机器学习&数据科学第31页

在 Python 中使用 Fsolve

Python中的fsolve函数方程是数据科学的根源，它们帮助数据科学家、数学家、化学工程师和医生理解他们日常处理的各种场景。现在，随着计算机融入我们的日常生活，连续求解更大规模的方程变得越来越困难。

迹忆客·2024-02-14 00:37

【收藏】――积食推拿

iid=25468162736&app=news_article×tamp=1518003319

SunnySun_fb42·2024-02-13 23:17

四章-35-鼠标悬停查看矢量瓦片的信息

源码见1035.html，对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/vector-tile-info.html?

彩云飘过·2024-02-13 22:16

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式，来实现自主决策和预测分析。

做一个AC梦·2024-02-13 22:53

Boost.Asio学习之简单的HTTP服务器

代码见：http://www.boost.org/doc/libs/1_61_0/doc/html/boost_asio/examples/cpp11_examples.html或者：https://github.com

NearXDU·2024-02-13 21:46

CF1491C Pekora and Trampoline 翻译

原题链接洛谷链接有nnn个蹦床排成一列，每个蹦床有一个弹力值sis_isi每一轮的最开始，Pekora会选择一个蹦床作为她的起点（任意一个蹦床都可以作为起点）。当她在蹦床iii时，她会跳到蹦床i+sii+s_ii+si上，并且sis_isi会变为max(1,si−1)max(1,s_i-1)max(1,si−1)（也就是说，蹦床每被跳一次弹力值就会减一，直到弹力值为111）。当她跳到了第nnn个蹦

PYL2077·2024-02-13 21:13

机器为什么能学习(上)

本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。

ringotc·2024-02-13 21:16

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要

挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

懂你英语 Level4 Unit2 Part2 Listening - Point of View 2

Peopleseethingsfromdifferentpointsofview.Thisoftenleadstoargumentsbetweenpeople.Herearesomeexamples.Fromthisman

Noah_M·2024-02-13 20:30

[gomobile]no exported names in the package "golang.org/x/mobile/example/bind/gogrpc"

在使用gomobile编译go文件时提示:noexportednamesinthepackage"golang.org/x/mobile/example/bind/gogrpc"原因是：gogrpc.go

猎手Andy·2024-02-13 20:42

同源策略

协议相同域名相同端口相同举例来说，http://www.example.com/dir/page.html这个网址，协议是http://，域名是www.example.com，端口是80

孤君蓑笠翁·2024-02-13 19:29

MTRX3760-C++、InheritanceandPolymorphism

PolymorphicDiceRaceTheDiceRaceprogramfromLab1featuredonekindofplayerthatalwaysusedthesame,randomstrategy.Inthisexampleyouwillapplyyourknowledgeofinheritanceandpolymorphismtoredesignthatprogram.Youmays

Demo-0725·2024-02-13 18:07

24个已知403绕过方法的利用脚本

/bypass-403.shhttps://example.comadmin.

网络安全进阶·2024-02-13 18:32

不懂编程？节点包来凑——Dynamo常用节点包推荐（下）

十一、Ampersand——★★★☆☆Ampersand节点包挺好用的，主要是处理Dynamo几何图形用，包括curve、point、surface、vector等的，大家自行尝试吧！

九哥BIMer·2024-02-13 18:58

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理

·2024-02-13 18:51

用Hydra工具暴力破解Windows7管理员密码并访问它的共享服务

工具暴力破解Windows7管理员密码并访问它的共享服务1、开启win7的管理员用户-administrator，并设置一个密码为1234562、开启win7的共享服务等(默认似乎已经开启）3、kali中namp

小红帽Like大灰狼·2024-02-13 17:18

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。

freedomme·2024-02-13 17:11

封装自己的python脚本为pip包

在数据科学时代,主流语言是python,因为python有很多成熟的包供大家使用,使用的方式是pipinstallxx,那么如果自己也开发了一个牛的算法想让大家使用,如何打包为pip包呢?

wshzd·2024-02-13 17:07

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

能玩上一天的网站，宅家也不无聊！

打出单词，都能有音调，就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过机器学习将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏

编程星语·2024-02-13 15:18

《Linux 简易速速上手小册》第4章: 包管理与软件安装（2024 最新版）

重点案例：在Ubuntu上安装和管理软件4.1.3拓展案例1：添加软件仓库4.1.4拓展案例2：回滚软件到旧版本4.2使用APT与YUM4.2.1重点基础知识4.2.2重点案例：在Ubuntu上配置LAMP

江帅帅·2024-02-13 15:06

asio监听eventfd

likeepoll-StackOverflowasio的官方example并没有asio监听eventfd的例子，但asio支持posix::stream_descriptor，如果将eventfd包装成

irelandken·2024-02-13 15:47

幻兽帕鲁服务器里没有这个DefaultPalWorldSettings.ini文件怎么办

DefaultPalWorldSettings.ini这个配置文件的默认内容是：;Thisconfigurationfileisasampleofthedefaultserversettings.

正宗六脉神剑·2024-02-13 14:13

14.3 OpenGL图元装配和光栅化：抗锯齿

在多采样渲染期间，每个像素片段包含覆盖值（SAMPLES位数）、SAMPL

乘风之羽·2024-02-13 14:08

14 OpenGL图元装配和光栅化

PointRasterization、LineRasterization、TriangleRasterization（光栅化）PixelOwnershipTest（像素所有权测试）ScissorTest（剪切测试）MultisampleFragmentOperat

乘风之羽·2024-02-13 14:38

Ivan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day94 20190109

练习材料Lesson94FuturechampionsExperimentshaveprovedthatchildrencanbeinstructedinswimmingataveryearlyage.AtaspecialswimmingpoolinLosAngeles

小符号·2024-02-13 14:31

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。

whyte王·2024-02-13 14:31

Mac版 stable diffusion点生成没反应（M2）

报错信息：RuntimeError:"upsample_nearest2d_channels_last"notimplementedfor'Half'查阅资料后发现有两种方法：1.打开webui-macos-env.sh

duan030·2024-02-13 14:58

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

【最全面】Android静默安装的两种方案

实现如下：/***Silentinstall**@parampathPackage*@returntrue:successfalse:failed*/publicstaticbooleani

凉亭下·2024-02-13 13:31

知识点 - 多边形合集

p2p3围成的平行四边形的面积为2S=∣x2−x1x3−x2y2−y1y3−y2∣=(x2−x1)(y3−y2)−(x3−x2)(y2−y1)2S=\left|\begin{matrix}x_2-x_1&amp

Best KeyBoard·2024-02-13 13:20

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

初识子域名

例如，如果您有一个主域名example.com，那么blog.example.com和shop.example.com都可以是该主域名下的子域名。子域名的作用：组织和结构

TJ-周月年·2024-02-13 11:11

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

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