学习笔记丨机器学习第4页

更符合DeepSeek的提问方式，学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词！

例如不要问“如何学习机器学习？”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题，可将其拆解为多个小问题，逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗？”

AIWritePaper官方账号·2025-02-13 01:23

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。

xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

osgEarth学习笔记

对个人在初期使用osgEarth时有很多帮助，所以特发上来，希望对大家也有帮助osgEarth学习笔记1.通过earth文件创建图层时，可以指定多个影像数据源和多个高程数据源，数据源的顺序决定

Jeacean·2025-02-13 01:48

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++1级课时（零基础）

C++1级课时一．c++初识1.1编写代码#includeusingnamespacestd;intmain(){coutusingnamespacestd;intmain(){//inta=6;//coutusingnamespacestd;intmain(){inta=6;coutusingnamespacestd;#defineday7//#defineday=7错误，不能有等于号intma

梦兮（太戈编程）·2025-02-12 22:01

Java学习笔记六：面向对象深入（1）

目录1、静态变量与静态方法2、工具类3、继承（1）可继承的内容（2）方法重写（3）继承中的构造方法4、this和super5、多态6、包、final、权限修饰符、代码块（1）包（2）final关键字（3）权限修饰符（4）代码块1、静态变量与静态方法需要用static关键字修饰；静态变量可以被该类所有对象共享；可以通过类名调用，也可以通过对象名调用；静态变量随着类的加载而出现在内存里，优先于对象的出

叶宇燚·2025-02-12 22:30

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！

Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习

奔跑吧邓邓子·2025-02-12 22:57

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？

prince_zxill·2025-02-12 20:12

《黑马程序员2023年新版Linux零基础快速入门到精通》学习笔记总目录：开启你的Linux之旅...

《黑马程序员2023年新版Linux零基础快速入门到精通》学习笔记总目录：开启你的Linux之旅黑马程序员2023年新版Linux零基础快速入门到精通学习笔记总目录项目地址:https://gitcode.com

魏杨晴Vivian·2025-02-12 20:11

Python 调用 Azure OpenAI API

在人工智能和机器学习快速发展的今天，AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。

ivwdcwso·2025-02-12 18:27

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

Go 学习笔记（85）— 常见错误汇总（数组值传递、map遍历顺序不固定、返回值被屏蔽、recover 必须在 defer 函数、goroutine 锁死、闭包错误引用同一个变量）

1.数组是值传递在函数调用参数中，数组是值传递，想通过修改数组值对原有数组进行修改，会有下面结果：funcmain(){x:=[3]int{1,2,3

wohu007·2025-02-12 17:48

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

【SQL】学习笔记-4

1、ABtestA/B测试是一种统计学方法，用于比较两个或多个版本的效果，以确定哪个版本在特定指标上表现更佳。以下是进行A/B测试的一些最佳实践：明确目标：在开始之前，你需要确定实验的目的和预期结果。比如提高转化率、增加用户参与度或提升用户体验。定义假设：基于你的目标，提出可测试的假设。例如，如果你认为改变按钮颜色可以提高点击率，那么你的假设就是“绿色按钮比红色按钮有更高的点击率”。选择关键指标：

Nicolas23·2025-02-12 16:12

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例

sz66cm·2025-02-12 16:40

SQL最佳实践（笔记）

写在前面：之前baeldung的JavaWeeklyReviews里面推荐了一篇关于SQL优化的文章，正好最近在学习数据库相关知识，记一些学习笔记原文地址：SQLBestPracticesEveryJavaEngineerMustKnow1

AnnieSun0901·2025-02-12 16:09

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。

weixin_40941102·2025-02-12 15:38

Zane的线代学习笔记 #4 矩阵的逆

前言在矩阵消元法中，我们有提到过矩阵的逆的概念，不过并没有深入地去探讨矩阵的逆矩阵是怎么来的，那么在这篇笔记中，我们将揭晓答案。正文1.如何理解矩阵的逆看过我矩阵消元法这篇笔记的同学，应该知道，矩阵的逆就是一个反过程，把上三角矩阵变回原来的矩阵，答案也确实如此，我们假设行变换矩阵是AAA，原始矩阵是BBB，变化后的上三角矩阵为UUU，那么我们就可以得到如下式子：AB=UAB=UAB=U现在我们想要

ZaneYooo·2025-02-12 15:07

Zane的线代学习笔记 #6 置换与转置

前言上篇笔记的末尾我们提到过置换矩阵和转置的内容，不过并不完整，在这篇笔记中，我会对这两个知识点进行补充，讲完之后，我们的线性方程部分就基本上讲完了。正文1.排列与置换矩阵上篇笔记的末尾提到了置换矩阵的概念，不过并不完整，现在，我们将会把一些不严谨的地方补上，然后将上一篇的置换矩阵部分做一个归纳整理。首先，上篇笔记我们说置换矩阵是单位矩阵进行行交换得到的（或者就是单位矩阵本身），但是为什么说置换矩

ZaneYooo·2025-02-12 15:37

Zane的线代学习笔记 #5 A=LU分解与置换矩阵

前言这篇笔记我们将讲解A=LUA=LUA=LU分解的内容，如果你是第一次学习这块内容可能会对标题中的公式懵逼，我们知道AAA代表一个矩阵，UUU代表上三角矩阵，那LLL代表什么呢？看完这篇笔记，你的心中就会有答案了！正文1.什么是A=LUA=LUA=LU分解？我们先来解开第一个疑惑，什么是A=LUA=LUA=LU分解？从公式中不难看出，它其实就是将一个矩阵AAA分解成了LLL和UUU两个矩阵，我们

