图机器学习课程笔记第4页

Kubernetes(K8S)学习笔记（2）：Kubernetes架构

工作节点托管着组成工作负载的Pod，控制平面负责管理工作节点以及Pod，以下为Kubernetes集群组件的逻辑关系图

徐卷·2025-03-24 20:13

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

二、啸叫抑制算法视频演示啸叫抑制算法演示视频三、语谱图3.1产生啸叫效果3.2去啸叫后的效果四、总结这一节我们主要记录了啸叫抑制（去啸叫）算法的效果演

aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

MySQL 奇幻之旅：从基础探秘到高级应用魔法

一、MySQL基础：城堡基石的雕琢（一）数据库与表的操作：构建数据的栖息之所数据库创建与管理：绘制数据城堡的蓝图：犹如精心绘制城堡的设计图，我熟练掌握了使用CREATEDATABASE语句创建数据库的魔法咒语

进阶的华夫饼进大厂·2025-03-24 18:24

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用引言在雷达信号处理（图1）、数字通信系统等工程领域，瞬时相位作为信号时频分析的核心参数，承载着调制信息解调、目标特征提取等关键功能。

小驴技术站·2025-03-24 18:21

Python实现微博关键词爬虫

废话不多说，先上结果图。2.项目实现思路该爬虫通过向微博的搜索接口发送HTTP请求，获取与指定

才华是浅浅的耐心·2025-03-24 18:49

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

深入浅出JVM性能优化：从理论到实践

一、JVM架构与内存模型深度解析1.1JVM运行时数据区全景图方法区（元空间）：存储类信息、常量池等元数据堆内存：对象实例存储核心区域YoungGeneration（新生代）Eden区（对象诞生地）Survivor

rider189·2025-03-24 16:37

电脑开机后主机正常运行但是显示器黑屏（最全解决方案）

自己捣鼓电脑好几年，也算是个图吧垃圾爱好者，捣鼓电脑多年没有遇到过很难搞定的问题，唯独今年，被一个问题搞得心态有点崩，这个问题就是我的文章标题了。

ok060·2025-03-24 15:32

OpenCV 基础模块 Python 版

OpenCV基础模块权威指南（Python版）一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core：基础数据结构与操作（Mat/Scalar/Point）│└─imgproc

ice_junjun·2025-03-24 15:31

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

AI大模型产品经理学习路线，2025最新，从AI产品经理零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇够了！

一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图等）和常用算法（如排序

AGI-杠哥·2025-03-24 14:23

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-24 14:20

最小生成树C

最小生成树是所有节点的最小连通子图，即：以最小的成本（边的权值）将图中所有节点链接到一起。图中有n个节点，那么一定可以用n-1条边将所有节点连接到一起。

He11o__Wor1d424·2025-03-24 14:50

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

“ 5G+数字保护区方案”亮相5G+工业互联网大会，科技赋能生态，保护长江江豚

5G+工业互联网大会-现场图IPLOOK5G核心网设备精彩亮相本次大会，在会场设置5G+江豚数字化保护展示区，为参展人员全方位展示了5G+“智在感知，慧及管控”数

爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:42

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

1.介绍NebulaGraph的定位和用途NebulaGraph是一款开源的分布式图数据库，专注于存储和处理大规模图数据。

一休哥助手·2025-03-24 11:26

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上

赛卡·2025-03-24 09:40

2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....

本文目录如下：目录⛳️研赛及概况一、竞赛背景与目的二、组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、

宇哥预测优化代码学习·2025-03-24 08:03

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性

Fansv587·2025-03-24 06:17

前端实例：轮播图效果

利用HTML、CSS和JavaScript实现轮播图效果。

2301_81535770·2025-03-24 06:14

Axios源码深度剖析 - XHR篇

可以用在浏览器和node.js中，目前在github上有42K的star数##分析axios-目录-[axios项目目录结构](#axios项目目录结构)-[名词解释](#名词解释)-[axios内部的运作流程图]

IT博客技术分享·2025-03-24 06:42

【STM32】智能避障红外小车

文章目录直流电机`motor.c/motor.h`红外对管红外循迹利用脉冲宽度调制技术（PWM）控制电机转速避障`red.c/red.h`编译环境：keil5SourceInsightSTM32F103X原理图：

Alioooooooon·2025-03-24 06:10

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类1.kv键值对：2.文档型数据库（bson和json一样）：3.列存储数据库：4.图关系型数据库

.墨迹.·2025-03-24 05:37

wps字符很分散

解决效果图

翻滚吧键盘·2025-03-24 04:21

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图

图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求，借力能源绿色低碳转型的契机，以信息技术广泛应用为主导，大力推进“智能制造”，“淬炼”智慧钢铁。

智慧园区·2025-03-24 03:11

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切图扑软件采用自主研发的HT

智慧园区·2025-03-24 03:41

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。

eahba·2025-03-24 01:54

人民日报报道，华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景

数字经济发展的背后，是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后，是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后，是专注于数据可视化Web组态开发的厦门图扑软件科技有限公司

智慧园区·2025-03-24 01:51

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。

Star Patrick·2025-03-24 01:21

Python调用fofa API接口并写入csv文件中

链接如下，点击跳转：网络空间测绘引擎集合：Zoomeye、fofa、360、shodan、censys、鹰图然而当我们需要针对单个引擎进行二次开发时，页面就不能满足我们的需求了，这就需要参考API文档进行简单的数据处理

YOHO !GIRL·2025-03-23 23:41

数据结构之顺序表和栈

1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。

Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

对于中间层的特征图，Cin可能为64、

谦亨有终·2025-03-23 22:26

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？