机器学习——其他第2页

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

通用评估系统（一）

此外，由于小水平时就有些选择困难症，在对重大事务做选择时，往往果断选择之后会后悔，所以，系统将具有一定的通用性，为以后进行其他选择时提供辅助。系统概述

一个水货程序员·2025-02-18 13:31

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业

gs80140·2025-02-18 13:55

Python字符模糊匹配指南 RapidFuzz | python小知识

1.RapidFuzz简介RapidFuzz是一个用于Python的快速模糊字符串匹配库，它基于Levenshtein距离和其他相似度度量方法，能够高效地进行字符串比较和匹配。

aiweker·2025-02-18 13:55

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

Druid密码错误重试导致数据库超慢

密码错误重试导致数据库超慢有同事把项目的数据库密码配错了，导致其他所有连接该数据库的项目全部连接都获取缓慢了，一个页面加载要花费十几秒。

·2025-02-18 13:25

并发编程利器 - CountDownLatch

CountDownLatch是Java并发包（java.util.concurrent）中的一个实用类，它允许一个或多个线程等待其他线程完成一组操作。

小马不敲代码·2025-02-18 12:17

Lua脚本核心语法介绍

Lua是一种轻量级、高效的脚本语言，其解释器核心是用C语言编写的，因此具有出色的可移植性和嵌入性（可轻松集成到其他程序中）。

阿湯哥·2025-02-18 12:13

【八股】Spring篇

3.各种其他组件与Spring的融合，在Spring中更加方便快捷的继承其他一些组件。IoC和DIIOC是InversionofControl的缩写，“控制反转”之意。

林子漾·2025-02-18 12:12

Excel—“撤销工作表保护密码”的破解并获取原始密码（转载修改）

在日常工作中，您是否遇到过这样的情况：您用Excel编制的报表、表格、程序等，在单元格中设置了公式、函数等，为了防止其他人修改您的设置或者防止您自己无意中修改，您可能会使用Excel的工作表保护功能，但时间久了保护密码容易忘记

Wiktok·2025-02-18 11:40

STL 语句表编程

很多STL指令会将操作数加载到累加器，或者对累加器中的数据进行处理，并将结果放回累加器或存储到其他地址。程序状态字(ProgramSt

ZhuBin365·2025-02-18 11:37

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

Golang学习笔记_31——原型模式

——建造者模式文章目录一、原型模式核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、原型模式的特点三、适用场景1.对象创建成本高2.需要动态配置对象3.避免重复初始化4.需要隔离对象构造细节四、与其他创建型模式的对比五

LuckyLay·2025-02-18 11:05

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

C++ -- stack的模拟实现 && 介绍适配器模式

配接器什么是适配器：例如充电器就叫做电源适配器本质：就是一种转换虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配器，这是因为stack和queue都是对其他容器进行了封装

kk\n·2025-02-18 11:57

Python标准库之OS库

2.2、递归删除目录3、删除目录(非空目录)4、创建目录5、递归创建目录6、判断是否为目录7、改变当前目录到指定目录三、文件操作1、创建文件2、删除文件3、文件重命名4、判断是否为文件5、获取文件信息四、其他操作

星浩前进中·2025-02-18 10:25

RAM与ROM的区别

它可以随时读写，而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介。当电源关闭时RAM不能保留数据。如果需要保存数据，

云墨丹青·2025-02-18 10:50

129、交换机如何设置控制IP地址冲突故障

为了提高局域网运行稳定性，我们不能等IP地址冲突故障发生时，才想办法去应对，而应该主动出击，让上网用户无法抢用局域网中的其他IP地址；为此，本文就从实战角度出发，通过巧妙设置交换机，来控制IP地址冲突故障反复出现

BinaryStarXin·2025-02-18 10:50

Python网络编程

Python网络编程涉及使用Python语言来创建网络应用程序，这些应用程序可以在网络上与其他计算机进行通信。

懒大王爱吃狼·2025-02-18 10:18

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

qt实现文字跑马灯效果

本文通过定时器，将第一个文字，移动到最后一个这种方式来实现，还有其他方式哈。

凌武贰玖·2025-02-18 09:09

【Linux】【网络】Reactor模式

除此之外，主线程不做任何其他实质性的工作。读写数据，接受新的连接，以及处理客户请求均在工作线程中完成。使用同步I/O模型(以epoll

钟离墨笺·2025-02-18 08:05

Android系统启动出现的 “安卓正在启动...” 界面的问题

目录1.分析代码流程2.优化办法，同时优化这部分启动耗时3.其他的修改方式如下（供参考）：3.1.Launcher或者主界面添加如下属性，替代FallbackHome启动3.2.让开机动画延迟3s结束，

