实用机器学习中文版第29页

双频光猫很实用，2.4G 和 5G WiFi信号怎么选择？

随着网络技术的发展，家庭和办公场景中的宽带设备越来越先进，而双频光猫就是其中一种广泛使用的设备。双频光猫的出现让用户在上网时能够根据不同的需求选择不同的频段，从而提高上网体验。本文将详细介绍双频光猫的2.4G和5GWiFi信号，以及如何在日常使用中进行合理选择，以确保网络的稳定和高效。什么是双频光猫？双频光猫是指能够同时提供2.4GHz和5GHz两个频段无线信号的光纤猫设备。传统的光猫只支持单一频

wljslmz·2025-02-18 19:22

【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码

标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。

默默科研仔·2025-02-18 18:09

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法

饮长安千年月·2025-02-18 18:08

【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习

1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习

熔光·2025-02-18 18:08

如何通过可视化管理实施方案提升企业效率？

本文将深入探讨如何通过可视化管理实施方案来提升企业效率，为企业管理者提供实用的指导和建议。在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战。

·2025-02-18 18:21

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！

dami_king·2025-02-18 17:02

前端布局的方式有哪些

前端布局的方式有哪些在前端开发里，布局就像是装修房子，把不同的东西合理地摆放在合适的位置，让整个空间既美观又实用。

IT木昜·2025-02-18 17:32

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove

Dontla·2025-02-18 17:58

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

Linux 查看文件的超强命令集合与实用技巧大揭秘

Linux查看文件的超强命令集合与实用技巧大揭秘在Linux系统这片广阔天地里，查看文件内容是日常操作中最频繁的任务之一。

疯狂的键盘侠·2025-02-18 15:18

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

前端现代年轻人的“通病”：我们该如何应对？

本文将深入探讨现代年轻前端开发者常见的“通病”，分析其背后的原因，并提出一些实用的建议，帮助大家更好地应对这些挑战。目录前端年轻人的“

人民广场吃泡面·2025-02-18 15:42

LLM 参数解析：使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南（含示例）

当你使用大语言模型（LLM）时，可能会注意到，即使提交相同的请求，多次运行后仍然会得到不同的回应。这是因为LLM具有概率性，它们的输出基于所学到的模式和概率，而不是固定规则。幸运的是，你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为，就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出，使其更具可预测性或创造性，具体取决于你的需求。在本文中，我们将探讨多个关键参数，这

真智AI·2025-02-18 14:09

python小白系列：标准库-日历库

中的日历库可以打印出选择年份的日历先引入日历库importcalendarasday再让用户输入年份year=int(input('Entryyouwantsearchyear:'))PS:这里是英文版，要中文版的来个三连就发中文版最后

某个不知名编程爱好者·2025-02-18 14:08

实用教程：用微服务搭建你的2025项目

微服务架构为构建现代化项目提供了灵活且高效的解决方案。在2025年，如果你计划采用微服务搭建项目，可以参考以下步骤：首先，明确项目的核心需求，合理划分服务边界。一个好的微服务设计需要确保服务粒度适中，不会因为服务过细而增加不必要的复杂性。接着，选择合适的技术栈，主流的语言如Java、Python和GoLang依然是微服务开发的首选。其次，容器化部署是必不可少的步骤，Docker和Kubernete

zxzy_org·2025-02-18 14:35

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

深入剖析模型推理：原理、技术与挑战

我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。

♢.＊·2025-02-18 13:29

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业

gs80140·2025-02-18 13:55

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

并发编程利器 - CountDownLatch

CountDownLatch是Java并发包（java.util.concurrent）中的一个实用类，它允许一个或多个线程等待其他线程完成一组操作。

小马不敲代码·2025-02-18 12:17

Python实现前缀和

、一维前缀和与二维前缀和三、前缀和应用场景四、实现前缀和的方法1.运用函数实现前缀和（包括求区间和）2.引入accumulate第三方库3.for循环总结前言在算法和数据结构的领域中，前缀和是一种极为实用且基础的算法思想

Syhaswm·2025-02-18 11:36

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

C++ primer plus

《C++PrimerPlus》正是这样一本兼具权威性和实用性的经典书籍，它陪伴了一代又一代的程序员成长。作为一名对C++充满热情的学习者，我在阅

C_VuI·2025-02-18 11:04

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

告别重复劳动！基于注解的通用列表导出组件设计与实现

在这里，你们不仅能够发现有趣的编程项目和实用的技术资源，还可以畅所欲言，分享你们的经验与想法。我真诚地期待着你们的到来，愿我们在这片小小的天地里携手前行，共同探索未知的领域。-----------

