实用机器学习第15页

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

解决Maven/Ant中OutOfMemory错误

在使用Oracle数据库时，spool命令是一个非常实用的工具，可以将SQL查询的结果输出到指定的文件中。这对于将查询结果记录下来、生成报表或进行后续分析非常有帮助。

·2025-02-12 18:25

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

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

3D文档控件Aspose.3D实用教程：在 Java 中创建 FBX 文件并无缝将圆柱体转换为网格

概述创建FBX文件并将圆柱体转换为网格是3D建模和动画中的基本任务。这些过程在游戏、电影和建筑等行业中至关重要。通过使用Aspose.3DforJava，开发人员可以高效地管理3D场景和对象。这个强大的Java3DAPI简化了3D模型的创建和操作。它的易用性和灵活性使其成为希望在Java中创建FBX文件并无缝将圆柱体转换为网格的Java开发人员的理想选择。本文将讨论以下几点：Java3DAPI安装

CodeCraft Studio·2025-02-12 16:15

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

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

解锁罗技键盘新技能：轻松锁定功能键（罗技K580）

别担心，今天就为大家分享一个简单实用的小技巧——锁定罗技键盘的F11、F12功能键，让你的操作更加得心应手！

HeLLo_a119·2025-02-12 12:47

高效可定制的后台管理系统模板开发实战

该模版将为开发者提供一套完整、实用的后台管理解决

盛艺小豆丁·2025-02-12 11:12

AI大模型应用入门实战与进阶：28. AI大模型的实战项目：智能电网

在过去的几年里，人工智能技术的进步使得智能电网变得更加可行和实用。例如，深度学习技术可以帮助预测电力需求，

AI天才研究院·2025-02-12 11:12

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

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

本节旨在为读者提供一个实用指南，探讨如何有效地利用百度千帆大模型平台的强大功能。

AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

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

轻松查询电脑显存大小，两种方法任你选

本文将介绍两种简单实用的方法，帮助大家轻松获取这一关键信息。方法一：通过DirectX诊断工具查看显存大小DirectX诊断工具（dxdiag）是Windows系统内置的一个强大工具，它不仅可以检测系

nntxthml·2025-02-12 05:30

【干活分享】2025年可以免费问答的一些GPT网站-deepseek等免费gpt

今天，就为大家分享一些实用性很强的GPT网站，帮助大家在工作中事半功倍。DeepSeekDeepSeek是一个基于人工智能技术的虚拟助手，旨在为用户提供信息、解答问题和协助完成各种任务。

春晓_春眠花落·2025-02-12 05:56

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

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

【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

【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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

独立开发日报：一个216点赞的效率工具，和4个解决开发者痛点的项目

这些项目都很实用，一起来看看它们是如何解决开发者的实际问题的。

·2025-02-10 23:24

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