文件系统机器学习存储引擎云计算

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。
涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

数据库的备份模式（完全备份，增量备份，差异备份）

数据库的备份备份原因数据的丢失数据的删除备份目标数据的一致性数据的可用性备份技术物理备份/冷备份直接复制数据库文件，适用于大型数据库环境，不受存储引擎的限制，但不能恢复到不同的MySQL版本。
元气满满的热码式·2024-02-20 15:25

FATFA文件系统

一.文件系统基本知识1.文件系统是什么？文件系统是一种用于组织和存储计算机上的文件和目录的方法。它是操作系统中的一个重要组成部分，负责管理磁盘或其他存储介质上的文件，使其易于访问和使用。
左手的月光·2024-02-20 15:17

体验文心一言AI大模型生成一篇关于OpenAI、Notepad++、WPS、pycharm、git、svn、Webstorm、Chrome、Edge和向日葵客户端的报告

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，致力于研究人工智能和其他机器学习技术1。
「已注销」·2024-02-20 14:36

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34
夏日恋雨·2024-02-20 14:02

机器学习相关指标计算

机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码：#!
miliyah·2024-02-20 13:36

【Linux取经路】文件系统之重定向的实现原理

文章目录一、再来理解重定向1.1输出重定向效果演示1.2重定向的原理1.3dup21.4输入重定向效果演示1.5输入重定向代码实现二、再来理解标准输出和标准错误2.1同时对标准输出和标准错误进行重定向2.2将标准输出和标准错误重定向到同一个文件三、再看一切皆文件四、结语一、再来理解重定向1.1输出重定向效果演示分析：ls指令是显示当前目录下的文件，本质就是将当前目录下所有的文件名以字符串的形式写入
春人.·2024-02-20 13:05

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

网络安全防御中不可或缺的基线分析

网络安全问题日益突显，随着大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的飞速发展，我们面临的网络环境变得越来越复杂，应用系统不断增多，API、组件、微服务等也变得越来越庞大。
酒酿小小丸子·2024-02-20 13:06

【天衍系列 01】深入理解Flink的 FileSource 组件：实现大规模数据文件处理

在Flink中，FileSource是一个重要的组件，用于从文件系统中读取数据并将其转换
浅夏的猫·2024-02-20 12:01

Excel导出显示服务器,javaexcel导出到远程服务器

javaexcel导出到远程服务器内容精选换一换使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。
weixin_39946029·2024-02-20 12:50

Python | Conda常用命令

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。
-拟墨画扇-·2024-02-20 12:48

conda 所有的命令及其讲解

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。
MonkeyKing.sun·2024-02-20 12:48

用户空间与内核通信（二）

本章节我将介绍使用netlink套接字和proc文件系统实现用户空间对内核空间的访问。
稚肩·2024-02-20 12:44

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:40

精彩回顾 | 迅易科技受邀出席腾讯产业集群数字化发展大会

本次展会邀请了涵盖物联网、人工智能、云计算、大数据等200+数字化转型的行业专家及企业齐聚大会，共同探讨大模型时代下数智融合的新需求、新趋势、新路径。
·2024-02-20 12:35

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:30

【腾讯技术答人挑战赛】答题赢iPad、Switch与海量鹅厂公仔~

题目涵盖AI、编程语言、数据结构、云计算、操作系统、网络协议等多个领域，帮助你发现自己在技术领域的知识盲区。表现出色的玩家将获得丰厚奖品如Switc
·2024-02-20 12:58

python机器学习库Scikit-learn

python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。
崔吉龙·2024-02-20 12:49

mysql数据库扫盲，你真的知道什么是数据库嘛

二、数据库发展过程中经历了什么阶段数据库的发展大致划分为如下几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、高级数据库阶段。三、数据库的特点是什么数据库的特点是
运维家·2024-02-20 11:32

Pulumi 下一代基础设施即代码

在云计算的动态世界中，高效且有效地管理基础设施是开发人员和IT运营团队面临的主要挑战。Pulumi成为该领域的强大工具，为这些挑战提供创新的解决方案。
huainian·2024-02-20 11:24

