机器学习——基础算法（六）第12页

海康摄像头不能自动获取 IPv6，不能ddns

海康三个型号，每个型号两台，这六台摄像头自动获取模只能获取有状态下的v六地址，大华就可以，在路由公告模式下可以获取到，但是有的不随着上级设备的变化而变化包括大华的摄像头，通过重启可以更新，大华夜视王就能随时更新

zhngjinrui·2025-02-18 09:43

鸿蒙应用开发系列 EX篇：HarmonyOS应用开发者基础认证

请参考内容判断题单选题多选题系列文章鸿蒙应用开发系列篇一：鸿蒙系统概述鸿蒙应用开发系列篇二：鸿蒙系统开发工具与环境鸿蒙应用开发系列篇三：ArkTS语言鸿蒙应用开发系列篇四：鸿蒙系统应用开发基础鸿蒙应用开发系列篇五：鸿蒙系统高级开发技术鸿蒙应用开发系列篇六：

李小白杂货铺·2025-02-18 08:57

Nginx 如何实现请求的缓存过期策略？

一、缓存的重要性与基本概念二、Nginx缓存过期策略的原理三、设置Nginx缓存过期时间四、基于变量的动态缓存过期策略五、使用第三方模块增强缓存功能六、缓存的更新与失效机制七、缓存命中率与性能监控八、实际应用中的注意事项

zengson_g·2025-02-18 08:27

【JVM系列】谈一谈JVM调优

定位瓶颈四、JVM内存调优1.调整堆内存大小2.调整新生代与老年代比例3.元空间（Metaspace）调优五、垃圾回收(GC)调优**1.选择合适的GC算法****2.优化GC参数**3.启用GC日志六、

goyeer（工蚁）·2025-02-18 05:59

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

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

爬虫实践——selenium、bs4

selenium三、HTML解析1、BeautifulSoup2、Selenium动态渲染爬虫：模拟动态操作网页，加载JS(webdriver)3、scrapy框架四、反爬虫操作五、一些常见的异常处理六、

lucky_chaichai·2025-02-18 03:09

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

Matlab 机器人雅可比矩阵

===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记（用心总结一文全会）（四）——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵

CodingAlgo·2025-02-18 01:13

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

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

【信息学奥赛一本通 C++题解】1286：怪盗基德的滑翔翼

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统基础算法第一节动态规划的基本模型1286：怪盗基德的滑翔翼1.理解题意同学们，我们一起来看怪盗基德遇到的这个有趣问题哦。

信奥大黄·2025-02-17 23:56

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

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

HarmonyOS SDK，助力开发者打造焕然一新的鸿蒙原生应用

作为支撑鸿蒙原生应用开发的技术源动力，HarmonyOSSDK将系统级能力全面对外开放，覆盖了应用框架、应用服务、系统、媒体、图形、AI六大领域的开发能力，为开发者带来

·2025-02-17 20:55

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

goalng1.8 的变化

billgates_wanbin·2025-02-17 18:34

《六月集训》（第二十三天）——字典树

今天是六月集训第二十三天：字典树一、练习题目472.连接词面试题17.15.最长单词二、算法思路1、472.连接词：题目有点难。还在从基础看起，2、面试题17.15.最长单词：三、源码剖析//472

EchoRouRou·2025-02-17 18:28

linux数学软件下载,小学六年级数学题

小学六年级数学题中涵盖了丰富的练习题，可供孩子随时随地的进行练习，遇到不会的题目还可以请教专业的老师，老师十分贴心，会为孩子进行全面的讲解，题目解析的十分透彻，并且在小学六年级数学题app中，孩子还会享受到趣味性十足的教学模式

盐选科普·2025-02-17 17:57

小学生数学测试软件编写分析,小学数学测试的质量分析

六年级数学期末考试质量分析一、试卷评价本试卷涵盖面比较广，考查了学生多方面的能力，试卷紧扣新课程理念，从概念、计算、操作、应用等方面考查学生的双基、思维、操作、问题解决的能力，可以说全面考查了学生的综合学习能力

达拉斯手记·2025-02-17 17:57

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

机器学习:朴素贝叶斯

掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

国产MCU厂商品牌汇总及分析(转载)

文章来自:国产MCU厂商品牌汇总及分析（精选）MCU六大应用领域及TOP厂商在中国市场，MCU的应用主要在以下六个领域。

IoT-Darren·2025-02-17 16:16

【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列：第六节】

ISO14229-1:2023UDS诊断服务测试用例全解析（ReadDataByIdentifier0x22服务）作者：车端域控测试工程师发布日期：2025年2月13日关键词：UDS诊断协议、0x22服务、ReadDataByIdentifier、DID读取、ECU测试一、服务功能概述0x22服务（ReadDataByIdentifier）用于通过数据标识符（DID）从ECU读取数据记录值，是UD

车端域控测试工程师·2025-02-17 16:41

基于TextInput的常见自定义效果解决方案

注意最后一位光标不要闪烁场景三：限制两位小数，不能以小数点开头的场景场景四：TextInput如何在输入、粘贴、剪切动作之后，内容显示之前控制显示内容场景五：电话号码格式化时，删除号码中间的空格为删除前一位数字场景六：

·2025-02-17 15:47

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

Java中JWT（JSON Web Token）的运用

目录1.JWT的结构2.JWT的优点3.JWT的流转过程4.具体案例一、项目结构二、依赖配置三、用户模型四、JWT工具类五、JWT请求过滤器六、安全配置七、身份验证控制器八、测试JWTJWT（JSONWebToken

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:56

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

本地部署model scope魔搭大模型流程

一、安装python二、安装Gradio三、添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python

CQller·2025-02-17 13:15

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

从入门到跑路（六）k8s配置ingress-nginx

Ingress-NGINX是一个基于NGINX的KubernetesIngress控制器，旨在将外部HTTP和HTTPS流量路由到Kubernetes集群中的服务。它是Kubernetes官方推荐的Ingress控制器之一，并且广泛应用于各种生产环境中。Ingress-NGINX介绍主要作用在Kubernetes集群中，Ingress-NGINX的作用是作为IngressController来处理

m0_74825678·2025-02-17 10:50

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和】2024E-分割数组的最大差值【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:19

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-热点网站统计【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

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