机器学习&数据挖掘(Data 第74页

safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: MetadataIncompleteBuffer

stablediffusionv1-5pipeline的时候报错如下safetensors_rust.SafetensorError:Errorwhiledeserializingheader:MetadataIncompleteBuffer

Ca1md0wnle1r·2024-02-12 12:14

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

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！

·2024-02-12 12:11

富集分析的弦图搞起

数据和R包准备library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db)library(GOplot)library(stringr)load("step4output.Rdata

小洁忘了怎么分身·2024-02-12 12:05

C#系列-Entity Framework 架构（18）

现在让我们逐个地看看架构的各个组件：EF组件图EDM（EntityDataMode实体数据模型）:EDM由三个主要部分组成：概念模型，映射和存储模型。

管理大亨·2024-02-12 12:08

【Spring学习】Spring Data Redis：RedisTemplate、Repository、Cache注解

1，spring-data-redis官网1）特点提供了对不同Redis客户端的整合（Lettuce和Jedis）提供了RedisTemplate统一API来操作Redis支持Redis的发布订阅模型支持

兔兔西·2024-02-12 12:35

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非

stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。

bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非

华农DrLai·2024-02-12 11:30

简单直观 DataGrip使Redis可视化的第三方插件

1.在DataGrip中setting中搜索插件Plugins,前三个都是官方插件需要许可证license，我们选择redissimple2.下载后需要RestartIDE，然后在nosql进行设置3.

华农DrLai·2024-02-12 11:59

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

RuntimeError(‘DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly‘.format(pids_str)) from e

多线程加载报错在迭代数据过程中报错,这里多半是数据读取和格式转换出了问题,查看一下你的数据读取是否有问题,返回的数据类型是否统一之类的。新手入门避坑另一个原因就很气：如果使用的vscode，看一下你的conda环境和编译器环境是否一致。

SatVision炼金士·2024-02-12 11:22

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python提供了强大的API和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。在Python的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。

程序员老冉·2024-02-12 11:21

用EasyExcel动态导出列

，值则是原因下的分数，有多个原因就加入多少个，最终结果如下首先把当前所有数据的全部的原因加入到set中去重，再转为ListSetset=newHashSetstrings=newArrayList中@Data

biuder-four·2024-02-12 11:19

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造

LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

Francek Chen·2024-02-12 11:15

MySQL基本操作之数据库的操作

一.创建数据库1.基本语法createdatabase数据库名；注意别忘记加分号。

zyh20050430·2024-02-12 11:13

vivado保存ila波形与载入波形

1.保存在使用ila调试时，选file，export，exportiladata。可以保存为ila格式，或者csv格式等。

cigarliang1·2024-02-12 10:07

vivado保存ila的波形

1.保存ila数据的TCL命令write_hw_ila_dataE:/yourpath/name_ila.ila[upload_hw_ila_datahw_ila_4]注意：目录中不能有space，中文

Siedfried·2024-02-12 10:07

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

Djiango后端开发入门学习之task04--serializers（序列化器，准确说是数据类型转化器）及应用

本文根据datawhale开源Djiango后端开发入门(https://github.com/Joe-2002/sweettalk-django4.2）Task04：序列化器serializers

小鳄鱼队里一只小蜗牛·2024-02-12 10:30

Vue.$set的使用

$set(target,key,val)target{object|array}key{string|number}val{any}在组件中使用//tableData是数组this.tableData[

Sune小叶子·2024-02-12 10:52

【QT+QGIS跨平台编译】之三十：【NetCDF+Qt跨平台编译】（一套代码、一套框架，跨平台编译）

文章目录一、NetCDF介绍二、文件下载三、文件分析四、pro文件4.1netcdf34.2netcdf44.3netcdf五、编译实践一、NetCDF介绍NetCDF（NetworkCommonDataForm

翰墨之道·2024-02-12 10:48

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将

BioLearner·2024-02-12 10:36

spring 创建post请求

1：@requestMapping参数1：products：是设置返回值得格式2：consumes：是设置请求data的格式3：params：指定request中必须包含某些参数值是，才让该方法处理4：

