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实用机器学习-李沐
Java有哪些编程技巧?
Java编程技巧:提升效率与质量的
实用
指南在Java编程中,掌握一些高效的编程技巧不仅可以提高开发效率,还能提升代码的可读性、可维护性和性能。以下是一些
实用
的Java编程技巧,供开发者参考和应用。
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2025-03-24 15:11
java
分享6大
实用
跟单技巧
在外贸行业中,订单的成交95%依赖于高效的跟单技巧。无论是分析客户行为,还是灵活运用价格策略,每一步都可能成为促成交易的关键。本文将结合外贸实战经验,分享6大核心跟单技巧,并介绍如何通过ZohoBooks的智能化外贸管理工具提升跟单效率与成功率。技巧1:深度分析客户,精准锁定需求核心方法:通过海关数据、社交媒体(如领英、脸书)及搜索引擎(谷歌)挖掘客户的采购历史、合作供应商、竞争对手等关键信息,并
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2025-03-24 15:10
梯度下降法理论理解
梯度下降法:看似原始却透露着
机器学习
的本质前提:在研究梯度下降方法之前,你要理解矩阵运算(解析解)的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析,无法对复杂的函数经行分析什么是梯度,以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上
伶星37
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2025-03-24 14:57
机器学习
人工智能
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧农业精准灌溉与施肥决策中的应用(144)
这里为你呈上趣味与
实用
兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!
青云交
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2025-03-24 14:21
大数据新视界
Java
大视界
java
大数据
智慧农业
精准灌溉
施肥决策
数据分析
机器学习
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据
机器学习
模型的多模态融合技术与应用(143)
这里为你呈上趣味与
实用
兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!
青云交
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2025-03-24 14:20
大数据新视界
Java
大视界
java
大数据
机器学习
多模态融合
智能安防
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数据处理
2025年第二届
机器学习
与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届
机器学习
与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论
分享学术科研与论文的禁小默
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2025-03-24 14:19
机器学习
神经网络
人工智能
网盘搜索器 VIP 版:资源搜索与下载的高效利器
无论是热门影视、专业文档、
实用
软件,还是动听音乐,都能一网打
2501_90827335
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2025-03-24 11:25
电脑
软件工程
开源软件
Ubuntu常用命令大全 | 零基础快速上手指南
Ubuntu常用命令大全|零基础快速上手指南目录文件与目录操作文本查看与编辑权限管理系统管理网络操作磁盘与文件系统软件包管理压缩与解压其他
实用
命令1.文件与目录操作基础命令命令功能示例cd切换目录cd~
算法练习生
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2025-03-24 10:54
Linux--Ubuntu
ubuntu
开发语言
笔记
算法
linux
STM32F1基于HAL库的学习记录
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使用教程分享(五、PWM驱动舵机、呼吸灯)
往期内容STM32F1基于HAL库的学习记录
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使用教程分享(一、GPIO_Output)STM32F1基于HAL库的学习记录
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使用教程分享(二、GPIO_Input按键)STM32F1基于HAL库的学习记录
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使用教程分享
藤樂.
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2025-03-24 10:52
STM32学习
stm32
学习
数据库
MySQL中基于
机器学习
的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元
今天,我们将深入探讨一种创新的方法——基于
机器学习
的自适应缓存热点识别优化策略,并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择
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?传统上,开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
墨夶
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2025-03-24 10:49
数据库学习资料1
数据库
mysql
机器学习
【产品经理修炼之道】-UX设计实践技巧
本文将深入探讨一系列实践方法,帮助您创建出既美观又
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的产品,确保满足用户的多样化需求。无论您是设计师、产品经理还是创业者,这些策略都将对您的工作产生积极影响。
xiaoli8748_软件开发
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2025-03-24 10:46
产品经理
产品经理
ux
Go 语言
实用
工具:如何高效解压 ZIP 文件
在日常开发中,我们经常需要处理ZIP文件,例如从远程服务器下载压缩包后解压、备份数据或处理日志文件等。在本文中,我们将介绍一个使用Go语言编写的高效ZIP文件解压工具,并提供示例代码帮助你快速上手。代码实现以下是Unzip函数的完整实现,它可以将ZIP文件解压到指定的目录,并返回解压后的文件路径列表。packageutilsimport("archive/zip""fmt""io""os""pat
程序员爱钓鱼
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2025-03-24 09:13
golang
ios
开发语言
使用vite+react+ts+Ant Design开发后台管理项目(五)
通过详细的步骤和实践指导,文章旨在为开发者揭示如何利用这些技术工具,从项目构思到最终实现的全过程,提供清晰的开发思路和
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的技术应用技巧。项目gitee地址:lbking666
吕彬-前端
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2025-03-24 08:00
react.js
javascript
前端
STM32 Cube MX 软件使用教程和技巧(纯干货分享~~!)
