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学习笔记-机器学习
shiro入门实战笔记(1)--理论篇
以下的文章,各位读者请权当是
学习笔记
,因此对于想了解更多内容的读者,请移步到上面的文章中,在参考资料里,博主也会附上链接。第一篇,我们参考官方文档,以及上面文章的翻译
y-yg
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2024-02-20 03:55
Shiro
shiro
入门
java
apache
权限控制
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学习笔记
> Eureka和Nacos的对比
黑马笔记:1.Nacos与Eureka的共同点:①都支持服务注册和服务拉取②都支持服务提供者心跳方式做健康检测2.Nacos与Eureka的区别:①Nacos支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采用心跳模式,非临时实例采用主动检测模式②临时实例心跳不正常会被剔除,非临时实例则不会被剔除③Nacos支持服务列表变更的消息推送模式,服务列表更新更及时④Nacos集群默认采用AP模式(强调数据的可用性
敲去吧你个垃圾
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2024-02-20 03:50
学习
笔记
eureka
微服务
机器学习
实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:13
机器学习Jupyter笔记
机器学习
人工智能
numpy
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机器学习
实战1-基础运用(2022/10/11)
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实战1-基础运用文章目录
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实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
python
numpy
机器学习
实战Jupyter笔记专栏汇总
机器学习
实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门
机器学习
的课程,于是使用jupyter写这门课的作业,顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客,并将专栏博客链接汇总到这里。
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
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强化
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强化
学习笔记
-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。
小新0077
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2024-02-20 03:10
强化学习
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马尔科夫决策过程
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BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
一、BN介绍1.原理在
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中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀
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2024-02-20 03:03
机器学习笔记
计算机视觉
cnn
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人工智能
杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|
机器学习
|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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2024-02-20 03:01
深度学习
YOLO
人工智能
GPT-4
Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解
概要在大数据时代,处理高维数据集的需求越来越迫切,尤其是在
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、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索,即找到与给定数据点最接近的数据点。
Rocky006
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2024-02-20 02:58
python
开发语言
【教程】MySQL数据库
学习笔记
(三)——数据定义语言DDL(持续更新)
写在前面:如果文章对你有帮助,记得点赞关注加收藏一波,利于以后需要的时候复习,多谢支持!【MySQL数据库学习】系列文章第一章《认识与环境搭建》第二章《数据类型》第三章《数据定义语言DDL》文章目录【MySQL数据库学习】系列文章一、DDL介绍二、DDL数据库操作(一)查看数据库(二)创建数据库(三)选择数据库(四)删除数据库(五)转换数据库编码三、DDL表结构操作(一)创建表(二)查看所有表(三
EliasChang
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2024-02-20 02:04
【语言】SQL
数据库
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学习
Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
方向的热门
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
大数据
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Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
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人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
系统及其演化-《控制论和科学方法论》
学习笔记
3
从方法论来看,研究系统可以是整体把握事物变化发展趋势和分析整体内部各个组成的因果关系两个方面。一、系统研究方法中的因果联系分为因果长链、概率因果、互为因果、自为因果、因果网络。二、系统的大分类(一)相对孤立系统通过研究影响概率大的主要因果关系,而忽略影响概率小的关系,尽可能使系统成为互为因果的闭合系统进行研究,此系统则为相对孤立系统。(二)自组织系统通过内部的变量形成小系统的核心,然后大系统内部各
杨晓燕007
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2024-02-20 02:01
高中化学知识点总结归纳,一轮复习必备!
