数据挖掘&机器学习第22页

常用计算机网络命令

pingwww.example.com该命令会向指定目标地址发送ICMP回显请求数据包，并等待目标地址返回ICMP回显应答数据包。通过查看数据包的往返时间（RTT），可以判断网络延迟情况。

MaximusCoder·2025-02-25 17:33

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时，使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。

星环科技·2025-02-25 11:16

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。

Rain松·2025-02-25 10:44

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。

威哥说编程·2025-02-25 09:35

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。

静默.\\·2025-02-25 08:34

云原生时代的分布式文件系统设计与实现

由HaoyuanLi在加州大学伯克利分校AMPLab启动，Alluxio如今已成为全球众多大型科技公司（如Facebook、Uber、Microsoft等）的关键组件。

ITPUB-微风·2025-02-25 08:33

【SQLI】sqlmap测试过滤规则和tamper有效性的方法

sqlmap测试过滤和tamper有效性的方法1.检测被过滤的字符或关键字2.测试有效的Tamper脚本3.自动化过滤检测4.自定义Tamper脚本示例命令总结注意事项使用sqlmap测试过滤规则和确定有效

D-river·2025-02-25 08:57

音频原始数据解释

这个过程包括以下几个步骤：（1）采样（Sampling）采样是指以固定的时间间隔对连续的音频信号进行取样，记录信号在每个时

陈皮话梅糖@·2025-02-25 07:57

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

streamparse，一个超强的 Python 实时流数据处理库！

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言大家好，今天为大家分享一个超强的Python库-streamparse。

浅沫云归·2025-02-25 06:47

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗

@心都·2025-02-25 06:45

机器学习数学基础：34.点二列

@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

MLOpsZoomcamp课程介绍

真智AI·2025-02-25 05:11

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。

部分分式·2025-02-25 04:33

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。

另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

本文将以Ampere架构的技术演进为切入点，系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

Linux（持续更新）

[文件]参数说明-z：支持gzip解压文件；-x：从压缩的文件中提取文件；-f：指定压缩文件；-v：显示操作过程；-c：建立新的压缩文件；例子解压一个已经被gzip压缩的归档文件：tar-zxvfexample.tar.gz-z

你在我身后·2025-02-25 02:48

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、

jackispy·2025-02-25 01:36

Java集合并发安全面试题

publicclassSynchronizedWrapperExample{//1.基本使用publicvoiddemonstrateSynchronizedCollections(){//创建同步ListListsyncList

夜游猿·2025-02-25 01:05

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

机器学习，它也是需要对自己的学习效果进行评估，因为它需要根据结果来调整参数。

溪海莘·2025-02-24 23:57

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱

甜于酸·2025-02-24 23:54

Simulink Design Assignment

UniversityofEdinburghElectricalEngineeringDataConverterDesigninSimulinkSimulinkDesignAssignmentDesignanaudiobandADCwiththefollowingspecificationsover20Hz-20kHz:[1]Maximumstableinputamplitude

·2025-02-24 23:46

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。

宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

sample_osd.c程序流程

sample_osd.c程序流程sample_system_init(1)IMP_OSD_SetPoolSize(512*1024);IMP_OSD_SetPoolSize(512*1024);IMP_Encoder_SetMultiSectionMode

今天少内耗10点半睡觉和今天早晚运动·2025-02-24 20:35

斩波放大器

斩波放大器（ChopperAmplifier）是一类专为精密信号放大而设计的放大器，其核心思想是通过斩波调制技术将低频输入信号转换到较高频率区间，在高频段进行放大后，再经过解调和低通滤波还原回原始信号。

chinahongjiang·2025-02-24 19:26

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

明确目标后，选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten

Evaporator Core·2025-02-24 18:20

数据库时间类型的区别-面试被问过

在数据库设计中，TIMESTAMP和DATETIME是两种常见的时间类型。虽然它们的格式相似，但在存储方式、时区处理以及默认值等方面存在显著差异。

Nice文棋·2025-02-24 18:46

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

de之梦-御风·2025-02-24 17:43

UE_C++ —— Delegates

目录一，DeclaringDelegates二，BindingDelegatesPayloadData三，ExecutingDelegates四，ExampleUsage委托是一种泛型且类型安全的方式，

挨代码·2025-02-24 16:38

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

java基础

示例：packagecom.example;导入语句：导入语句用于引入其他包中的类或接口，这样可以在当前文件中直接使用这些类或接口。

MESSIR22·2025-02-24 13:44

简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元（GPU）架构“安培架构“

概念"安培架构"（AmpereArchitecture）是NVIDIA推出的一款图形处理单元（GPU）架构，它是继图灵架构之后的下一代产品。

神仙约架·2025-02-24 13:13

public or static包下的 html 丢了（404）？你快回来！我一人承受不来

话不多说先上图我的目录结构是这样的src└──main└──java└──com└──example└──demo└──DemoApplication.java└──resources└──public

barcke·2025-02-24 12:39

URI和URL区别与联系,从此不再模糊

URI和URL区别与联系文章目录URI和URL区别与联系前言一、联系二、区别总结前言URI（统一资源标识符）和URL（统一资源定位符）URI的格式：模式：模式具体部分，例如：https://www.example.com

ZZZ_Tong·2025-02-24 10:22

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

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·2025-02-24 08:05

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

在机器学习的众多算法中，线性回归宛如一块基石，看似质朴无华，却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一，其原理与应用广泛渗透于各个领域。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

3.日常英语笔记

Don’ttugatit,oritwillfalloverandcrushyou.tug拉，拽，拖Hetuggedthedooropenwithallhismight.shampoo洗头膏hairconditioner

yan_baby_liu·2025-02-24 08:34

AI环境初识

以下是一些主要的技术趋势和流行技术：一、开发框架与深度学习库TensorFlow：由谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛用于研究和生产环境。

网络飞鸥·2025-02-24 07:02

《数据仓库与数据挖掘》自测

A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是：A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5

破坏神在行动·2025-02-24 05:48

Java本地应用使用spring 注解初始化

service类及接口ISample.Java[java]viewplaincopyprint?

LiTianao88·2025-02-24 05:46

杰和推出面向人工智能应用的AI服务器

如果将大数据看作一个产业，那么数据深挖（挖掘）就是其中一项核心技术，数据深挖（挖掘）通常与计算机科学有关，如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术，而这些恰好是人工智能技术的优势。

weixin_34211761·2025-02-24 04:38

机器学习数学通关指南——微积分基本概念

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-24 03:03

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述

子木呀·2025-02-24 02:59

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

支持向量机（SVM）详解：原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧（KernelTrick）2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，

宸码·2025-02-24 02:28

智能边缘计算：开启智能新时代

而智能边缘计算，是边缘计算架构在涉及数据分析、机器学习或人工智能的工作负载中的应用。一般来说，边缘架构是一种将数据或应用程序放置在网络边缘的

livefan·2025-02-24 02:58

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