多标记机器学习

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

华为OD机试E卷 - 通过软盘拷贝文件（Java & Python& JS & C++ & C ）

科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到软盘中，做到软盘中文件内容总大小最大。已知该软盘容量为1474560字
算法大师·2025-01-19 03:22

华为OD机试E卷 --通过软盘拷贝文件--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到软盘中，做到软盘中文件内
飞码创造者·2025-01-19 02:17

HarmonyOS 与 iOS：架构与优势的深度剖析

它们代表了两种不同的发展方向：前者以分布式架构和多终端融合为核心，后者则以精细化的用户体验和封闭的生态系统见长。以下将通过多个维度剖析它们的本质区别与各自的优势。
汪子熙·2025-01-19 00:27

正则表达式基础学习

目录1.基础1.1正则表达式的模式1.2正则表达式元字符和特性2.语法2.1普通字符2.2非打印字符2.3特殊字符2.4限定符2.5定位符2.6选择2.7反向引用3.修饰符（标记）4.元字符5.运算符优先级
RrEeSsEeTt·2025-01-18 23:22

QT Web UI设计与实现

1.1Qt_Web框架基础1.1.1Qt_Web框架基础Qt_Web框架基础Qt_Web框架基础引言,跨平台UI开发的利器在当前软件开发领域中，跨平台应用的需求日益增长，这不仅限于操作系统之间的兼容性，更多的是对多终端设备
QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:44

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

前言MediaCrawler是最近冲上Github热搜的开源多社交平台爬虫。虽然现在已删库，但还好我眼疾手快，有幸还Fork了一份，乘着周末，简单分析了下小红书平台的相关代码。
·2025-01-18 22:46

多学习别人的思路，形成自己的思路，高薪工作奔你而来！

后一篇链接在这接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分（这是一个链接）目录接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分2.Java序列化实现类JavaSerializer(1)JavaSerializationStream类代码实际例子1：序列化(2)JavaDeserializationStream代码实际例子2：反序列化Spark源码下类图在学习过程中，抓住主要问题，请思考问题为什么Kryo序列化更加
小白的大数据历程·2025-01-18 22:07

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

用C++实现一个基于模板的观察者设计模式

观察者模式定义观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，用于定义对象间的一对多依赖关系，使得当一个对象状态发生变化时，其所有依赖它的对象都会收到通知并自动更新。
CoderIsArt·2025-01-18 21:30

OpenSPG docker 安装教程

安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上，在数据集收集整理上，在知识图谱的信息抽取上等等，咬咬牙，多学习就可以解决
@comefly·2025-01-18 21:29

观察者模式

观察者模式（ObserverPattern）正是为解决这类问题而诞生的，它提供了一种对象间的一对多依赖关系，当一个对象状态改变时，所有依赖它的对象都会得到通知并自动更新。
咖啡の猫·2025-01-18 20:54

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

C++实现设计模式---中介者模式 (Mediator)

希望解耦多
计算机小混子·2025-01-18 19:36

【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

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

文心一言是中国百度公司研发的大规模语言模型，它有超多的参数，就像一个超级大脑，特别擅长理解并生成中文内容。在聊天啊、写文章啊、答题这些任务上表现不错，对中国文化和国情有更深的理解和适应能力。
周盛欢·2025-01-18 18:54

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

Elasticsearch 实战应用

要是没有Elasticsearch，用户想搜个商品，得等半天才能出结果，那多糟心啊。
周盛欢·2025-01-18 16:41

【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

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-智能网联汽车CAN总线-基于电压信号的CAN总线入侵检测系统设计与实现

模型入侵检测系统方案设计挑战和解决方案差分信号的采集与处理差分信号的特征提取入侵检测模型的设计入侵检测系统性能评估实验环境设置不同的车辆状态不同数量的攻击目标不同发送频率的攻击消息DeepSVDD模型与SVDD模型的比较本文篇幅较长，分为多篇
格图素书·2025-01-18 14:57

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
一叶_障目·2025-01-18 14:53

C语言魔法秀：代码中的“隐藏技能”大揭秘！从位运算到联合体的奇幻之旅

通过位运算，我们可以实现快速的数值计算、状态标记和数据压缩。例如，使用位与(&)和位或(|)运算可以高效地合并和分离标志位，使用位移(>)运算可以快速地进行数值的乘除
firdawn·2025-01-18 13:50

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

MySQL事物原理

这时候多个SQL语句操作数据库，就会出现事务多并发，交叉处理。比如银行存钱后再取钱，如果存钱的中途撤销操作，但取钱操作已经完成等等。
bxnms.·2025-01-18 12:08

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。
你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

低空经济市场竞争激烈，无人机研发公司如何突破困境?