就化学这一学科来说,知识点非常多,同学们在一轮复习时,一定要整理好
学习笔记
,把书读“厚”。
爱学习的花花
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2024-02-20 01:38
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的
机器学习
算法之一。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
java
学习笔记
《java从入门到精通》
最近才在学java,拿的是《java从入门到精通》这本书的第二版,好厚啊!以前学过c和c++,很多东西感觉有些累赘了,本着把书读薄的心情,记下这个笔记。大概每几章更一次吧,记录数里面提到的和c、c++不同的点和以前学过但是容易忘记的点。第四章常量与变量1.声明常量:staticfinalintYEAR=365;2.声明变量,变量的命名规则,变量的作用范围注意java中作用范围是不允许重叠的变量在使
CHENGDIEYIm
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2024-02-20 01:37
java
入门
java从入门到精通
笔记
把书读薄
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1,0和1分别代表一类)于解决二分类(0or1)问题的
机器学习
方法
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在
机器学习
和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
Kubernetes in Action
学习笔记
(二)
Kubernetes起步准备工作centos7virtualBoxwindow操作系统kubectlv1.19.4minikubev1.15.1KubernetesinAction
学习笔记
(一)快速上手
SCG1Go
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2024-02-20 01:18
kubernetes
docker
linux
kubernetes
docker
linux
Kubernetes in Action
学习笔记
(一)
Docker起步准备工作centos7virtualBoxwindow操作系统centos7虚拟机搭建简易手册(1)-安装第一台虚拟机centos7虚拟机搭建简易手册(2)-双网卡设置快速上手-安装DockerDocker教程来源:https://docs.docker.com/移除原有docker。#移除原有docker$yumremovedocker\docker-client\docker-
SCG1Go
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2024-02-20 01:17
linux
kubernetes
docker
docker
linux
kubernetes
代码随想录算法训练营第三十二天|● 122.买卖股票的最佳时机II ● 55. 跳跃游戏 ● 45.跳跃游戏II
仅做
学习笔记
,详细请访问代码随想录●122.买卖股票的最佳时机II●55.跳跃游戏●45.跳跃游戏II●122.买卖股票的最佳时机IIclassSolution{public:intmaxProfit(
一枚清澈愚蠢的研究生
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2024-02-20 01:13
letcode
算法
游戏
数据结构
代码随想录算法训练营第三十三天|● 1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站 ● 135. 分发糖果
仅做
学习笔记
,详细请访问代码随想录●1005.K次取反后最大化的数组和●134.加油站●135.分发糖果●1005.K次取反后最大化的数组和classSolution{staticboolcmp(inta
一枚清澈愚蠢的研究生
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2024-02-20 01:13
letcode
算法
java
数据结构
代码随想录算法训练营第三十四天|● 860.柠檬水找零 ● 406.根据身高重建队列 ● 452. 用最少数量的箭引爆气球
仅做
学习笔记
,详细请访问代码随想录●860.柠檬水找零●406.根据身高重建队列●452.用最少数量的箭引爆气球●860.柠檬水找零只需要维护三种金额的数量,5,10和20。
一枚清澈愚蠢的研究生
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2024-02-20 01:13
letcode
算法
数据结构
代码随想录算法训练营第三十六天|● 435. 无重叠区间 ● 763.划分字母区间 ● 56. 合并区间
仅做
学习笔记
,详细请访问代码随想录●435.无重叠区间●763.划分字母区间●56.合并区间●435.无重叠区间classSolution{public://按照区间右边界排序staticboolcmp
一枚清澈愚蠢的研究生
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2024-02-20 01:05
letcode
算法
java
数据结构
《Design of Computer Programs》
学习笔记
(2 - 1)Back of the Envelope - Lesson 2
BackoftheEnvelopeenvelopen.信封(金山词霸)Lesson2视频链接:Lesson2-Udacity1.练习:ZebraPuzzlezebran.斑马puzzlen.难题ZebraPuzzle-DesignofComputerPrograms-YouTube补充视频中,一些不认识的词汇napkinn.餐巾纸profitn.利润vi.获利porousadj.能渗透的;易穿过的
HenryQWER
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2024-02-20 00:54
软件工程
SICP
Design
of
Computer
Programs
学习
什么时候用穷举法
什么时候用聪明的办法
生成器表达式
排列组合
递归和期望思考
最长回文子字符串算法
Nginx
学习笔记
Bilibili尚硅谷视频Nginx简介Nginx概述Nginx(“enginex”)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,特点是占有内存少,并发能力强,能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达50,000个并发连接数。正向代理正向代理:如果把局域网外的Internet想象成一个巨大的资源库,则局域网中的客户端要访问Internet,则需要通过代理服务器来访问,这种代理服务就称为正向代理。反向代
骄傲的笔者吴
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2024-02-20 00:44
网络
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
掌握
机器学习
和深度学习:了解
机器学习
和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
docker安装redis提示没有日记写入权限_Docker
学习笔记
(第六集:使用 Dockerfile 定制镜像)...
