学习全过程笔记第10页

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC和RMSE，也是目前最常用的I

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

计算机基础：编码01，无符号数编码

专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。

水饺编程·2025-03-23 19:09

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整3.2电源设计优化四、常见问题与解决方案总结前言RK3588作为瑞芯微旗舰级SoC，其DDR4/LPDDR4X内存接口最高支持2112MHz频率，但在实际开发中，高频可能导致系统不稳定或功耗过高。例

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

先验地图--slam学习笔记

先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展

一、早期探索与奠基（1980-1994年）国际联网的起点1986年：中国启动首个国际联网项目“中国学术网（CANET）”，由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作，目标是实现电子邮件通信。1987年9月20日：中国发出第一封电子邮件《越过长城，走向世界》，标志着中国首次接入国际互联网。科研网络的突破1989年：中关村地区教育与科研示范网络（NCFC）立项，由中国科学院、北京大学、清华大学

xiao--xin·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法7.6、克鲁斯卡尔算法6、树和二叉树6.1、树的基本概念结点的度：一个结点的度是指该结点拥有的子树数量

莫问alicia·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程：PoolExecutor 篇

个人笔记，如有疏漏，还请指正。使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的并发需求，在启动的时候start、join等步骤不能省，复杂的需要还要用1-2个队列。

风投小虾·2025-03-23 18:27

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

环境配置（1）：笔记本window、虚拟机ubuntu、开发板三者互ping通信，并且虚拟机ubuntu和开发板能上网

1.配置网络我们配置网络是为了方便后续调试开发板系统或者应用程序时，能够使用tftp协议nfs协议等拷贝文件，以及设置文件系统启动方式为nfs挂载启动。2.设置Ubuntu使用NAT网络NAT是什么意思？NetworkAddressTranslation，网络地址转换。举个例子，在NAT里，Windows就是一个爱护孩子的父亲，Ubuntu就是受保护的小孩。小孩要买东西，都由他父亲代劳，别人根本不

lishing6·2025-03-23 18:56

systemd-networkd 的 *.network 配置文件详解笔记250323

systemd-networkd的*.network配置文件详解笔记250323查看官方文档可以用mansystemd.network命令,或访问:https://www.freedesktop.org

kfepiza·2025-03-23 18:26

systemctl restart 和 systemctl reload 和 systemctl daemon-reload 对比笔记250322

systemctlrestart和systemctlreload和systemctldaemon-reload对比以下是systemctlrestart、systemctlreload和systemctldaemon-reload的对比总结：命令作用对象行为适用场景对服务的影响systemctlrestart服务名具体服务强制停止服务，再重新启动。配置或代码有重大变更，或服务出现异常需完全重启。服

kfepiza·2025-03-23 18:25

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

Ubuntu-Server 设置多个ip和多个ipv6 笔记250320

Ubuntu-Server设置多个ip和多个ipv6在UbuntuServer上为同一网卡配置多个IPv4和IPv6地址，Ubuntu-server-16用的是/etc/network/interfaces配置的networkingUbuntu-server-17.10及更新版本默认用的是systemd-networkd+Netplan,用Netplan来管理systemd-networkd对于U

kfepiza·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

【Docker系列四】Docker 网络

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-23 16:13

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol

白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

_网络安全零基础怎么学习

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全，实现自己的“黑客梦”。

白帽黑客啊一·2025-03-23 16:09

RK3588开发笔记-buildroot添加telnet服务

目录前言一、Telnet服务背景与适用场景二、telnet服务开启Busybox配置三、固件编译及烧录RK3588烧录验证客户端连接测试3.1Linux/MacOS连接3.2Windows连接总结前言本文主要介绍在RK3588SDK文件包中添加telnet服务，由于sdkbuildroot默认添加的是ssh服务，如用户需要主动开启telnet，则需要另外在busybox中开启telnetd服务，下

flypig哗啦啦·2025-03-23 16:05

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four

题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！

热爱编程的通信人·2025-03-23 15:03

python 捕获异常

在学习Python的过程当中，大家一定要区分清楚异常和布尔值False布尔值的False只是一个值，通常代表的是一个条件的不成立，常用于逻辑判断比如：1num=22print(num>3)3ifnum>

weixin_30730151·2025-03-23 15:57

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

LabVIEW实现LoRa通信

开源免费LabVIEW学习专栏分享：L

不脱发的程序猿·2025-03-23 15:24

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

Axure常用交互设计一——选中效果

交互效果不难做出，难的是我们要通过学习交互，懂得在哪些场景下使用，以及交互逻辑是什么才是最重要的。

结构化知识课堂·2025-03-23 15:23

《Operating System Concepts》阅读笔记：p460-p4470

《OperatingSystemConcepts》学习第36天，p460-p4470总结，总计11页。一、技术总结无。

·2025-03-23 14:41

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

[代码规范]1_良好的命名规范能减轻工作负担

欢迎来到啾啾的博客，一个致力于构建完善的Java程序员知识体系的博客，记录学习的点滴，分享工作的思考、实用的技巧，偶尔分享一些杂谈。欢迎评论交流，感谢您的阅读。

啾啾大学习·2025-03-23 14:50

小菜鸟的Python笔记001：将Word文档中数据汇总到Excel表格

将Word文档中数据汇总到Excel表格前言一、应用场景二、程序思路及准备工作思路如下：准备工作：三、程序代码1、主程序2、获取Word文档列表3、提取文档内数据4、导入到Excel表格四、遇到的问题1、错误AttributeError:word.Application.Quit2、word文档中复选框的识别总结前言我并非一个专业的程序员，只是一个普通的编程爱好者、一只小菜鸟。得益于网络上各路大神

蜉蝣2805·2025-03-23 14:17

31天Python入门——第9天:再学函数

文章目录再学函数1.变量在函数中的作用域2.函数的参数传递.补充学习:不定长参数*args和**kwargs3.值传递和引用传递补充学习:把函数作为参数传递4.匿名函数5.python中内置的常用函数zip

安然无虞·2025-03-23 14:46

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