大数据&机器学习&人工智能

避坑指南：chatgpt账号购买成品号- chatgpt 4.0 plus成品号购买手册！

购买ChatGPT账号的注意事项及指南✨在当前人工智能技术快速发展的背景下，ChatGPT作为一种强大的语言模型工具️，受到了广泛关注。
·2025-03-10 17:50

2025年大模型AI产品经理学习路线图：零基础到精通，一篇收藏，开启学习之旅！悄悄努力然后惊艳所有人

随着人工智能技术的发展，尤其是大模型（LargeModel）的兴起，越来越多的企业开始重视这一领域的投入。
AGI大模型老王·2025-03-10 17:30

大数据与hdfs创建文件夹

注意事项:在hdfs上操作的文件,创建文件的时候注意他与linux是不一样的(模式如下:)hdfsdfs-mkdir/test1错误示例:否则,无论如何hdfsdfs-ls/test1/都没有文件的
猫猫头有亿点炸·2025-03-10 17:30

【基础5】归并排序

优缺点优点缺点✅稳定排序（相等元素顺序不变）❌额外空间（需O(n)临时数组）✅时间复杂度稳定O(nlogn)❌递归可能栈溢出（极大数据
流光听风语·2025-03-10 17:29

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。
油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

Linux虚拟化技术：Docker与KVM的原理与应用

博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享，用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！
鸽芷咕·2025-03-10 16:56

计算机学习的五大避坑指南新手必藏

例如，Java适合企业级应用开发，Python在数据分析和人工智能领域有广泛应用，而JavaScript则是前端开发的基础。明确自己的职业发展方向，选择与之匹配的语言进行深入学习。
编程诗人华仔·2025-03-10 16:52

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学，聚焦于“人工智能之知识图谱”，是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。
黄晗昂Aileen·2025-03-10 16:52

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com
任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。
七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！
skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。
努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技
大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。
红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。
真智AI·2025-03-10 14:38

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。
·2025-03-10 13:16

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
weixin_39864387·2025-03-10 13:04

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着，我们详细描述了随机森林的算法流程，分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法（如SVM）的性能，探
蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用程序开始集成人工智能功能，以提供更智能、更个性化的体验。
不二人生·2025-03-10 13:31

大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp等，最佳选择全攻略！

近年来，大语言模型（LLMs）如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。
大模型入门教程·2025-03-10 12:29

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。
机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现，适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。
源码空间站11·2025-03-10 11:22

AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化

AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪，我们见证了信息技术的爆炸式增长，数据以前所未有的速度产生、存储和使用。
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。
Wis4e·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。
杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术

随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析，以提高系统的可靠性和效率。
kkchenkx·2025-03-10 08:27

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

随着人工智能技术的发展，DeepSeek正在通过其强大的算法和数据处理能力，推动课堂管理的智能化和高效化。本文将结合代码实现，深入探讨DeepSeek在课堂管理中的应用。
Evaporator Core·2025-03-10 07:52

CCF-GESP Python一级考试全解析：网络协议+编程技能双突破

Python一级考试作为入门级认证，主要考察考生对计算机基础逻辑、编程工具使用及网络基础概念的掌握程度，证书受教育部认可，为后续人工智能、大数据等领域学习奠定基石。
奕澄羽邦·2025-03-10 07:50

2024年大数据最新图解curator如何实现zookeeper分布式锁_curator 锁(3)

三、Zookeeper分布式锁概述1、Zookeeper分布式锁实现思路2、Zookeeper分布式锁解决的问题3、Zookeeper分布式锁优缺点？四、InterProcessMute实现分布式锁原理1、加锁流程（acquire()方法）0）加锁流程图1）internalLock()LockDatainternalLock()方法逻辑2）LockInternals#attemptLock()--
2401_84183802·2025-03-10 07:47

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用在现代软件开发中，特别是在复杂的自然语言处理（NLP）和人工智能应用中，数据的传递和处理是至关重要的。
m0_57781768·2025-03-10 06:43

如何成为LangChain项目的贡献者

随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。
eahba·2025-03-10 06:11

ManusAl引发全球关注：通用AI代理新篇章

当其他AI还在生成想法时，ManusAl已经开始交付实际成果，代表了人机协作的新一代范式，让用户提前体验接近通用人工智能（AGI）的能力。关
耶耶Norsea·2025-03-10 06:41

【openAI库】Python语言openAI库详解：从入门到精通（从0到1手把手教程）

导航-人工智能系列：包含OpenAIAPIKey教程,50个Prompt指令,Midjourney生成攻略等更多教程…-常用开发工具：包含AI代码补全工具,Vscode-AI工具,IDERorPycharm-AI
ChatGPT-千鑫·2025-03-10 05:07

技术领域，有许多优秀的博客和网站

以下是一些常用的技术博客和网站，涵盖了编程、软件开发、数据科学、人工智能、网络安全等多个领域：1.综合技术博客1.1Medium网址:https://medium.com特点:Medium是一个开放的内容平台
小赖同学啊·2025-03-10 05:06

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。
小赖同学啊·2025-03-10 05:36

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。
猫头虎·2025-03-10 04:29

数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark

1.引言：数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代，传统的数据仓库（DataWarehouse,DW）因其强一致性和高效查询能力，一直是企业数据分析的核心。
晴天彩虹雨·2025-03-10 03:22

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期，计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建，然而，
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

笔试题6：销售区域业绩对比

2025年3月某运营商大数据笔试题（真实）并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比：有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv，包含字段：region（销售区域）、product_category
clownAdam·2025-03-10 03:19

智能客服到个人助理，国内AI大模型如何改变我们的生活？

引言随着人工智能（AI）技术的高速发展，AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展，不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。
python_知世·2025-03-10 02:16

Laravel如何实现MySQL分库分表的功能？使用场景是什么？底层原理是什么？

大数据存储：单表数据量超过千万甚至亿级时，需要分表以
快点好好学习吧·2025-03-10 02:44

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

使用Python开发可以充分利用其在数据处理、机器学习和Web开发方面的优势，构建一个高性能、可扩展且功能丰富的应用。
Geeker-2025·2025-03-10 02:10

从0到1搭建个人AI助手：让技术改变生活

从0到1搭建个人AI助手：让技术改变生活在这个人工智能飞速发展的时代，拥有一个专属的AI助手不再是科幻电影中的场景。
不太会写·2025-03-10 01:40

AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.1-大模型发展历程 之 背景与开端）

文章大纲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型CV大模型科学计算大模型多模态大模型2022年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN参考文献与学习路径GPT系列模型解析前序文章模型进化券商研报陆奇演讲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，
shiter·2025-03-10 01:08

探秘开源项目 MapReduce：分布式计算的新篇章

探秘开源项目MapReduce：分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域，一个名字始终熠熠生辉，那就是。
褚知茉Jade·2025-03-10 01:32

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术
AI博士小张·2025-03-10 01:31
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