不会说话の猴子·2025-02-18 10:20

运营推广活动怎么替换网址

今天就给大家分享一个超实用的技巧——利用短链接工具随时替换网址，让你的运营推广工作轻松不少！那么，如何使用短链接工具来替换网址呢？这里以C1N短网址为例，给大家详细介绍一下操

ddd_c1n·2025-02-18 10:45

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

【性能测试】如何理解“10个线程且10次循环“的请求和“100线程且1次循环“的请求

了解其中的区别，能帮助你更精准地模拟真实用户负载，提升性能测试的实战效果。在实际业务中，不同的应用场景要求系统既要应对持续稳定的流量，也需要在突发流量下保持稳定。

朱公子的Note·2025-02-18 07:21

vscode实用快捷键_vscode 常用快捷键

本文以macOS系统作为示例说明，键位对应关系如下：官方完整键位表常用快捷键编辑command+X剪切鼠标选择的内容或当前行command+C复制鼠标选择的内容或当前行command+V粘贴shift+command+K删除当前行或选择的内容command+Enter在当前行紧邻的下一行插入新行shift+command+Enter在当前行紧邻的上一行插入新行option+↓向下移动当前行或已选择

一只鱿鱼·2025-02-18 06:42

VSCode实用快捷键

文件新建文件：Ctrl+N关闭文件：Ctrl+W查找查找文件名：Ctrl+P当前文件查找：Ctrl+F全局文件查找：Ctrl+Shift+F快速定位某一行：Ctrl+G光标光标跳转到行首/行尾：Home/End光标跳转到文件开始/文件末尾：Ctrl+Home/Ctrl+End多行光标：Ctrl+Alt+上下方向键导航到下一个错误行：F8选中选中当前行：Ctrl+L选中多行：Ctrl+Shift+上

羽墨灵丘·2025-02-18 05:35

vscode实用快捷键大全

现有终端：Ctrl+J；显示/隐藏目录栏：Ctrl+B；折叠代码：Ctrl+K+0;展开代码：Ctrl+K+J；切换主题：Ctrl+K+T；打开最近文件：Ctrl+R；跳转其他文件：Ctrl+P;后续增加---放大代码字体：Ctrl+；缩小代码字体：Ctrl-；操作选择列：Alt+Shift+左键；2022.9.15

柠夏小白·2025-02-18 05:30

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-18 03:09

MongoDB 云上数据迁移之纯手工操作实用教程

我们为用户提供MongoDB服务的过程中，发现很多用户都有在云服务商之间迁移数据的需求。在没有专业迁移工具的时候，如何实现数据库跨云迁移？今天我们就分享下利用开源工具进行纯手工操作MongoDB数据库迁移的方案。本方案基于MongoDB3.2.7版本进行讨论，迁移目标数据库为华为云DDS数据库，源库为自建或其他云服务商MongoDB数据库。注意：本篇文章涉及的迁移方案是特定场景下的一种方案，有其局

shijin23·2025-02-18 02:02

leaflet手绘地图实现原理-可视化工具设计手绘地图

在Leaflet中实现手绘地图并添加自定义标注是一个有趣且实用的功能。Leaflet是一个开源的JavaScript库，用于在网页上创建交互式地图。

diygwcom·2025-02-18 02:00

Java 后端面试必备：Java 中 == 和 equals 有什么区别

欢迎并且感谢大家指出我的问题，由于本人水平有限，有些内容写的不是很全面，只是把比较实用的东西给写下来，如果有写的不对的地方，还希望各路大牛多多指教！谢谢大家！

刘小炮吖i·2025-02-18 01:17

依赖注入（Dependency Injection，简称DI）

依赖注入（DependencyInjection，简称DI）在C#中是一种非常实用的设计模式，它主要用于减少类之间的耦合度，使代码更加灵活、易于测试和维护。

山水CAD筑梦人·2025-02-18 01:42

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

C#学习笔记——StringBuilder类

在C#中，有一个非常实用的创建字符型数据的类——StringBuilder类，使用StringBuilder，可以创建出字符串，并且StringBuilder中封装的有许多对字符串进行操作的方法（这一点很方便

oyqho·2025-02-18 00:59

同城组局旅游组局搭子论坛系统

在功能性方面，该系统展现出了极高的实用

狂团商城小师妹·2025-02-17 23:53

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

Ai时代，搞钱的6种方法

大耳朵爱学习·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

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