ethan读完需要11分钟速读仅需4分钟/使用Dockerfile定制镜像/什么是Dockerfile呢?Dockerfile是一个文本文档,其中包含用户可以在命令行上调用以组装映像的所有命令。Docker可以通过阅读该文件中的指令来自动构建映像。(类似于Linux上的bash脚本,Docker通过该脚本构建镜像)1使用dockerfile制作一个nginx镜像$mkdirmynginx$cdmy
weixin_39843782
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2024-02-20 00:10
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过
机器学习
、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。
御翮
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2024-02-19 23:35
人工智能
家庭教育
学习笔记
(2)
第六课在外和颜悦色,在家声色俱厉,不能做两面人,要么在外严厉,在家和颜悦色,一个好的家庭语言,也会影响小孩的成长。在好听的声音陪伴下成长的孩子,身心愉悦,没有怨气,心旷神怡,雍容光荣,对世界充满爱。第七课家长对孩子绝对不能做什么欣赏能让孩子长成参天大树,贬低能让孩子枯萎畸形。要多完美孩子,欣赏孩子。第八课教给孩子的制胜法宝让孩子养成能使用讲故事的语言方式和他人交流的习惯,这是真正的能让孩子走遍天下
马唐
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2024-02-19 23:16
SpringBootWeb
学习笔记
——12万字大合集
0.写在前面注:这套笔记是根据黑马程序员B站2023-3-21的视频学习的成果,其中省略了前端基础部分、Maven部分和数据库基础部分,详情可见目录。注注:目前文章内结尾处多幅图片加载不出来,因为图片还存在本地没被传上来,过段时间再改~所有的Spring项目都基于SpringFrameworkSpringFramework配置繁琐,入门难度大文章目录0.写在前面1.SpringBootWeb入门简
扶摇|
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2024-02-19 23:57
java
j2ee
springboot
spring
boot
intellij-idea
尚硅谷最新Node.js
学习笔记
(三)
目录六、Node.js模块化6.1、介绍什么是模块化与模块?什么是模块化项目?模块化好处6.2、模块暴露数据模块初体验暴露数据6.3、导入(引入)模块6.4、导入模块的基本流程6.5、CommonJS规范七、包管理工具7.1、概念介绍包是什么?包管理工具常用的包管理工具7.2、npmnpm的安装npm基本使用初始化搜索包下载安装包require导入npm包基本流程生产环境与开发环境生产依赖与开发依
编程抗氧化
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2024-02-19 23:54
#
NodeJs
学习
笔记
node.js
javascript
尚硅谷
npm
yarn
机器学习
在过去50年,
机器学习
的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩
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2024-02-19 23:23
PRML
机器学习
tensorflow
学习笔记
(二):
机器学习
必备API
因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和
机器学习
模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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2024-02-19 23:23
深度学习
机器学习
深度学习
机器学习
中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515
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2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
协调尺度:特征缩放在
机器学习
中的重要作用
目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是
机器学习
和数据分析预处理阶段的关键步骤,在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生
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2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
沁恒CH32V30X
学习笔记
11---使用外部时钟模式2采集脉冲计数
使用外部时钟模式2采集脉冲计数使用外部触发模式2能在外部时钟引脚输入的每一个上升沿或下降沿计数。将ECE位置位时,将使用外部时钟源模式2。使用外部时钟源模式2时,ETRF被选定为CK_PSC。ETR引脚经过可选的反相器(ETP),分频器(ETPS)后成为ETRP,再经过滤波器(ETF)后即成为ETRF。在ECE位置位且将SMS设为111b时,那么,相当于TS选择ETRF为输入bsp驱动代码bsp_
Car12
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2024-02-19 23:48
沁恒CH32V30X
etr
ch32v30x
外部时钟2
计数
【江科大STM32入门·自存笔记】BKP备份寄存器&RTC实时时钟
学习笔记
,自存。
酒斓