ZaneYooo·2025-02-12 15:37

ByteByteGo学习笔记：深入理解与设计唯一ID生成器

引言：唯一ID的重要性及应用场景在现代软件系统架构中，唯一ID（UniqueIdentifier）扮演着至关重要的角色。它就像是系统中每个实体的“身份证”，用于在分布式环境、数据库记录、消息队列等各种场景中唯一标识每一个对象。从用户账户、订单编号，到微服务实例、数据库记录，唯一ID的应用无处不在。一个设计良好的唯一ID生成器，能够确保系统数据的完整性、一致性，并提升系统的可扩展性和可维护性。唯一I

·2025-02-12 14:15

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

琛哥的程序·2025-02-12 07:47

springboot学习笔记11：分布式、微服务、springcloud概念区分

一、什么是分布式？分布式系统（distributedsystem）是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。二、什么是微服务？微服务：微服务是一种架构模式，叫微服务架构更合理，就是把一个系统中的各个功能点都拆开为一个个的小应用然后单独部署，同

Vincent9847·2025-02-12 06:05

ESP32学习笔记 -- （3）使用蓝牙BluFi进行设备配网

嵌入式软件工程师使用ESP32进行物联网开发，有些内容是必须要学习的，比如网络通信TCP/IP、UDP，应用层协议HTTP，MQTT，设备升级操作OTA，设备配网操作BluFi和SmartConfig，还有一系列物联网相关的知识点，如下图前几天在微信群里面讨论的：今天来分享一下，如何通过蓝牙BluFi进行ESP32设备配网。首先回答一下，为什么要进行配网？这是因为，现在很多联网设备都是没有屏幕和键

工程师进阶笔记·2025-02-12 04:55

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。

一只贴代码君·2025-02-12 02:12

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含

人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

【STM32-学习笔记-4-】PWM、输入捕获（PWMI）

文章目录1、PWMPWM配置2、输入捕获配置3、编码器1、PWMPWM配置配置时基单元配置输出比较单元配置输出PWM波的端口#include"stm32f10x.h"//DeviceheadervoidPWM_Init(void){//**配置输出PWM波的端口*****************************************************************RCC_

隼玉·2025-02-11 20:52

NXP BMS AFE芯片MC33771C学习笔记（3）工作模式与片内温度

前几期我们介绍了MC33771C的以下内容：NXPBMSAFE芯片MC33771C学习笔记（1）介绍NXPBMSAFE芯片MC33771C学习笔记（2）电源学习之前先补充一下“电源”章节中的知识点，下图是

小松鼠电子·2025-02-11 19:12

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

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·2025-02-11 16:50

基于 Nginx 的 CDN 基础实现

概览本文是对基于Nginx的CDN网络的学习笔记，阅读的代码为：https://github.com/leandromoreira/cdn-up-and-running其中，先确定CDN中的一些基础概念

藤原拓鞋 carfied·2025-02-11 11:55

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

深度分析丨从合规视角看《网络数据安全管理条例》

自2016年以来，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》（“三法”）和《关键信息基础设施保护条例》构建了中国“三法一条例”的基本立法框架。针对三法中述及的以及近年来作为监管关注的诸如数据分类分级、数据跨境流动、个人信息处理等具体制度一直有待一部行政法规展开和细化。在此背景下，《网络数据安全管理条例》应运而生。2024年9月30日，国务院发布《网络数据安全管理条例》（以下简称《条例》）。《条

·2025-02-11 11:08

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

deepseek学习笔记

原计划是基于BERT或者GPT做一些自然语言处理的应用研究，deepseek出来之后，决定使用deepseek来做，相信能够获得更好的效果。1、deepseek的论文deepseek的论文《DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》于2025年1月下旬同步发布在了github和arxiv上。

wsnzou·2025-02-11 10:40

大学英语精读第三版（第五册）学习笔记（原文及全文翻译）——7B -Three Days to See（假如给我三天光明）

Unit7B-ThreeDaystoSeeThreeDaystoSeeHelenKellerSometimesIhavethoughtitwouldbeanexcellentruletoliveeachdayasifweshoulddietomorrow.Suchanattitudewouldemphasizesharplythevaluesoflife.Weshouldliveeachdaywi

预见未来to50·2025-02-11 09:33

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

【LeetCode 刷题】动态规划(3)-打家劫舍

此博客为《代码随想录》动态规划章节的学习笔记，主要内容为动态规划打家劫舍问题的相关题目解析。

Bran_Liu·2025-02-11 09:00

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

【Git/Github】版本控制软件学习笔记 --基础命令与功能

Git/Github版本控制软件学习笔记--基础命令与功能文章目录Git/Github版本控制软件学习笔记--基础命令与功能Git文件基本状态已存在目录初始化仓库连接远程仓库克隆远程仓库文件暂存提交更新将更改推送到远程服务器本地仓库同步远程仓库忽略文件移除文件查看提交历史撤销操作打标签参考

小陈加油中····2025-02-11 08:56

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题：1.调用文件夹时，官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回，3.模型编译时，metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

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