漫步的傻瓜·2025-02-18 08:00

【Maven私服配置】

alimavenaliyunmavenhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/central在上述中mirrorOf表示只有central的maven才会走这个镜像去访问下载；其他的会走

to方圆圆·2025-02-18 06:15

vscode实用快捷键大全

现有终端：Ctrl+J；显示/隐藏目录栏：Ctrl+B；折叠代码：Ctrl+K+0;展开代码：Ctrl+K+J；切换主题：Ctrl+K+T；打开最近文件：Ctrl+R；跳转其他文件：Ctrl+P;后续增加

柠夏小白·2025-02-18 05:30

Python：基于Scapy的深度包分析与网络攻击防御方案

立志在坚不欲说，成功在久不在速欢迎关注：点赞⬆️留言收藏欢迎使用：小智初学计算机网页AI感谢这位博主提出的问题，如果在以后的文章中，大家有其他相关的问题，也可以积极的在评论区评论出来，博主我会的，我会积极的收纳问题

Lethehong·2025-02-18 05:58

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

C#面：.Net、ASP.Net、C#、VisualStudio之间的关系是什么

C#是.NET框架的一种主要编程语言，但.NET框架也支持其他编程语言，如VB.NET和F

那个那个鱼·2025-02-18 04:21

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

使用Python中的LangChain库优化消息长度：从聊天历史到模型性能的全面指南

使用Python中的LangChain库优化消息长度：从聊天历史到模型性能的全面指南在现代人工智能应用中，大语言模型（LLM）扮演着越来越重要的角色，尤其是在对话系统、智能助理和其他自然语言处理任务中。

m0_57781768·2025-02-18 03:10

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-18 03:09

BGP RR路由反射器

解决问题由于BGP水平分割的原因，即从IBGP邻居学到的路由不会通告给其他IBGP邻居，这就要求IGP内的设备都需要两两设备都必须运行并建立IBGP邻居，这不仅不利于网络的部署还增加了配置的复杂度，对于网络管理和设备来说都是一件坏事

VVVVWeiYee·2025-02-18 03:38

MongoDB 云上数据迁移之纯手工操作实用教程

本方案基于MongoDB3.2.7版本进行讨论，迁移目标数据库为华为云DDS数据库，源库为自建或其他云服务商MongoDB数据库。注意：本篇文章涉及的迁移方案是特定场景下的一种方案，有其局

shijin23·2025-02-18 02:02

微服务之消息队列

然而，同步调用存在以下问题：耦合度高：服务之间直接依赖，任何一个服务出现故障都会影响其他服务。性能瓶颈：同步调用会阻塞线程，当调用链路

qq_40784183·2025-02-18 01:22

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

sqlserver使用with公用表表达式来简化表联查,用not exists来筛选结果替代not in

对于中间结果集被其他表联查多次使用的情况，可以考虑使用with来先计算中间结果集，避免数据库多次重复计算中间结果，用notexists替代notin以使用索引提高查询效率--排除栏目withnotChannelIdsas

王焜棟琦·2025-02-18 00:31

详解CountDownlatch

它允许一个或多个线程等待其他线程完成操作后再继续执行，其核心思想是通过一个计数器，对计数器进行调度来实现原理CountDownLatch初始化时会设置一个计数器的值，该值表示需要等待完成的操作数量。

优人ovo·2025-02-18 00:01

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

C++调用CPLEX踩过的小坑~

希望可以给后其他研究者提供一neinei学习的经验！

blackms1023·2025-02-17 23:26

如何代写一份成熟的商业计划书？

商业计划书可以用来介绍企业的价值，从而吸引到投资、员工、战略合作伙伴，或包括政府在内的其他利益相关者。

TNT_13302909089·2025-02-17 23:25

什么是可行性研究报告,可研报告代写指南,包含内容,用途等详细说明

可行性研究报告是一种针对拟议中的项目、投资、技术、业务或其他类型的计划进行系统性分析和评估的书面报告。

TNT_13302909089·2025-02-17 23:55

学C++还是学Java？做软件研发还需掌握哪些知识和技能？_c+

1.4、如何选择2、需要掌握的知识和技能2.1、掌握一些基础的网络知识2.2、熟悉一些常用的SQL语句2.3、了解Linux系统，掌握常用的Linux命令2.4、学习汇编语言相关的内容2.5、学习一些其他的专业课程

2401_84160087·2025-02-17 23:23

c# —— StringBuilder 类

StringBuilder类是C#和其他一些基于.NETFramework的编程语言中的一个类，它位于System.Text命名空间下。

山水CAD筑梦人·2025-02-17 23:52

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

JDK动态代理 vs CGLIB：一场经纪人之战，谁才是你的最佳选择？

（SpringBoot的智能经纪人系统）六、总结如果喜欢作者的讲解方式，关注作者不迷路，同时也可以看看我的其他文章！感谢！！！被重复代码逼疯

码熔burning·2025-02-17 23:17

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

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