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修正线性单元
深度学习实战一:
线性
回归(基于Pytorch,含数据和详细注释)
线性
回归1、回归的概念2、回归的分类3、
线性
回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是,无论父母的身高多高或多矮,小孩的身高总是趋向于回到均值附近,也就是回归趋向均值!
若北辰
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2025-02-05 17:34
Python深度学习
深度学习
线性回归
pytorch
人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
在机器学习中,常用的模型包括
线性
回归、逻辑回
苹果酱0567
·
2025-02-05 16:23
面试题汇总与解析
课程设计
spring
boot
vue.js
java
mysql
可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质(
线性
代数基础)
可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义:设AAA为nnn阶矩阵,如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立:AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵,其中BBB是AAA的逆矩阵,记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解:事实上,该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa,它的倒数定义为
盼达思文体科创
·
2025-02-05 15:45
考研数二复习
线性代数
矩阵
机器学习
考研
学习
人工智能
伴随矩阵的定义详解(
线性
代数基础概念)
伴随矩阵的定义和推导过程(考研
线性
代数基础)伴随矩阵是一个线代里比较难理解的概念,计算起来也稍显复杂。我翻阅了教科书发现,伴随矩阵的定义用到了行列式和代数余子式的概念。
盼达思文体科创
·
2025-02-05 15:44
矩阵
线性代数
考研
线性
方程组、齐次与非齐次的基本概念(
线性
代数基础)
线性
方程组、齐次与非齐次的基本概念(
线性
代数基础)
线性
方程一个
线性
方程是指其变量的每项都是
线性
的,即每个变量的最高次方为1。
盼达思文体科创
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2025-02-05 15:44
考研数二复习
线性代数
机器学习
算法
考研
学习
数学建模
矩阵
构建一个研发助手Agent:提升开发效率的实践
小张:CRUD、
单元
测试、接口对接这些我:这些场景很适合用AIA
技术出海录
·
2025-02-05 15:13
人工智能
AI
ai
agent
软件项目管理 第2章 项目启动
软件项目管理第2章项目启动第2章项目启动节内测试项目启动概述
单元
测试第2章项目启动节内测试项目启动概述1.对于IT项目而言,有哪些项目干系人?
满天过海_春
·
2025-02-05 14:35
软件项目管理
项目管理
运行 Deepseek 视觉模型的方法
简介如果您有图形处理
单元
,则无需担心数据被收集,因为您可以在自己的机器上运行它。这一切都是免费的;方法如下!
知识大胖
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2025-02-05 13:30
NVIDIA
GPU和大语言模型开发教程
deepseek
人工智能
Shader编程:OpenGL入门与实践_2024-07-21_07-39-05.Tex
Shader编程:OpenGL入门与实践Shader基础Shader概述在计算机图形学中,Shader是一种程序,用于GPU(图形处理
单元
)上运行,以实现对图形的实时渲染。
chenjj4003
·
2025-02-05 13:00
游戏开发2
数据结构
java
android
javascript
服务器
STM32单片机学习记录(11.29)
一、STM326.4-PWM驱动程序1.PWM基本结构:运行控制——时基
单元
——输出比较
单元
——GPIO。
宣宣猪的小花园.
·
2025-02-05 12:17
STM32
stm32
无人机
嵌入式硬件
单片机
Maven在项目开发中到底起着什么作用?小白参考!
