实用机器学习指南第12页

C语言---预处理

预处理#includehello.cgcchello.c//编译预处理(预编译)汇编(汇编语言)---助记符编程:人类语言--->编程语言(C语言)---汇编语言--->机器语言(01010)八位的单片机

weixin_51790712·2025-02-11 21:29

【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

Bahdanau 注意力

它是处理序列对序列（seq2seq）任务（如机器翻译）的关键技术之一。在Bahdanau提出的模型中，注意力机制通过引入一个额外的上下文信息来

彬彬侠·2025-02-11 21:29

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

学习MySQL数据库基础的课程分享

自从我开始接触MySQL数据库以来，我深感其强大与实用性。MySQL作为当今最流行的关系型数据库管理系统之一，不仅广泛应用于各种Web应用程序中，还为企业级应用提供了稳定、高效的数据存储和查询服务。

梁世川·2025-02-11 20:20

通过node.js实现简单的爬虫

爬虫,来自百度百科的解释:网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动爬取万维网信息的程序或脚本.通俗来讲,假如你需要互联网上的信息,如商品价格

^命铭·2025-02-11 19:16

【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

史上最厉害的Java进阶之路

面向对象（封装、继承，多态，抽象）面向对象基础综合练习集合泛型异常多线程实用类I/O流反射XML解析网络编程TomcatServlet手写web应用服务JavaWeb史上最详细的框架集合

m0_51274464·2025-02-11 17:31

DeepSeek 官网全球日访问量超越谷歌 Gemini

自不量力的A同学·2025-02-11 16:57

智能体趋势：未来科技的核心驱动力

智能体的出现使得自主决策和问题解决能力从人类扩展到机器，带来了前所未有的效率提升和创新机会。那么，智能体到底是什么？它为何成为未来的焦点？又如何深刻影响我们的生活和工作？一、什么是智能体？

邓校长的编程课堂·2025-02-11 16:54

2025年2月6日的一些热点新闻：

-科技新闻：当地时间2月5日，机器人公司FigureAI宣布终止与OpenAI的合作，专注内部人工智能研发，其创始人承诺未来30天提供从未在人形机器人上见过的东西。

CodeJourney.·2025-02-11 16:24

【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

01、kafka知识点综合

kafka是一个优秀大吞吐消息队列，下面我就从实用的角度来讲讲kafka中，“kafka为何有大吞吐的机制”，“数据不丢失问题”，“精准一次消费问题”01、kafka的架构组织和运行原理kafka集群各个节点的名称叫

抛砖者·2025-02-11 13:05

VSCode+Remote SSH配置问题

installing-vscode-server-on-remote-machine-in-private-network-offline-installation-16e51847e275https://blog.csdn.net/wyg1997/article/details/101460961原因服务器（目标机器

和猫君共建乌托邦~·2025-02-11 13:03

无人机培训机构场地选择策略技术详解

无人机培训机构在选择场地时，需要综合考虑多个因素，以确保场地的安全性、合规性、实用性以及成本效益。

无人机技术圈·2025-02-11 12:00

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的，而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。

·2025-02-11 12:49

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

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

AWS 云安全深度剖析：如何有效监测 SSH 暴力攻击

由于开源、低成本、可靠性和灵活性等优势，云基础设施主要由基于linux的机器主导，然而，它们也不能幸免于黑客的攻击，从而影响云的安全性。攻击Linux机器最流行的方法之一是通过SSH通道。

运维有小邓@·2025-02-11 10:39

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）网络结构，用于序列转换任务，如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans

金外飞176·2025-02-11 09:07

什么是 OpenSSL？OpenSSL 如何工作？

而且，由于许多网站所有者都是第一次了解SSL，因此为他们配备所有必要的工具和实用程序至关重要。OpenSSL就是这样一种工具。那么，什么是OpenSSL？为什么它如此重要？

WoTrusSSL·2025-02-11 09:32

AWS 云安全性：检测 SSH 暴力攻击

由于开源、低成本、可靠性和灵活性等优势，云基础设施主要由基于linux的机器主导，然而，它们也不能幸免于黑客的攻击，从而影响云的安全性。攻击Linux机器最流行的方法之一是通过SSH通道。

ManageEngine卓豪·2025-02-11 09:01

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

Python时间魔法：当你按下暂停键的代码世界

traveler=time_machine()print(next(traveler))#回到1920年print(next(traveler))#穿越到2050年这不是普通的函数，而是一台可以随时暂停的时间机器