以下是关于STM32CubeMX的详细使用教程和一些
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技巧,帮助您快速上手并高效开发STM32项目:一、STM32CubeMX简介功能:ST官方推出的图形化配置工具,用于生成STM32微控制器的初始化代码
立量
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2025-03-24 07:56
嵌入式IDE
stm32
单片机
嵌入式硬件
AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
但随着大数据、云计算、
机器学习
、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方
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2025-03-24 07:50
人工智能
前端请求怎么发送到后端:深度剖析与
实用
指南
前端请求怎么发送到后端:深度剖析与
实用
指南在web开发中,前端与后端之间的通信是至关重要的。前端通过发送请求来获取后端的数据或执行某些操作,而后端则负责处理这些请求并返回相应的响应。
dhfnngte24fhfn
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2025-03-24 06:40
python
django
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virtualenv
【
机器学习
】算法分类
有监督学习是
机器学习
中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO
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2025-03-24 05:08
什么?!是机器学习!!
机器学习
算法
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无监督学习
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删除 mkcert 根证书
macOS系统打开钥匙串访问:•通过Spotlight搜索或进入应用程序/
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工具。定位根证书:•左侧选
堕落年代
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2025-03-24 05:06
杂论
网络
基于STC89C52的8255并行口拓展实验
通过扩展8255芯片,实现单片机I/O口资源的灵活应用,完成对LED阵列的控制,验证8255并行口扩展在单片机系统中的
实用
性,为单片机外围接口扩展应用提供实践参考。
@小张要努力
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2025-03-24 05:00
mongodb
数据库
学习
单片机
proteus
嵌入式硬件
51单片机
Angular中使用Slice管道实现数组特定区间迭代
Slice管道介绍Slice管道是一个非常
实用
的工具,它允许我们从数组或字符串中提取一部
t0_54program
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2025-03-24 04:20
编程问题解决手册
angular.js
javascript
前端
个人开发
使用 Baseten 部署和运行
机器学习
模型的指南
随着
机器学习
模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务
机器学习
模型。
shuoac
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2025-03-24 03:17
机器学习
人工智能
python
使用GitHub API进行智能文档加载
下面我将介绍如何使用GitHubAPI进行文档加载,并通过
实用
的代码示例来帮助大家理解。技术背景介绍Gi
fgayif
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2025-03-24 02:07
github
python
机器学习
——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
纠正自己的误区:
机器学习
是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是
机器学习
算法在不同场景的应用。
代码的建筑师
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2025-03-24 02:02
模型学习
模型训练
机器学习
机器学习
分类
回归
正则化项
LASSO
Ridge
朴素
量化交易系统中如何处理
机器学习
模型的训练和部署?
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,
机器学习
模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top
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2025-03-24 01:27
量化交易系统开发
机器学习
人工智能
量化交易
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如
机器学习
、图像处理和数据分析等。
lynn-66
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2025-03-23 23:37
深度学习与大模型基础
算法
机器学习
人工智能
【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要
机器学习
从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。
开心星人
·
2025-03-23 22:34
论文阅读
论文阅读
震惊! “深度学习”都在学习什么
常见的
机器学习
分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798
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2025-03-23 22:01
深度学习
学习
人工智能
【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被
机器学习
算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人
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2025-03-23 22:01
论文阅读
论文阅读
机器学习
Day01人工智能概述
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
山北雨夜漫步
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2025-03-23 22:58
机器学习
人工智能
机器学习
:让计算机学会思考的艺术
目录什么是
机器学习
?