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

云计算网络HCLA

OSI:开放术系统互联（参考模型）控制层:应用层表示层会话层数据层面:传输层网络层数据链路层物理层应用层:接收用户数据，人机交互的接口，面向应用程序。表示层:将逻辑语言转化为机器语言（二进制）翻译加密.会话层:针对传输的每一种数据建立一条虚链接.传输层:作用是区分流量和定义数据传输方式。端口号:portID数值范围1到165535静态端口:流量与静态端口一一绑定,范围为1到1023。动态端口:未与
Andrewav·2024-02-20 11:35

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统 在线旅游景点推荐系统 基于机器学习/深度学习/人工智能 基于标签/协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy
linge511873822·2024-02-20 11:26

5、程序员可以进入机器学习

在这篇文章中，我想向您展示程序员可以进入机器学习。我将向您展示学习机器学习就像学习任何其他高科技一样。我们首先将学习机器学习与学习编程进行比较，这可能是一个更大的挑战。
攻城狮笔记·2024-02-20 11:39

【机器学习笔记】14 关联规则

关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为
RIKI_1·2024-02-20 11:43

学习笔记：机器学习之决策树

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。
萌龙如我们·2024-02-20 11:13

【机器学习笔记】13 降维

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。
RIKI_1·2024-02-20 11:13

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

windows操作系统基础

操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出装置、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让使用者与系统互动的操作界面。
想拿 0day 的脚步小子·2024-02-20 11:40

【机器学习笔记】8 决策树

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
RIKI_1·2024-02-20 11:39

边缘计算第二版施巍松——第8章边缘计算系统实例

也可以像云一样为用户提供服务，Cloudlet离移动设备只有一跳的距离，具有物理距离的临近性，可以保证实时反馈时延低，又可以利用局域网的高带宽优势，解决带宽限制问题三大特性1.软状态：可以看作位于网络边缘小型云计算中心
xiao_wyy·2024-02-20 10:25

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译
番茄小能手·2024-02-20 10:23

边缘计算的优势：低延迟与高带宽

随着数字化时代的快速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的云计算模式已经难以满足实时、高效的数据处理需求。
准备钟·2024-02-20 10:23

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例

如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前两篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习
政安晨·2024-02-20 10:42

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/
政安晨·2024-02-20 10:35

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向
韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法
宏辉·2024-02-20 09:32

如何利用空号检测 API 降低企业的业务成本

空号检测API的工作原理技术原理和流程空号检测API是一种基于云计算的人工智能技术，它可以通过大数据
API小百科_APISpace·2024-02-20 09:29

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在机器学习和人工智能的领域中，回归预测是一项重要的任务。
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

MySQL系列之数据导入导出

前言大数据与云计算作为当今时代，数据要素发展的“动力引擎”，已经走进了社会生活的方方方面。而背后承载的云服务或数据服务的高效运转，起了决定作用。作为数据存储的重要工具，数据库的品类和特性也日新月异。
ZHOU西口·2024-02-20 09:00

【机器学习】数据清洗之识别重复点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
豌豆射手^·2024-02-20 08:13

【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点

个人主页：豌豆射手^欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
豌豆射手^·2024-02-20 08:37

linux权限设计的思考

在linux文件系统中，有三个角色组，分别是：所有者(Owner)、组(Group)、其他用户(Other)。
DimonHo·2024-02-20 08:28

机器学习---规则学习（一阶规则学习、归纳逻辑程序设计）

1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 08:15

【机器学习】是什么?

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下
dami_king·2024-02-20 08:13

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这
龙马啊·2024-02-20 08:43

【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
RIKI_1·2024-02-20 08:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（6）特征分析

今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方，使用散点图，将各个特征和价格的关系，绘制出来，观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中，与价格的关联度（正数正相关，负数负相关，绝对值大小体现相关性）。如上图可以看出，例如：房间数越多，价格越高；税率越高，价格越低；从上图中，我们可以去掉不相关的特征，收敛的更快。我们看到，房间数特征，和价格的关联度最大，我们可以对房间
giszz·2024-02-20 08:40

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（5）数据理解

延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我
giszz·2024-02-20 08:10
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