初面机器学习第13页

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。

xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！

Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习

奔跑吧邓邓子·2025-02-12 22:57

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？

prince_zxill·2025-02-12 20:12

Python 调用 Azure OpenAI API

在人工智能和机器学习快速发展的今天，AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。

ivwdcwso·2025-02-12 18:27

AI写代码工具赋能前端创业：效率提升，弯道超车

AI前端开发如何助力自主创业在创业初

·2025-02-12 18:02

生物制药企业选择谷歌云的理由有哪些？

生物制药公司也加大了在药物研发领域的投入，其中一方面就是搭载云平台。那么，生物制药公司选择谷歌云的原因有哪些呢？

·2025-02-12 18:53

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例

sz66cm·2025-02-12 16:40

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。

weixin_40941102·2025-02-12 15:38

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

TIOBE指数2018年9月

在20世纪90年代初，它进入了图表。然后又花了10年才首次达到TIOBE指数前10名。之后，它慢慢地但肯定地接近前5名并最终进入前3名.Python正变得越来越普遍。

毕奥莎伐尔·2025-02-12 08:21

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

琛哥的程序·2025-02-12 07:47

冲一下阿里，感觉不是很难

新的一周又来了，今天分享的是训练营的朋友在阿里的一面，看了一下面试的内容，感觉挺简单的，你做一下试试：Redis数据消失的原因Redis中的数据如果既没有设置过期时间也没有被显式删除但仍然消失了，可能是因为配置了持久化策略

·2025-02-12 05:37

Java 2024年面试总结（持续更新）

目录最近趁着金三银四面了五六家公司吧，也整理了一些问题供大家参考一下（适合经验三年左右的）。

m0_74825656·2025-02-12 04:50

2024年Java篇：蚂蚁金服、拼多多、字节跳动的面试总结（干货）

二面自我介绍下呗开源项目贡献过代码么？

2401_89740557·2025-02-12 03:48

【例0060】2d mesh all faces 创建一个2D网格，将所有面都进行网格划分

文章作者：里海来源网站：NX二次开发官方案例专栏简介《2dmeshallfaces根据代码，这段代码的功能是创建一个2D网格，将所有面都进行网格划分》这是一个NX二次开发官方小例子，下面是代码和解析。

王牌飞行员_里海·2025-02-12 03:13

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。

一只贴代码君·2025-02-12 02:12

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

对初入芯片行业新人的建议

授权发明专利30+的芯片工程师，聊聊我的经历。首要一点：摆脱小农思维束缚，不要试图学会所有技能。刚开始流片，最纠结的点在于，对光刻、干法、高温等工艺，我到底要了解多深？比如光刻工艺，我对光刻线宽、光刻胶形貌大概清楚，那曝光能量、烘干条件要不要学习？干法工艺，对介质刻蚀后的形貌有概念，那具体的刻蚀条件要不要记住？这些细节，学起来，永无止境。如果逼迫自己掌握芯片制备中的所有知识，辛苦不说，也容易挫败。

晏小北·2025-02-11 23:17

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含

人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

MySQL数据操作的增删查改

无论是初入数据库领域的初学者，还是寻求

mhjmhj_·2025-02-11 17:02

第一次面字节，一面很简单，二面被疯狂拷打！

先来唠唠实习经历对于即将参加校招的学生来说至关重要。那些在知名科技公司实习过的学生，往往在校招招聘中更容易获得青睐，有时甚至可以直接获得正式职位，免去了激烈的校招竞争。实习不仅仅是简历上的一笔，它代表着你已经掌握了基本的技术开发能力，比如数据库设计、操作，以及HTTP请求和JSON响应处理等。此外，实习还能让你熟悉Linux环境和Git协作，甚至可能积累处理线上问题的经验，比如接口性能问题、数据库

·2025-02-11 16:02

如何测量stp/step/prt等三维图纸？

1、点到面：点击指定第一个要测量的点，再点击要测量的面，即可看到距离结果，还可随意拖动测量结果框，调整至合适的位置；2、面到面：依照上述操作，点击两个平行的面，注意，当选择测量对象的时候，点击错误时不显示

·2025-02-11 16:30

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-11 16:50

【转】前端组件化框架之路

在大型软件中，组件化是一种共识，它一方面提高了开发效率，另一方面降低了维护成本。

weixin_33924220·2025-02-11 15:15

2015前端组件化框架之路(转)

在大型软件中，组件化是一种共识，它一方面提高了开发效率，另一方面降低了维护成本。

aisheng3237·2025-02-11 14:10

arcgis for js实现平移立体效果

本文将介绍如何使用ArcGISAPIforJavaScript实现平移立体效果，通过加载边界线，根据边界线平移生成新的面，再将天地图高亮区域覆盖其上，从而达到独特的视觉效果。

我不当帕鲁谁当帕鲁·2025-02-11 14:09

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

博客主页：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

Python生日管理系统（完整代码）

文章目录写在前面需求分析1.1功能分析1.2性能分析技术原理详细设计3.1登录界面3.2注册界面3.3修改密码3.4注销账户3.5生日界面下载代码运行效果4.1登陆界面4.2注册界面4.3修改密码4.4

Want595·2025-02-11 11:47

2025年黑客（网络安全）技术自学——高效学习

无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域，都有攻与防两面性，例如Web安全技术，既有Web渗透，也有Web防御技术（WAF）。

程序员羊羊·2025-02-11 11:45

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

SpringCloud Alibaba 实战之《生产实践：Sentinel 进阶应用场景》

本讲咱们将介绍三方面内容：Sentinel与Nacos整合实现规则持久化；自定义资源点进行熔断保护；开发友好的异常处理程序。

小米吃辣椒2022·2025-02-11 09:36

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

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