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2024-02-19 23:47
stm32
笔记
实时音视频
沁恒CH32V30X
学习笔记
09---使用TIM 外部时钟1模式实现硬件计数
TIM外部时钟1使用定时器时钟通过框图可知;外部时钟1模式下仅仅只有通道1和通道2可以输入脉冲简单示例教程voidTIM1_ETRClockMode1_Init(void){RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_TIM1,ENABLE);TIM_CounterModeConfig(TIM1,TIM_CounterMode_Up)
Car12
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2024-02-19 23:47
沁恒CH32V30X
学习
笔记
CH32V30X
硬件计数
tim
外部时钟1模式
沁恒CH32V30X
学习笔记
10---pwm输出
PWM输出PWM输出模式PWM输出模式是定时器的基本功能之一。PWM输出模式最常见的是使用重装值确定PWM频率,使用捕获比较寄存器确定占空比的方法。将OCxM域中置110b或者111b使用PWM模式1或者模式2,置OCxPE位使能预装载寄存器,最后置ARPE位使能预装载寄存器的自动重装载。在发生一个更新事件时,预装载寄存器的值才能被送到影子寄存器,所以在核心计数器开始计数之前,需要置UG位来初始化
Car12
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2024-02-19 23:17
沁恒CH32V30X
CH32V30X
pwm
驱动库封装
沁恒CH32V30X
学习笔记
06---串口dma接收+空闲中断组合接收数据
DMA控制器提供18个通道,其中DMA1包含7个通道,DMA2包含11个通道,每个通道对应多个外设请求,通过设置相应外设寄存器中对应DMA控制位通道映射dma1dma2示例代码bsp_usart_it.c/**bsp_usart_it.c**Createdon:2024年2月18日*Author:admin*/
Car12
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2024-02-19 23:39
沁恒CH32V30X
CH32V30X
串口dma接收
空闲中断通知
串口
蓝桥杯
学习笔记
五、NE555定时器
5.1NE555定时器介绍NE555是一款极受欢迎的定时/振荡器集成电路,其设计日期可追溯到1970年,尽管技术正在日新月异的发展,其重要性和应用性仍然没有被削弱。NE555包含了许多系统需要的功能诸如比较器、触发器、反相器和输出驱动等等,其主要功能有定时、脉冲生成和振荡器。其特点有:1、高度灵活:NE555集成电路因其设计而具有很高的灵活性,可以在多种模式下工作,包括单稳态(用作定时器或延时器)
我想躺平,大家别卷了
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2024-02-19 23:59
蓝桥杯
学习
笔记
《深潜》
学习笔记
之四十九“建立线上关系”
【精华内容】通过内容建设,我们能实现的另外一个目标就是,在自己的行业领域建立和拓展人脉。我们可以经常在自己的博客或播客上跟业内知名人士进行访谈。如果这些大人物推广新书,那我们就更有可能接触到他们,采访那些有想法的行业领袖,对他们的书发表富有洞察力的评论,或者在你的工作中提到他们的大名,这会让我们处在跟他们并肩的位置,能够提升我们的公信力。【个人感悟】个人目前是通过微信群和朋友进行交流,帮助朋友和公
e95cbc67a2cb
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2024-02-19 23:19
机器学习
---HMM前向、后向和维特比算法的计算
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 23:23
机器学习
机器学习
算法
python
【
机器学习笔记
】5
机器学习
实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
RIKI_1
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2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
和统计学的区别?
1、本质区别:目标:
机器学习
的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:
机器学习
中生成模型的问题无监督学习是
机器学习
和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:超参数优化篇(超详细)
假设您的
机器学习
项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
机器学习
网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c
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2024-02-19 23:47
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习
中为什么需要梯度下降
在
机器学习
中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
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2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
大数据
深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
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