初面机器学习第12页

【Python深入浅出㊵】解锁Python3的requests模块：网络请求的魔法钥匙

目录一、requests模块初相识二、requests模块的基本使用（一）安装requests模块（二）发送GET请求（三）发送POST请求（四）响应内容处理三、requests模块的高级应用（一）会话维持

奔跑吧邓邓子·2025-02-14 10:36

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

Windows 11 卸载 Edge

前言咋说呢，Edge确实有它好的一面，自带微软翻译速度可观，确实是Chrome自带翻译不可用现状下的首选（李玲玲你好啊），但是深度绑定微软生态，而且还挺重，使我最终放弃了使用Edge，并千方百计想要卸载掉它

Anyexyz·2025-02-14 09:00

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

主要发现随着各大企业开展大量人工智能采用和开发项目，应用安全弱点的暴露程度不断提高，包括人工智能管道软件组件库存不足，为攻击者创造了新的攻击面。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

基于Win XDMA的PCIE 2.0 X8速率不足原因分析与解决方案

以下从硬件、软件及配置三方面分析原因。二、硬件链路问题物理层链路质量信号完整性差：PC

RunningCamel·2025-02-14 06:04

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差（MSE）

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ，专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化

订阅：https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ，专门用于大型语言模型的4

新加坡内哥谈技术·2025-02-14 03:00

Docker 常用命令基础详解（一）

一、Docker初相识在当今数字化时代，软件开发和部署的效率与灵活性成为了关键因素。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-14 02:25

大语言模型应用指南：以ChatGPT为起点，从入门到精通的AI实践教程

前言在20世纪末和21世纪初，人类经历了两次信息革命的浪潮。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！第一次是互联网时代的兴起，将世界各地连接在一起，改变了人们获取信息和交流的方式。

Python程序员罗宾·2025-02-14 02:23

Python面试宝典：Python中与Django相关的面试笔试题（1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer）

DjangoMTV架构（模型-模板-视图）特性快速开始数据库和模型URL路由和视图模板Django面试题面试题1面试题2面试题3面试题4面试题5面试题6面试题7面试题8面试题9面试题10更多面试题请查阅：Python面

脑洞笔记·2025-02-14 01:17

书籍-《机器学习数学基础》

：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础

·2025-02-14 01:30

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

线性回归（LinearRegression）是机器学习中最基础的算法之一，它用于研究两个变量之间的线性关系，即一个变量（自变量）如何影响另一个变量（因变量）。3.2线性回归的数学直觉线性

山海青风·2025-02-14 01:45

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。

山海青风·2025-02-14 01:14

数学到底在哪里支撑着编程

在这篇文章中，我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用，包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图

·2025-02-14 00:26

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景

换句话说，NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术，它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

1.关于梯度下降的说法正确的是：A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案：D（学习率过大会导致不稳定，可能震荡或无法收敛）2.在以下算法中，哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构

大F的智能小课·2025-02-13 23:02

手把手教你给 windows装个vmware虚拟机

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全：书单导航页（点击右侧极客侠栈即可打开个人博客）：极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全

python算法小白·2025-02-13 23:30

【Elasticsearch】分词器概述

这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词，这些分词被编码为向量，供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。

risc123456·2025-02-13 22:28

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。

奋进小青·2025-02-13 17:25

探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析

Echo_Wish·2025-02-13 17:23

美团一面，有点难度。

一位粉丝朋友分享了最近参与美团民宿旅游业务线的一面的经历，全程约1小时，面试官围绕高并发、分布式事务、性能优化等高频考点展开追问，问题密集且注重落地细节。以下是完整问题整理+回答思路+扩展解析，助你避坑！一、项目与高并发场景1.“介绍一个项目中的难点，并说明QPS和用户量峰值？”回答示例：项目背景：民宿节日大促活动，瞬时流量激增（如春节、国庆），用户抢购特价房源。核心数据：QPS峰值：约8000（

