机器学习——基础算法（六）

【操作系统安全】任务6：Linux 系统文件与文件系统安全 学习指南

文件系统权限配置3.1基础权限管理3.2所有权管理3.3特殊权限设置四、文件操作基础4.1文件创建4.2文件删除4.3文件复制与移动4.4文件编辑五、高级文件管理5.1链接管理5.2查找与搜索5.3压缩与归档六、
不羁。。·2025-03-18 11:47

turfijs合并相邻或者相交多边形

文章目录前言合并多边形一、安装turf二、加载高德三、绘制图形四、计算交点六、绘制图像七、效果前言合并多边形一、安装turfnpmi@turf/turf二、加载高德AMapLoader.load({key
库库的写代码·2025-03-18 11:46

新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题

CTF（CaptureTheFlag）介绍与六大题型解析一、什么是CTF？CTF（CaptureTheFlag），意为“夺旗赛”，是一种信息安全竞赛形式，广泛应用于网络安全领域。
沛哥网络安全·2025-03-18 10:10

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。
文弱_书生·2025-03-18 10:34

入门笔记STA1.C++的编译，变量，new，引用

六、字符串。七、数据的输入八、递增递减运算符九、内存分区模型。十、程序运行前。十一、程序运行后。十二、new操作符开辟堆空间。十三、引用的基本使用。十四、引用注意事项。十五、引用做函数参数。
逐梦云间·2025-03-18 09:57

组织效能突围战：从人效洼地到行业标杆（下）

今天继续来看六大模块和四个案例，相信会带给你新的启发。
·2025-03-18 09:15

Spring组件初始化扩展点：BeanPostProcessor

postProcessBeforeInitialization2、postProcessAfterInitialization四、实战案例案例1：实现简单的属性打印案例2：动态代理增强（模拟AOP）五、常见应用场景六、
冬天vs不冷·2025-03-18 08:52

学懂C++（六）： C++ 数据抽象特性详解

数据抽象是面向对象编程中的一个核心特性，它允许程序员将复杂的现实世界问题简化为易于管理和理解的模型。在C++中，数据抽象通过类和对象的机制实现。以下是对C++数据抽象特性的详细解析。1.什么是数据抽象数据抽象是一种处理复杂性的方法，它通过隐藏实现细节并只暴露必要的接口来简化程序设计。通过数据抽象，程序员可以专注于对象的功能，而不必关注其内部实现。1.1抽象的好处简化复杂性：仅提供必要的信息，隐藏不
猿享天开·2025-03-18 08:16

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。
短剧萌·2025-03-18 08:45

3.0 二分查找算法：二分查找算法简介

二分查找算法简介一、算法定义二、算法原理三、示例分析四、C++实现五、关键注意事项六、适用场景与局限性七、二分查找的三大模板1.朴素的二分模板2.查找左边界的二分模板3.查找右边界的二分模板4.关键对比与总结一
熊峰峰·2025-03-18 07:09

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Golang学习笔记_49——解释器模式

核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化2.并行解释器六、
LuckyLay·2025-03-18 07:05

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子
人类发明了工具·2025-03-18 07:35

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解，仅对少量附加参数进行训练，从而完成任务适应，而无需更新整个模型的权重。**这种方法通过引入额外的低秩矩阵来适应新的任务，保持了预训练模型的核心知识，使其更具灵活性和高效性。在大规模语言模型的实际应用中，微调需要耗费巨大
懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

C++（初阶）（六）——内存管理

内存管理内存管理C/C++**内存分布C语言中动态内存管理方式C++内存管理方式new/delete操作内置类型new和delete操作自定义类型new和mallocoperatornew与operatordeletenew和delete的实现原理内置类型自定义类型C/C++**内存分布intglobalVar=1;staticintstaticGlobalVar=1;voidTest(){sta
win水·2025-03-18 05:56

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面，探讨如何优化布局和提升性能。
·2025-03-18 05:42

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(六)

一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
·2025-03-18 05:09

【LeetCode】215.数组中的第K个最大元素（三种方法，九个思路的代码实现，java格式）

题目题目链接解析这道题据说是面试的高频考题，同时也是基础算法的应用。
Hi丶ImViper·2025-03-18 04:46

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面，探讨如何优化布局和提升性能。
·2025-03-18 00:00

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
XW-ABAP·2025-03-17 23:29

python-git- GitHub

GitHub主页1>setting-->“Commitchanges”按钮五：典型的项目1>社区（TheCommunity）2>文档（TheDocs）3>Issue创建一个问题单4>PullRequest六：
45度看我·2025-03-17 22:26

JAVA随机生成六位验证码

使用java语言随机生成六位数的验证码在importjava.util.Random;publicclassRandomCodeGenerator{publicstaticvoidmain(String
Ning.L·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