例如,通过mvncleaninstall命令,Maven会自动清理项目、编译源代码、运行
单元
测试,并将生成的文件打包成一个可执行的J
码场老菜鸟
·
2025-02-05 10:33
maven
java
iOS开发之UINavigationController的使用
这一篇记录的是iOS开发中UINavigationController的使用,UINavigation即导航栏,主要是用于页面间的导航切换,本篇要实现的就是利用导航栏,在UITableView中点击一个
单元
格
幸福在路上wellbeing
·
2025-02-05 08:22
ios
自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
定义逻辑回归模型:继承nn.Module类,定义一个
线性
层,并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。
知识鱼丸
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2025-02-05 06:42
machine
learning
机器学习
【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】3.1 NumPy图像大小调整实战
图像大小调整实战图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术代码实现:详细原理和源码注释实际应用案例:图像缩放在机器学习中的应用目录图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术3.1
线性
插值
精通代码大仙
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2025-02-05 06:36
numpy
python
numpy
python
开发语言
全面HTML与CSS入门教程:从基础到实践
教程包括创建HTML文档结构、表格、列表、表
单元
素、多媒体内容,以及CSS布局和响应式设计等主题。通过实际案例和习题,学生将学会如何将理论知识应用于实际网页设计中,实现从入门到基本掌握的目标。
草履虫稽亚娜
·
2025-02-05 04:28
【初中生讲机器学习】14. 手撕公式,一篇带你理解逻辑回归!
嘿嘿,好几篇前,好像是在
线性
回归那篇吧,我就说要讲逻辑回归,but当时被数学卡了一下(好吧不只一下)and正好遇上开学,
Geeker · LStar
·
2025-02-05 04:54
人工智能
机器学习
算法
机器学习
逻辑回归
人工智能
算法
分类算法
监督学习
排序算法3
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的:插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到
线性
排序的效率;但插入排序一般来说是低效的,因为插入排序每次只能将数据移动一位;希尔排序的基本思想是
終不似少年遊*
·
2025-02-05 03:19
排序算法
算法
python
【算法】动态规划专题② ——LIS(最长递增子序列) python
目录前置知识问题描述DP解法小试牛刀举一反三实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题①——
线性
DPpython问题描述题目是说:给定一个整数数组,找到其中最长的严格递增子序列的长度。
查理零世
·
2025-02-04 22:44
算法
动态规划
python
GRU是门控循环
单元
是什么?
GRU是门控循环
单元
(GatedRecurrentUnit)的简称,它是循环神经网络(RNN)的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀
·
2025-02-04 22:13
万能科普
gru
深度学习
人工智能
机器学习
数据挖掘
学习方法
力扣整理版二:链表
链表是一种通过指针串联在一起的
线性
结构,每一个节点由两部分组成,一个是数据域一个是指针域(存放指向下一个节点的指针),最后一个节点的指针域指向null(空指针的意思)。
cherry_rainyyy
·
2025-02-04 21:33
leetcode
leetcode
链表
算法
scikit-learn实现SVM
核技巧:在实际应用中,许多数据集不是
线性
可分的,这就需要使用核
PeterClerk
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2025-02-04 19:23
支持向量机
scikit-learn
算法
2025最新最全AI大模型系统学习路线
必备基础知识**数学基础:**深入理解
线性
代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础:**熟练掌握至少一种编程语言,推荐Python,因为
大模型老炮
·
2025-02-04 18:13
人工智能
学习
大模型
知识图谱
大模型入门
AI大模型
大模型学习
《深度揭秘LDA:开启人工智能降维与分类优化的大门》
在众多应对这一难题的技术中,
线性
判别分析(LDA)脱颖而出,作为一种强大的监督学习降维方法,它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA:核心原理大起底
·
2025-02-04 18:03
前端人工智能算法
2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行
2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行:一、基础准备阶段数学基础:学习
线性
代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。
程序员辣条
·
2025-02-04 16:57
学习
大模型学习
AI产品经理
人工智能
LLama
大模型
大模型教程
【
单元
测试】Spring Boot 的测试库
SpringBoot进阶》系列,共包含以下文章:认识SpringAOP认识IoC容器和Servlet容器异常处理SpringBoot的测试库Controller、Service、Repository层的
单元
测试如果您觉得这篇文章有用
G皮T
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2025-02-04 16:56
#
测试基础
#
Spring
Boot
单元测试
spring
boot
unit
testing
unit
test
门控循环
单元
(GRU)
门控循环
单元
(GRU)门控循环
单元
(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体,旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题,并且相比于长短期记忆(LSTM),它具有更简洁的结构。
彬彬侠
·
2025-02-04 15:23
自然语言处理
GRU
门控循环单元
RNN
循环神经网络
PyTorch
NLP
自然语言处理