·2025-02-13 16:08

无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合制图教程

数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。

岁月如歌，青春不败·2025-02-13 16:16

攻克AWS认证机器学习工程师（AWS Certified Machine Learning Engineer） - 助理级别认证：我的成功路线图

引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理（AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate）级别证书时，我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。

硅基创想家·2025-02-13 16:14

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU

·2025-02-13 16:03

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

Django学习笔记（第一天：Django基本知识简介与启动）

一方面为了解决当前公司没有自动化测试平台的痛点，另一方面为了向更高级的测试架构师转型，于是重温Django的知识，用于后期搭建测试自动化平台。

S1901·2025-02-13 14:35

常见的深度学习模型总结

发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

两万文字教你掌握Git和GitHub的使用

2.安装Git和GitHub2.1安装GitHub2.2安装Git3.Git初尝试3.1总结3.2练习4.Git重要特性4.1帮助、日志和比较4.2忽略文件4.3总结4.4练习5.分支5.1总结5.2练习

herosunly·2025-02-13 13:29

Tenserflow学习笔记【一：Python入门】

Python序列数据结构初习一.前言Python的两种主要的序列数据类型二.关于序列的相关操作1.索引2.切片[开始位置：结束位置]3.获取长度len()4.添加元素①append()②insert(a

邪魔小屁屁·2025-02-13 13:23

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建，随后进入了数据处理和算法的优化阶段，如今，随着人工智能和机器学习技术的快速应用，自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《

Coding Happily·2025-02-13 11:05

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

萌虎不虎·2025-02-13 09:25

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

计算机视觉工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考

一、相机1、分类按芯片类型分类：CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类：线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类：模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类：黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小

坐望云起·2025-02-13 08:16

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。

仇辉攻防·2025-02-13 07:04

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通

小源学AI·2025-02-13 07:04

从0到1：ArkTS实现鸿蒙策略模式全解析

策略模式初窥策略模式（StrategyPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以相互替换，且算法的变化不会影响到使用算法的客户端。

谢道韫689·2025-02-13 06:26

临水逸·2025-02-13 05:50

2024年机器学习高薪认证

在这个数字时代，各大公司都在优先考虑使用AI（人工智能）和ML（机器学习）来解决各种问题。

科技评论AI·2025-02-13 04:16

力扣动态规划-28【算法学习day.122】

习题1.执行操作可获得的最大总奖励I题目链接:3180.执行操作可获得的最大总奖励I-力扣（LeetCode）题面:附上灵神代码:importjava.math.BigInteger;classSolution

南宫生·2025-02-13 04:16

力扣动态规划-24【算法学习day.118】

习题1.和为目标值的最长子序列的长度题目链接:2915.和为目标值的最长子序列的长度-力扣（LeetCode）题面:附上大佬代码:classSolution{publicintlengthOfLongestSubsequence

南宫生·2025-02-13 04:46

美团一二面&东方财富一面

1.请尽可能详细地说明，为什么Reacthooks不能写在条件和循环表达式中？你的回答中不要写出示例代码。ReactHooks不能写在条件和循环表达式中的原因主要涉及到React的内部工作机制和Hooks的设计原则。以下是详细的解释：1.Hooks的调用顺序ReactHooks必须在函数组件的顶层调用，不能嵌套在条件语句或循环语句中。这是因为React依赖于Hooks的调用顺序来管理组件的状态和副

Redstone Monstrosity·2025-02-13 03:05

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器（Transformer）？通俗介绍：学术解释：2.什么是预估器（Estimator）？通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预

人才程序员·2025-02-13 03:04

多图详解VSCode搭建Python开发环境

爱编程的喵喵·2025-02-13 02:26

更符合DeepSeek的提问方式，学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词！

例如不要问“如何学习机器学习？”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题，可将其拆解为多个小问题，逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗？”

AIWritePaper官方账号·2025-02-13 01:23

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