组织效能突围战：从人效洼地到行业标杆（上）

本文将通过六大模块
·2025-03-17 20:52

Day65 | 灵神 | 二分查找：红蓝染色法

但这次还是有新的理解，我把可能比较难理解的点写到了下面，大家没看懂视频的地方可以看看我写的当然主要的其实是check函数，在本题中就是大于等于target这个条件，估计灵神下个视频会讲吧二分查找红蓝染色法【基础算法精讲
为了前进而后退，为了走直路而走弯路·2025-03-17 20:38

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。
丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。
AI天才研究院·2025-03-17 17:46

嵌入式开发中的Doxygen注释规范实践

文件注释2.函数注释3.宏定义注释4.结构体注释三、注释规范最佳实践1.文件注释模板2.函数注释模板3.代码注释原则四、常见注释误区与解决方案误区1：过度注释误区2：过时注释误区3：模糊注释五、工具推荐六、
剁椒鱼头炖香菇·2025-03-17 16:45

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。
萌萌短剧·2025-03-17 16:43

《动态磁盘RAID阵列：深度解析与实战指南》

RAID10：镜像+条带化，兼具数据保护和高性能二、动态磁盘管理动态磁盘的优势三、动态磁盘RAID阵列实战实验环境搭建（vmvareworkstation）四、实际应用案例五、RAID技术的优化与维护六、
懂技术的小又又·2025-03-17 16:13

【程序人生】中年技术女性，什么是生活的重点？

岁职场破局策略：职场可见度提升：⭐三、人际关系：构建支持系统关系断舍离：亲密关系选择：⭐四、身心健康：可持续成功的根基身体管理：情绪调节：⭐五、财务安全：抵御风险的核心防线30岁财务健康标准：投资优先级：⭐六、
JosieBook·2025-03-17 16:39

深入浅出Docker：从零构建容器化开发能力

核心操作指令精要3.1容器生命周期管理3.2镜像管理进阶四、生产级实践指南4.1环境变量管理4.2持久化存储方案4.3网络架构设计五、持续交付流水线集成5.1Dockerfile优化原则5.2多环境配置策略六、
庸子·2025-03-17 15:04

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型  模型：f(x
神齐的小马·2025-03-17 15:31

【第十节】windows sdk编程：截获控件消息

目录一、控件消息的截获概述二、相关函数三、示例代码四、高级技巧与注意事项五、常见问题解答六、总结一、控件消息的截获概述控件的消息处理函数通常由系统定义，开发者无需干预。
攻城狮7号·2025-03-17 14:56

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。
Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

java数组

目录一、数组概念二、数组的声明与初始化三、数组操作示例四、数组属性与注意事项五、内存结构分析六、常见操作七、二维数组八、稀疏数组一、数组概念数组是Java中用于存储相同类型数据的有序集合，具有以下特性：
TwitCoder·2025-03-17 12:12

算法学习之路——贪心算法

文章目录一、前言二、什么是算法三、什么是贪心算法1.含义2.基本思路3.适用场景四、代码实现五、经典例题分析六、总结一、前言先来看一道简单的数学问题：小明有30元钱，每瓶酒要5元钱，每3个空瓶子可以换1
蒋楠鑫·2025-03-17 12:42

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError
浪九天·2025-03-17 11:08

五大基础算法——模拟算法

模拟算法是一种通过直接模拟问题描述的过程或规则来解决问题的算法思想。它通常用于解决那些问题描述清晰、步骤明确、可以直接按照规则逐步实现的问题。以下是模拟算法的核心概念、适用场景、实现方法及经典例题：一、核心概念问题描述清晰问题的规则和步骤明确，可以直接按照描述实现。逐步模拟按照问题的规则，一步一步模拟过程，直到得到最终结果。无复杂优化模拟算法通常不涉及复杂的优化技巧，重点是准确实现问题描述。二、适
六七_Shmily·2025-03-17 11:08

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
努力的小雨·2025-03-17 11:04

Hive SQL 精进系列：REGEXP_REPLACE 函数的用法

去除特殊字符3.2统一字符串格式四、REGEXP_REPLACE与REPLACE函数的对比4.1功能差异4.2适用场景五、REGEXP_REPLACE与REGEXP函数的对比5.1功能差异5.2适用场景六、
进一步有进一步的欢喜·2025-03-17 11:33

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
云策量化·2025-03-17 10:29

苹果签名的战略价值：解析六大核心优势与商业赋能逻辑

苹果签名的战略价值：解析六大核心优势与商业赋能逻辑（因篇幅过长所以分为两篇帖子发~）在iOS应用生态中，签名机制既是技术护城河，也是开发者突破分发限制的关键武器。
·2025-03-17 10:27

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks
@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。
@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习
码事漫谈·2025-03-17 09:48

C++前缀和神技：区间问题瞬杀模板

目录前缀和核心价值一维前缀和模板1.预处理公式2.代码实现3.动态图示二维前缀和模板1.预处理公式2.代码实现3.二维示意图六大避坑指南复杂度分析LeetCode实战前缀和核心价值暴力法的痛点：//计算区间和
三流搬砖艺术家·2025-03-17 08:43
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