ArkUI中自定义组件的生命周期_arkui 生命周期
页面与自定义组件的区别自定义组件:@Component装饰的UI
单元
,可以组合多个系统组件实现UI的复用,可以调用组件的生命周期。页面:即应用的UI页面。
程序猿_zDT
·
2025-02-04 14:11
java
前端
开发语言
漫话最小二乘法-1.矩阵表示
先从最基本的
线性
回归说起最小二乘的用法。如图所示,蓝色圆圈描绘了一组点,可以大致看出这样一组
sHermit
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2025-02-04 12:23
最小二乘
向量表示
OpenGL学习笔记8——变换
OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是
线性
代数的知识,矩阵的运算、向量的运算。就不多写了,挑几个关键点的记一下。
lxbhahaha
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2025-02-04 11:18
#
OpenGL
opengl
glsl
cpp
图形学
《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀和(五) 二维前缀和
概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义 有关一维前缀和的概念,在《算法零基础100讲》(第57讲)前缀和(一)
线性
前缀和入门中已经较为清晰的阐述
英雄哪里出来
·
2025-02-04 11:45
《算法零基础100讲》
算法
线性代数
矩阵
前缀和
二维前缀和
使用numpy自定义数据集,使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
概述:支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,适用于
线性
和非
线性
分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集,并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山
·
2025-02-04 10:10
numpy
scikit-learn
支持向量机
使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的
线性
可分数据集
辞落山
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2025-02-04 10:40
pytorch
逻辑回归
人工智能
pdf转excel;pdf中表格提取
一、问题描述在工作中或多或少会遇到:需要将某份pdf中的表格数据提取出来,以便能够“修改使用”数据可将pdf中的表格提取出来,解决办法还有点复杂尤其涉及“pdf中表格不是标准的
单元
格”的时候,提取数据到
流形填表
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2025-02-04 09:33
pdf
excel
MySQL学习Day26——事务基础知识
事务会让数据始终保持一致性,能通过事务机制恢复到某个时间点,可以保证提交到数据库的修改不会因为系统崩溃而丢失1.查看引擎支持事务的情况:只有InnoDB存储引擎支持事务SHOWENGINES;2.基本概念:事务:一组逻辑操作
单元
糖JL是我儿
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2025-02-04 07:44
MySQL学习
mysql
学习
数据库
【前端】HTML
----2.2标题标签h1到h62.3段落标签p2.4换行标签br2.5格式化标签2.6图片标签img2.7超链接标签a三、表格标签3.1常用标签3.2合并
单元
格四、列表标签五、表单标签5.1表单域:form
鸽鸽程序猿
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2025-02-04 06:06
前端
前端
html
Zynq UltraScale+ MPSoC 在linux系统运行R5 裸机程序 remoteproc - R5
remoteproc启动R5ZYNQUltraScale+MPSoCLinux+ThreadXAMP玩法ZynqUltraScale+MPSoC包含Cortex™-A53处理器和Cortex™-R5实时处理
单元
愧莫佳话
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2025-02-04 06:03
linux
arm
构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统
1.问题背景与建模:从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中(例如生产调度、资源分配等),多个自治决策
单元
(智能体)需要在一个共享的环境中协同工作,每个智能体只能获取局部信息(
由数入道
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2025-02-04 05:30
分布式
强化学习
智能体
Neo4j图数据库初识
图数据库初识目录什么是图数据库为什么使用图数据库Neo4j的下载安装Cypher查询语言Neo4j的各类API事务Neo4j数据建模大规模数据导入neo4j一.什么是图数据库关键词:存储图结构数据,NoSQLNeo4j的基本要素(构造
单元
六尘
·
2025-02-04 03:45
知识图谱
nosql
neo4j
数据库
机器学习--学习计划
第1周:数据与监督学习基础学习目标:掌握数据预处理、
线性
模型与分类任务的基础流程。
kyle~
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2025-02-04 03:42
机器学习
机器学习
学习
人工智能
机器学习笔记20241017
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非
线性
激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing
tt555555555555
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2025-02-04 03:11
学习笔记
深度学习
机器学习
笔记
人工智能
2024年Python常用模块 之 openpyxl模块——用于处理excel表格(1)
行(row):1,2,3,4,5,6………一张工作表最多有65536行列(column):A,B,C,D………张工作表最多有256列
单元
格(cell):B1,C1一个简单使用助我们完成基操:======
2401_84556480
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2025-02-04 02:34
程序员
python
excel
开发语言
excel里面的数据怎样批量地处理,把数据竖排便成横排?
