吴恩达老师【机器学习】

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？
2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。
码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark
house.zhang·2025-01-19 22:40

隐私计算开源助力数据要素流通

主讲老师：李宏宇课程链接：第2讲：隐私计算开源助力数据要素流通丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili1、数据要素流转与数据内外循环这是数据的生命周期也是数据流转的链路图，我们可以发现数据流转可以分为数据采集加工和数据价值释放两个部分
HZGame.·2025-01-19 21:08

隐语安装部署

主讲老师：周爱辉讲课链接：第4讲（上）：隐语安装部署-理论篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili主讲老师：王祖利讲课链接：第4讲（下）：SecretFlow与Secretnote的安装部署
HZGame.·2025-01-19 21:08

数据可信流通

主讲老师：韦韬学习链接：第1讲：数据可信流通，从运维信任到技术信任丨隐私计算实训营第1期_哔哩哔哩_bilibili【一图读懂｜数据二十条】-国家发展和改革委员会(ndrc.gov.cn)“数据二十条”
HZGame.·2025-01-19 21:37

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。
墨夶·2025-01-19 21:34

【赵渝强老师】MongoDB文档级别的并发控制

MongoDB在执行写操作时，WiredTiger存储引擎会在文档级别进行并发控制。换句话说在同一时间点上，多个写操作能够修改同一个集合中的不同文档；而当多个写操作修改同一个文档时，必须以序列化方式执行。这意味着如果当前文档正在被修改，其他写操作必须等待该文档上的写操作完成之后才能进行修改。对于大部分的文档读写操作，WiredTiger引擎使用的都是乐观锁；而在数据库和集合级别，WiredTige
·2025-01-19 19:28

【赵渝强老师】MongoDB逻辑存储结构

MongoDB的逻辑存储结构是一种层次结构，主要包括了三个部分，即：数据库（Database）、集合（Collection，也可以叫做表）和文档（Document，也可以叫做记录）。MongoDB的逻辑存储结构是面向用户使用的，使用mongoshell或者应用程序操作MongoDB时，主要就是操作的MongoDB逻辑存储结构。视频讲解如下：https://www.bilibili.com/vide
·2025-01-19 19:57

【赵渝强老师】PostgreSQL的数据库

PostgreSQL的逻辑存储结构主要是指数据库中的各种数据库对象，包括：数据库集群、数据库、表、索引、视图等等。所有数据库对象都有各自的对象标识符oid（objectidentifiers）,它是一个无符号的四字节整数，相关对象的oid都存放在相关的系统目录表中，比如数据库的oid和表的oid分别存放在pg_database,pg_class表中。下图展示了PostgreSQL数据库的逻辑存储结
·2025-01-19 19:56

【赵渝强老师】PostgreSQL的数据库集群

PostgreSQL的逻辑存储结构主要是指数据库中的各种数据库对象，包括：数据库集群、数据库、表、索引、视图等等。所有数据库对象都有各自的对象标识符oid（objectidentifiers）,它是一个无符号的四字节整数，相关对象的oid都存放在相关的系统目录表中，比如数据库的oid和表的oid分别存放在pg_database,pg_class表中。下图展示了PostgreSQL数据库的逻辑存储结
·2025-01-19 19:25

网上教务评教管理系统（教学评价系统）

学生可以在网上选择课程和评分，给老师和教学信息，老师可以检查学生对其教学评价结果和信息，对同行的教学质量，管
QQ346127357·2025-01-19 19:18

【赵渝强老师】Kubernetes中Pod的探针

在K8s集群中，当Pod处于运行状态时，kubelet通过使用探针（Probe）对容器的健康状态执行检查和诊断。Kubernetes支持的三种类型的探针。视频讲解如下：https://www.bilibili.com/video/BV1V1tFenEXL/?aid=113130512390...下面分别进行介绍。livenessProbe（存活探针）该类型的探针将检查Pod中的容器是否正在运行。如
·2025-01-19 18:48

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。
小码快撩·2025-01-19 16:21

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。
Blair Long·2025-01-19 15:14