煎包小混沌·2024-02-12 09:50

linux离线安装postgresql和postgis插件

postgresql和postgis插件一、压缩包安装postgresql1、下载解压linux版本postgresql压缩包2、configure安装环境检测3、编译安装4、创建postgres用户与数据库data

dragon-guo·2024-02-12 09:36

离线安装postgresql和postgis

/configureMake&&makeinstalladduserpostgresmkdir/usr/local/pgsql/datachownpostgres/usr/local/p

倪桓·2024-02-12 09:36

寒假作业：2024/2/7

out]*@return节点*/Btreecreate_Node(){Btrees=(Btree)malloc(sizeof(structNode));if(NULL==s)returnNULL;s->data

FS223107·2024-02-12 09:03

MySQL-----DCL基础操作

▶DCL简介DCL英文全称是DataControlLanguage(数据控制语言)，用来管理数据库用户、控制数据库的访问权限。

「PlanA」·2024-02-12 09:02

Transformer_复现_多头注意力机制

importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtqdmimporttqdmdefread_data

温柔倾怀·2024-02-12 09:18

echart离线地图下载地址

链接:离线地图地址https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector

前端小咸鱼一条·2024-02-12 09:31

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。

六六子大顺1·2024-02-12 09:29

米贸搜|Facebook在购物季使用的Meta广告投放流程

一、账户简化当广告系列开始投放后，每个广告组都会经历一个初始的“机器学习阶段”。简化账户架构可以帮助AI系统更快获得广告主所需的成效。

mimaosoulily·2024-02-12 09:29

【机器学习笔记】基于实例的学习

1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点：简单，容易估计和解释可能存在很大的偏置：实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化：分布或密度的估计是数据驱动的（data-dri

住在天上的云·2024-02-12 09:57

C语言特殊数组

1零长数组（需预习：结构体）概念：长度为0的数组，比如intdata[0];用途：放在结构体的末尾，作为可变长度数据的入口示例：structnode{/*结构体的其他成员*///成员1//成员2//..

lcannal·2024-02-12 09:27

Python概率建模算法和图示

从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中

亚图跨际·2024-02-12 09:26

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机(SupportVectorMachine)样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的背景信息当前版本的支持向量机大部分是由Vapnik和他的同事在A

住在天上的云·2024-02-12 09:56

Oracle的学习心得和知识总结（三十二）|Oracle数据库数据库回放功能之论文四翻译及学习

目录结构注：提前言明本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容，其列表如下：1、参考书籍：《OracleDatabaseSQLLanguageReference》2、参考书籍：《PostgreSQL中文手册》

孤傲小二~阿沐·2024-02-12 09:55

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

想要在Mac的集成AMDGPU或外部显卡上训练机器学习模型？PlaidML就是您的最佳选择。任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。

suoge223·2024-02-12 09:25

机器学习案例1：利用 Python 将语音转换为文本

目录内容简介基本环境配置Python库安装麦克风语音识别音频文件的语音识别长音频源语音识别内容简介语音识别是机器或程序识别口语中的单词和短语并将其转换为文本信息的能力。大多数对于语音识别技术的应用场景就是Siri、Cortana和GoogleAssistant等个人助理，以及其他通过语音交互的虚拟助理。为了理解你的声音，这些虚拟助手需要进行语音识别。语音识别是一个复杂的过程，因此我不会教您如何训练

suoge223·2024-02-12 09:24

神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集

然而，聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集，包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。

suoge223·2024-02-12 09:54

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

CSS Selector—选择方法，和html自动——异步社区的爬取（动态网页）——爬虫（get和post的区别）

这里先说一下GET请求和POST请求：post我们平时是要加data的也就是信息，你会发现我们平时百度之类的搜索都是post请求get我们带的是params，是发送我们指定的内容。

a2488220557·2024-02-12 08:18

c#实现学生考勤系统（附源码和报告）

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Text;usingMySql.Data.MySqlClient;namespace学生

%xiao Q·2024-02-12 08:10

c#与mysql连接和操作教程（增、删、改、查）

一、mysql的连接（使用的是vs2019）1.在一个项目中选择工具>NgtGet包管理器>管理解决方案的NuGet程序包2.搜索MySql.Data，然后下载，并在右边选着对应的项目进行安装（ps：每个项目要连接数据库的话

%xiao Q·2024-02-12 08:39

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