例如,假设你有一列数据如下:产品苹果香蕉橙子葡萄西瓜你需要将这些产品名称从竖排(列)转为横排(行),那么你需要选中从A1到A5的这五个
单元
格——可以直接点击并拖动鼠标从A1
单元
格拖到A5
单元
格或者点击A1
保卫大狮兄
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2025-02-04 02:33
excel
SpringDataJPA之JpaRepository和JpaSpecificationExecutor接口
JpaRepository1.创建接口2.
单元
测试JpaSpecificationExecutor1.创建接口2.具体功能2.1单条件查询2.2多条件查询2.3分页2.4排序2.5分页排序本文我们来介绍下
2401_89323952
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2025-02-04 01:30
log4j
java
开发语言
Doris中架构和mysql语法的差异
Doris的架构只设FE,BE两种角色,两个进程,不依赖于外部组件,方便部署和运维,FE和BE都可
线性
扩展。
苦苦挣扎的小码农
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2025-02-03 23:13
架构
Sklearn 中的
线性
回归模型
线性
回归的数学模型假设单变量回归模型:hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\
Cacciatore->
·
2025-02-03 23:40
机器学习
sklearn
线性回归
人工智能
机器学习
python
算法基础——一致性
可以将多路处理器理解为单机计算机系统内部的分布式场景,它有多个执行
单元
,每一个执行
单元
都有自己的存储(缓存),一个执行
单元
修改了自己存储中的一个数据后,这个数据在其他执行
单元
里面的副本就面临数据一致的问题
黄雪超
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2025-02-03 23:10
大数据基础
#
算法基础
大数据
算法
一致性
Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作
它通过
线性
变换将原始高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向(主成分),沿着这些方向对数据进行投影,从而实现降维。1
AI天才研究院
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2025-02-03 20:17
大数据AI人工智能
AI大模型企业级应用开发实战
计算
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
第28节课:前端项目实战—从需求分析到开发流程的全方位指南
目录项目需求分析与设计项目背景与目标项目背景项目目标需求收集与分析用户需求业务需求项目设计技术栈选择系统架构设计数据库设计项目开发流程环境搭建安装Node.js和npm初始化项目编码实践组件化开发状态管理测试与调试
单元
测试集成测试部署与维护部署维护结语在前端开发领域
学问小小谢
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2025-02-03 20:45
HTML学习笔记
前端
需求分析
安全
web安全
网络
性能优化
html5
FFmpeg源码:av_base64_decode函数分析
由于log264=6,所以每6个比特为一个
单元
,对应某个可打印字符。3个字节相当于24个比特,对应于4个Base64
单元
,即3个字节可由4个可打印字符来表示。
崔杰城
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2025-02-03 20:43
FFmpeg源码分析
ffmpeg
7.1.普通一维DP问题
普通一维DP问题在C++中,一维动态规划(1DDP)是处理
线性
序列问题的核心方法。这类问题的状态通常只依赖前一两个状态,可以用一维数组(或变量)存储中间结果。
赵鑫亿
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2025-02-03 19:39
c++数据结构与算法
c++
算法
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