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。
suimodina·2025-01-19 15:42

【赵渝强老师】MongoDB的Journal日志

数据是MongoDB的核心，MongoDB通过使用Journal日志保证数据的安全。Journal日志用于记录上一个检查点之后发生的数据更新，并将更新的信息顺序写入Journal日志文件中。通过使用Journal日志能够将数据库从系统异常终止事件中还原到一个有效的状态。通过6.5.1.3小节的介绍了解到，MongoDB使用预写日志机制实现数据的持久化。每个Journal日志文件的大小是100M，并
·2025-01-19 15:44

【赵渝强老师】PostgreSQL的物理存储结构

PostgreSQL在执行initdb的数据库集群初始化时会指定一个目录。该目录通过环境变量$PGDATA来表示。当数据库集群初始化完成后，会在这个目录生成相关的子目录以及一些文件。这些生成的文件就是PostgreSQL的物理存储结构中的文件。如下图所示。如上图所示，环境变量$PGDATA指向的目录就是/home/postgres/training/pgsql/data。下表说明了其中的每个目录的
·2025-01-19 15:11

【赵渝强老师】PostgreSQL的WAL预写日志文件

PostgreSQL数据库的物理存储结构主要是指硬盘上存储的文件，包括：数据文件、日志文件、参数文件、控制文件、WAL预写日志文件等等。下面重点讨论一下PostgreSQL的WAL预写日志文件。视频讲解如下：https://www.bilibili.com/video/BV1HCWBehEjj/?aid=113020218901...WAL是WriteAheadLogging的缩写，即预写日志，它
·2025-01-19 15:11

【赵渝强老师】PostgreSQL中的模式

在PostgreSQL中，所有的数据库对象都是属于模式中的对象。这里的数据库对象包括：表、索引、视图、存储过程、触发器等等。所有数据库对象都有各自的对象标识符oid（objectidentifiers）,它是一个无符号的四字节整数，相关对象的oid都存放在相关的系统目录表中，比如数据库的oid和表的oid分别存放在pg_database,pg_class表中。下面重点介绍一下PostgreSQL中
·2025-01-19 15:11

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

华为OD机试D卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析java源码js源码python源码c++源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？
飞码创造者·2025-01-19 13:55

华为OD机试 - 智能成绩表 - 数组（Java 2024 D卷 100分）

一、题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗?二、输入描述第1行输入两个整数，学生人数n和科目数量m。
哪 吒·2025-01-19 12:20

华为OD机试E卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？
飞码创造者·2025-01-19 11:45

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward
KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。
KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二
好评笔记·2025-01-19 03:24

[2847]基于JAVA的蜂蜜销售智慧管理系统的设计与实现

毕业设计（论文）开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的蜂蜜销售智慧管理系统的设计与实现指导老师（一）选题的背景和意义在当前信息化高速发展的时代，企业管理方式也在不断更新和进步。
阿鑫学长【毕设工场】·2025-01-18 22:45

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用，解释微调如何提升生成模型的效果，并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型，如GPT系列，通常通过接受一个输入
疯狂小料·2025-01-18 21:04

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000
坐吃山猪·2025-01-18 21:02

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换
闲人编程·2025-01-18 20:23

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce
摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
半截诗·2025-01-18 19:06

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。
·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。
木觞清·2025-01-18 18:56

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

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·2025-01-18 16:10

c语言实验使用什么作用,c语言实验总结与反思

在这个星期里，同学们都很认真的做着那20多道实训题目，遇到不懂的互相请教，或请问老师。非常感谢老师对我们的帮助，这次实训使我受益匪浅，收获了很多。
努力的大头兵·2025-01-18 15:04

非科班研究生转码-零基础学java笔记总结复习（2）

说明：该Java笔记是基于B站韩顺平老师讲的Java来总结提炼的，其中参考了韩老师总结的笔记。具体内容可到B站观看韩顺平老师的Java详细了解。省略号表示不重要。。。具体参考韩老师笔记。
Javaer.Zhang的乞讨之路·2025-01-18 14:29
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