机器学习
的基本步骤常见的
机器学习
算法
机器学习
的实际应用如何入门
机器学习
?结语在当今数字化时代,
机器学习
(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。
平凡而伟大.
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2025-03-23 21:19
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习
中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
平凡而伟大.
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2025-03-23 21:18
机器学习
机器学习
算法
均值算法
一文讲清楚深度学习和
机器学习
目录1.定义
机器学习
(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理
机器学习
深度学习3.应用场景
机器学习
深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?
平凡而伟大.
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2025-03-23 21:18
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字
8x8点阵作为一种经济且
实用
的显示模块,能够呈现数字、简单字母及图形等信息,在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。
@小张要努力
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2025-03-23 20:13
单片机
嵌入式硬件
stm32
51单片机
proteus
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
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2025-03-23 19:07
机器学习
机器学习
人工智能
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
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2025-03-23 19:36
mysql
spring
boot
数据库
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
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2025-03-23 19:31
机器学习
scikit-learn
分类
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
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2025-03-23 18:30
机器学习
算法
聚类
人工智能
【
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
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2025-03-23 18:28
机器学习工程实战
机器学习
人工智能
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、
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2025-03-23 18:27
Machine
Learning
机器学习
算法
人工智能
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
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2025-03-23 18:26
数据挖掘实战合集
数据挖掘
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集成学习(随机森林)
只要单分类器的表现不太差,集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在
机器学习
中,随机森林是
herry57
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2025-03-23 18:24
数学建模
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【
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
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2025-03-23 18:22
0基础实现机器学习入门到精通
机器学习
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朴素贝叶斯
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pytorch
sklearn
开发语言
【
机器学习
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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
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2025-03-23 18:21
机器学习工程实战
机器学习
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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
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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
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2025-03-23 17:47
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机器学习
人工智能
特征工程
数据预处理
特征变换
特征降维
特征构造
【
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
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2025-03-23 17:16
机器学习
机器学习
分类
人工智能
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
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2025-03-23 17:44
机器学习
人工智能
深度学习
索骥馆-编程语言之《网络编程
实用
教程(第2版)》扫描版[PDF]
内容介绍:本书主要介绍基于tcp/ip协议栈的套接字网络编程技术。全书分为10章,第1章介绍网络编程基础,第2章介绍套接字网络编程接口,第3章介绍windows环境的网络编程,第4章介绍mfc编程,第5章介绍mfcwinsock类的编程,第6章介绍wininet编程,第7章介绍winsock的多线程编程,第8章介绍winsock的输入/输出模型,第9章介绍http及高级编程,第10章介绍电子邮件协
cinnarnia
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2025-03-23 16:10
面壁区
windows编程
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MySQL HA的全新篇章:Semisynchronous Replication迁移至InnoDB Cluster的
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指南
1、概述临时接了一个搭建InnoDBCluster的活儿,客户给我说是有数据的,我当时想这不是非常简单吗?干活儿的时候,才发现并没有这么简单,接手的时候发现是SemisynchronousReplication的环境,然后把从库切换成InnoDBCluster的primary。2、环境复现2.1、从库5.140信息采集mysql>showreplicastatus\G***************
库海无涯
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2025-03-23 16:09
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mysql
【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)
WSAAsyncSelect模型作为一种独特且
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的网络编程模型,为开发者提供了异步处理网络事件的有力手段。它巧妙地将Window
攻城狮7号
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2025-03-23 16:38
Windows编程(C++)
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网络编程
windows编程
windows
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国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和
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性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。
AI筑梦师
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2025-03-23 16:07
人工智能学习框架
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深度学习
python
agi
人工智能
tensorflow
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