestNei

waterHBO·2024-08-28 05:57

探索GGUF：利用llama.cpp高效运行大型语言模型

探索GGUF：利用llama.cpp高效运行大型语言模型在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但运行这些模型常常需要大量计算资源和复杂的配置。

Chen_Chance·2024-08-28 05:27

人工智能时代，程序员当如何保持核心竞争力？

目录前言一.AI辅助编程对程序员工作的影响二.程序员应重点发展的核心能力三.人机协作模式下的职业发展规划结束语前言随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,我们程序员应该如何应对?一.AI辅助编程对程序

禁默·2024-08-28 03:50

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构实现》大数据平台层

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-28 03:49

淘宝网购省钱技巧分享淘宝怎么买东西更省钱？

很早之前就已经开始实行网购返利，但还是有那么一部分人不愿意相信，戒备心的驱使下网购一直都是原价，但用大数据告诉你淘宝一年返利好几亿，就我本人一个月返利都好几百，特别是在双十一那种电商节的时候返利提现上千很容易

测评君高省·2024-08-28 03:17

勤劳兔码农·2024-08-28 01:33

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

大数据学习路线基础指南‌

随着信息技术的迅猛发展，‌大数据已成为当今社会的热门话题。‌无论是企业决策、‌市场分析还是科学研究，‌大数据都扮演着举足轻重的角色。‌

一马什么梅一·2024-08-27 23:24

kafka(一)Kafka概述

定义Kafka是一个的基于的（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

万事万物·2024-08-27 23:57

图数据库Neo4j从入门到精通视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目）

Neo4j+D3.js完整实战项目）课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/302课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com图数据库是目前大数据领域最火热的方向

菜花小噗噗·2024-08-27 23:23

学习笔记六：ceph介绍以及初始化配置

k8s对接cephceph是一种开源的分布式的存储系统，包含以下几种存储类型：块存储（rbd）文件系统cephfs对象存储分布式存储的优点：Ceph核心组件介绍安装Ceph集群初始化配置Ceph安装源安装基础软件包安装

风车带走过往·2024-08-27 23:49

快速收集信息，Python爬虫教你一招爬取豆瓣Top250信息！

随着科技不断发展，互联网已经进入了大数据时代。我们过去只能通过报刊杂志、电视广播获取到有限的信息，而现在，互联网上的海量数据，让我们享受到了信息自由。

不想秃头的里里·2024-08-27 22:45

CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

charlee44·2024-08-27 21:11

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

快手小店自动回复机器人脚本

快手小店自动回复机器人是一种利用人工智能AI技术，能够根据用户的会话咨询内容自动回复的工具。这种机器人可以帮助快手小店主快速、高效地回复客户消息，提升店铺的客户服务质量和销售效率。

清缓·2024-08-27 21:37

深入浅出fs-extra：Node.js文件操作的瑞士军刀

虽然Node.js内置的fs（文件系统）模块提供了基本的文件读写能力，但在实际开发中，我们往往需要更多的功能和更简洁的API。

NolanKy·2024-08-27 20:36

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-08-27 20:05

深入解析fs.ReadStream：Node.js中的文件读取流利器

在Node.js中，fs模块提供了一系列用于与文件系统交互的API，其中fs.ReadStream是一个非常重要的类，用于以流的形式读取文件内容。

软考鸭·2024-08-27 20:02

一点机器学习的体会

我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

zfq212·2024-08-27 20:18

【云原生】Kubernetes中常见的Pod故障排查定位与解决方案

《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，linux，she

景天科技苑·2024-08-27 20:00

机器学习——第十二章计算学习理论

目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论，目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

Distrii办伴：空间+科技+服务解决企业办公全生命周期需求

随着人工智能、大数据技术的应用场景逐步扩大，更丰富、更落地的企业服务场景将在不远的未来不断涌现。

娱扒小公主·2024-08-27 19:11

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

SEU-WYL·2024-08-27 19:57

我用Ehcache本地缓存把查询性能提升100倍，真香

目录业务背景如何通过缓存优化查询接口基于大数据离线平台进行缓存预热本地缓存框架Ehcache今天给大家来分享一个知识，那就是平时我们开发系统的时候，如何运用Ehcache这款本地缓存框架，把我们的查询性能大幅度提升优化

石杉的架构笔记·2024-08-27 19:26

磁盘I/O性能优化示例

1.操作系统层面的优化a.调整文件系统挂载选项对于Linux系统，可以通过修改/etc/fstab文件或使用mount命令来调整文件系统的挂载选项，以优化性

Tech Synapse·2024-08-27 19:56

AI辅助创作全攻略：如何高效利用人工智能撰写各类作品文字

在数字化时代的浪潮中人工智能（AI）已经渗透到咱们生活的方方面面，其中就包含文学创作领域。辅助创作不仅可以加强写作效率还能激发创作灵感宽创作视野。那么怎么样高效利用人工智能撰写各类作品文字呢？

草莓屁屁我不吃·2024-08-27 19:55

AI科学家的崛起：我们应该担忧吗？

人工智能在各个领域都具有颠覆性，科学研究也不例外。AI科学家的崛起、研究系统和数据分析系统的出现，以及由它们创造的新假设和理论，成为了对于科学未来及人类研究者角色的重要问题。

科技评论AI·2024-08-27 19:24

一分钟了解Galaxybase银河图数据库先锋版升级功能！

Galaxybase银河图数据库是一款创邻科技自主研发的商用图数据库，具有高性能、高可用、企业级安全等特性，支持大规模数据查询实时返回，快速挖掘关联关系，发现深层商业洞见，可广泛应用于金融、能源、电信、政企等行业中的大数据分析场景等场景

创邻科技·2024-08-27 18:51

国内首个图计算平台团体标准发布，创邻科技参与编撰

2024年，由中国通信标准协会批准的团体标准《大数据图计算平台技术要求与测试方法》（编号：T/CCSA470—2023）（下称：标准）正式实施。

创邻科技·2024-08-27 18:21

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y

de-feedback·2024-08-27 18:20

linux 复习

一、填空题1．CentOSLinux7默认采用的文件系统是xfs。2．在一个安装了1024MB内存的系统上安装Linux。对于这个系统来说，2048MB的交换分区是最好的。

北街风·2024-08-27 17:45

Flink SQL w/ Blink Planner执行流程解析（上篇）

Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

码农老K·2024-08-27 17:44

人工智能会取代母亲的地位吗？学者：亲子过于疏离会让未来成真

确切地说，CC是人工智能，即机器人。她被开发出来，成为照料孩子

好奇研究室·2024-08-27 17:38

大数据计算-SQL优化手段(CBO)-以Flink为例

文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中，SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化，第二轮会根据原计划，生成多条结合成本的的执行计划，根据cost进行排序，选出最优的执行计划。

wending-Y·2024-08-27 17:12

公众号粉丝少如何提升流量收入？

关于这个主题，我向人工智能AI提问，以下分享出来。讯飞星火：随着微信公众号的普及，越来越多的人开始关注公众号。

职业群主黄子宸·2024-08-27 16:13

（二十）Flink Paimon

数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。

springk·2024-08-27 16:38

磁盘管理与文件系统

目录一、硬盘存储容量1.1关键概念1.2硬盘存储容量公式二、1.Linux中使用的文件系统类型1.1磁盘分区的表示1.2文件系统1.3其他文件系统三、fdisk3.1fdisk-l3.2交互模式中的常用指令

爱吃糖的蠢猫·2024-08-27 16:38

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