虫洞没有虫·2025-02-11 09:31

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

10个超实用的awk应用案例

Nginx访问日志的HTTP状态码案例5：过滤并计算日志中的平均响应时间案例6：文本关键词统计案例7：处理多行记录案例8：生成数据报表案例9：复杂条件过滤案例10：分析用户行为序列总结前言以下是10个实用的

学堂在线·2025-02-11 08:27

ROS应用之AMCL话题与消息接口

AMCL话题与消息接口前言在机器人定位与导航中，AMCL（AdaptiveMonteCarloLocalization）作为自适应蒙特卡洛定位算法的核心组件，承担着位置和姿态估计的重要职责。

古月居GYH·2025-02-11 08:26

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

[硬件选型] 工业镜头参数和选型

本文由丶布布原创，首发于CSDN，转载注明出处现在的付出，都会是一种沉淀，只为让你成为更好的人✨文章预览：一.前言二.镜头的分类三.镜头的重要参数四.镜头选型实战演练一.前言光学镜头在机器视觉系统中具有非常重要的地位

丶布布·2025-02-11 08:25

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize）（四）与真实值对比（如果已知）四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析（一）机器人路径规划

进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

编程语言的未来

它们是软件开发的核心，为程序员提供了与机器沟通的桥梁。那么，在技术不断进步的未来，编程语言的走向又将如何呢？

胡图不迷糊·2025-02-11 07:48

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

性能测试架构：选择与优化的关键

一个良好的性能测试架构能够准确地模拟真实用户场景，为软件性能的评估提供可靠的数据支持。首先，性能测试架构可以帮助开发团队在软件上线前发现潜在的性能问题。

老黄浅谈质量·2025-02-11 07:15

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

Qt+海康虚拟相机的调试

做机器视觉项目的时候，在没有相机或需要把现场采集的图片在本地跑一下做测试时，可以使用海康的虚拟相机调试。

光谷码农·2025-02-11 07:12

JPA实战：嵌入式键与基本类型值的Map映射

这种映射方式在实际开发中非常实用，尤其是在需要将复杂对象作为键存储到数据库时。接下来，我们将通过一个具体的实例，深入探讨如何实现这种映射，并分析其背后的原理。

t0_54manong·2025-02-11 06:38

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

ChatTTS，一款基于Python的自然语言处理工具，适合智能聊天机器人领域！

####项目名称：ChatTTS #####项目介绍 ChatTTS是一个基于Python的自然语言处理工具，用于构建智能聊天机器人。

m0_75259337·2025-02-11 05:28

Python 潮流周刊#54：ChatTTS 强大的文本生成语音模型

以下是本期摘要：文章&教程①许多实用的Python命令行程序②我最喜欢教的编程问题：数字长度③修复Python循环导入的一种方

Python猫·2025-02-11 04:57

编译器简介

嵌入式产品的处理器芯片，软件在上面运行的原理是0101二进制码组成的指令集；例如我们的应用是计算两个数的和，我们的程序如果用C++编写可能如下所示：intsum(inta,intb){returna+b;}在机器的世界里

工程有解·2025-02-11 04:56

十字路口的抉择：2025届计算机毕业生的突围指南

凭借丰富的开发经验和深入的技术解析，我在此分享实用的编程资源、源代码，并提供定制化技术咨询。我的目标是让技术学习变得更高效、更有趣。欢迎关注，一起在计算机科学的海洋中乘风破浪⛵️，共创辉煌。

小小程序老猿·2025-02-11 04:56

增强具身基础模型的通用动作

尽管有许多众包具身数据集可用，但由于不同机器人的物理具身和控制界面不同，它们的动作空间往往表现出显著的异

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

Go_Json的序列化和反序列化

Json易于机器解析和生成，并有效的提升网络传输效率，通常程序传输时会先将数据

itzhuzhu.·2025-02-11 04:23

go语言结构体与JSON序列化

同时也易于机器解析和生成。JSON键值对是用来保存JS对象的一种方式，键/值对组合中的键名写在前面并用双引号""包裹，使用冒号:分隔，然后紧接着值；多个键值之间使用英文,分隔。

唐维康·2025-02-11 04:51

aio-pika 结合 fastapi

fastapi是一个用于构建API的Python框架，它支持异步操作，并提供了许多实用的工具和功能来简化API的开发。

blackpearl9·2025-02-11 03:17

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

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