学习中遇到的坑

vue3使用socket.io

这里主要解决使用时遇到的坑。

m0_67391401·2025-03-26 21:52

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

深度学习目标检测中的创新：从 PKINet 看高效模型的设计

本文将基于给定代码和论文内容，详细介绍PKINet的设计思路和核心模块，帮助大家理解如何在深度学习中平衡性能与效率，并最终实现

RockLiu@805·2025-03-26 06:23

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

了解如何使用深度学习中常用的向量数据库。为了让更多的同学看懂，我会尽量写的小白一点。如果你是有经验的

大模型常客·2025-03-25 18:49

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

CH32V208GBU6沁恒协议栈BUG:在主机Write的同一包notify会造成主机一直Write不成功；最终还是用心跳包来解决

从事嵌入式单片机的工作算是符合我个人兴趣爱好的,当面对一个新的芯片我即想把芯片尽快搞懂完成项目赚钱,也想着能够把自己遇到的坑和注意事项记录下来,即方便自己后面查阅也可以分享给大家,这是一种冲动,但是这个或许并不是原厂希望的

cheng@yi·2025-03-25 04:39

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

【C++初阶】模板初阶

前言在我们之前的学习中我们要实现一个交换函数，会这么写//voidSwap(int*x,int*y)voidSwap(int&x,int&y){inttmp=x;x=y;y=tmp;}这个函数可以实现int

White の algo·2025-03-24 21:19

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

分类难题文本分类是监督学习中最古老且最易理解的示例之一。鉴于这一前提，构建能够处

真智AI·2025-03-24 13:43

【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

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

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme

云策量化·2025-03-23 08:36

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

策略网络（PolicyNetwork）是强化学习中一种重要的模型，它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧，并结合具体实例展示其应用。

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

强化学习 Reward

在强化学习中，奖励（Reward）是智能体（Agent）与环境（Environment）交互过程中获得的重要反馈信号。

百态老人·2025-03-22 13:31

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

奇异值分解（SVD）

在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应

文弱_书生·2025-03-21 15:42

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

docker部署nginx+php7.3流程及遇到的坑

拉取镜像dockerpullnginx:alpinedockerpullphp:7.3-fpm-alpine创建dockernetwork网络dockernetworkcreatemy_web创建docker容器并拷贝配置文件目录到主机//这一步是为了挂载卷创建主机的挂载目录mkdir~/nginx/{logs,conf.d}创建nginx容器dockerrun-d--rm--namenginxn

匿名用户(192.168.*.*)·2025-03-21 05:44

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

首先，针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾，提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架，通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

怎样用Java实现快速排序与找到数组中第k小的值？

这两个主题在算法和数据结构的学习中都非常重要，理解这些内容对编写高效程序有很大的帮助！快速排序（QuickSort）是一种非常流行的排序算法，因为它在平均情况下表现得非常迅速。

上官美丽·2025-03-21 00:33

每日新闻掌握【2025年3月20日星期四】

2025年3月20日星期四农历二月廿一大公司/大事件住建部：坚决稳住楼市，推动房地产市场止跌回稳近日，中共住房和城乡建设部党组召开理论学习中心组学习（扩大）会议。

cdmt·2025-03-20 15:26

Hessian 矩阵是什么

****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

如何利用AI制作PPT，轻松实现高效演示

在这个信息爆炸的时代，PPT已经成为了日常工作和学习中不可或缺的工具。每当我们需要汇报、展示或总结时，PPT几乎成了“必杀技”。然而制作一份精彩的PPT往往需要花费大量的时间和精力。

HUIPPT剑盾ai·2025-03-19 11:31

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

深度学习中的Channel，通道数是什么？

参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16

%KT%·2025-03-19 02:39

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升，展现了其在弱监督学习中的有效性

·2025-03-17 15:11

HTML 样式与布局初体验：学习进程中的关键节点（二）

学习中的困难与突破在学习HTML样式与布局的过程中，我也遇到了不少困难，这些困难就像是学习道路上的绊脚石，但也正是在克服它们的过程中，我实现了自我的突破和成长。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-17 14:27

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

CTP开发爬坑指北（四）

本系列将容易遇到的坑列出来，以供开发时参考，如有疑义之处，欢迎指正。三人行，必有我师焉。欢迎加入QQ群736174420，一起讨论交易CTP的使用！~01哪些报单状态是最终状态？

开心秋水·2025-03-17 05:49

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

基于python+django+vue.js开发的健身房管理系统源码+运行步骤

技术学习中的问题可以留言。功能包括：教练管理、会员管理、场地管理、设备管理、用户管理、日志管理、系统信息模块。

冷琴1996·2025-03-16 23:59

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

计算机网络：（一）详细讲解互联网概述与组成（附带图谱更好对比理解）

网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结（核心概念速记）：**知识图谱****重点提炼**前言在当今数字化时代，互联网已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分

珹洺·2025-03-16 16:46

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