低空经济是指以民用有人驾驶和无人驾驶航空器为主，以载人、载货及其他作业等多场景低空飞行活动为牵引，辐射带动相关领域融合发展的综合性经济形态。
无人机技术圈·2025-01-18 11:03

《深入浅出HTTPS》读书笔记（29）：TLS/SSL协议

◎协议设计的复杂性：一个完整的解决方案考虑的问题非常多，需要考虑扩展性、适用性、性能等方面，一旦方案设计不充分，攻击者不用攻击特定的密码学算法，而会基于协议进行攻击。
earthzhang2021·2025-01-18 11:03

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋·2025-01-18 10:25

蓝桥杯刷题

你需要输出最小的标准差是多
cx努力编程中·2025-01-18 08:45

BOOST c++库学习 之 lockfree库入门实战指南 以及 使用lockfree库时对比普通队列、栈的测试例子

核心组件1.无锁队列(boost::lockfree::queue)简介:boost::lockfree::queue是一个多生产者-多消费者（MPMC）的无锁队列，允许
Narcotis·2025-01-18 07:05

【Rust】——不安全Rust

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2025-01-18 07:02

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法
birdcome·2025-01-18 06:57

《提示工程的科学化探索与大语言模型交互革新》

文章信息摘要主题：提示工程的科学化与大语言模型交互革新核心内容：提示工程的科学化与系统化建立可复现的方法论形成系统性知识体系构建标准化流程和评估体系大语言模型带来的交互变革从指令驱动到对话驱动从单一输出到多轮复杂交互从工具到协作伙伴的转变提示对模型行为的影响机制认知层面
XianxinMao·2025-01-18 06:57

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

在机器学习的领域中，让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源，还能使模型更快地投入实际应用，为我们带来更高的效率和价值。
·2025-01-18 05:14

python学习笔记

按两次⌃Space可调用代码补全功能的特殊变体，这样您可以从没有在当前文件中声明的命名空间补全XML标记名称。如果命名空间尚未声明，则会自动生成声明。
浅夏入秋^_^·2025-01-18 05:20

linux服务器用amd,主力机从Intel换成AMD 32核锐龙 Linux之父：半年用下来感觉特好...

用了半年多Torvalds对AMD
胡厨厨·2025-01-18 05:16

如何防止缓存雪崩、击穿和穿透?思维导图 代码示例（java 架构)

思维导图结构防止缓存问题缓存雪崩分散过期时间设置随机的TTL（Time-To-Live）限流与熔断服务降级流量控制预热机制提前加载热点数据缓存击穿分布式锁使用Redis等工具实现分布式锁缓存冗余多副本存储异步更新异步加载数据到缓存缓存穿透
用心去追梦·2025-01-18 04:12

设计模式01：创建型设计模式之单例、简单工厂的使用情景及其基础Demo

3.DemousingSystem;usingSqlSugar;publicclassSqlSugarSingleton{//使用Lazy来保证延迟初始化和线程安全//Lazy通过内部的机制确保在多
我是苏苏·2025-01-18 04:40

艾编程coding老师课堂笔记：SpringBoot源码深度解析

Spring开源框架，解决企业级开发的复杂性的问题，简化开发AOP，IOCSpring配置越来多，配置不方便管理！
艾编程前端技术·2025-01-18 04:36

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

华为OD机试E卷 --字符串分割--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

对于新组成的每一个子串，如果它含有的小写字母比大写字母多，则将这个子串的所有大写字母转换为小写字母;反之，如果它含有的大写字母比小写字母多，则将这个子串的所
飞码创造者·2025-01-18 02:31

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。
eclipsercp·2025-01-18 01:21

面对 this 指向丢失，尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:57

每次启动项目的服务，电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器，100行源码揭秘！

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:27

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。
不牌不改·2025-01-18 00:43

Taro 源码揭秘：4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序，build 编译打包是如何实现的？

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:26
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