机器学习【吴恩达】系列课程笔记第6页

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。

红云梦·2025-03-23 21:49

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

编译链接过程

编译链接过程C/C++程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程

YancyKahn·2025-03-23 20:44

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

策略模式

策略模式的核心思想是定义一系列算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互换。策略模式让算法独立于使用它的客户而变化，从而实现了算法族的独立扩展和替换。

烟沙九洲·2025-03-23 19:05

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

Bash 脚本基础

一、Bash脚本基础什么是Bash脚本：Bash脚本是一种文本文件，其中包含了一系列的命令，这些命令可以被Bashshell执行。它用于自动化重复性的任务，提高工作效率。Bash脚本的基本结构：以#!

HXQ_晴天·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

HTML实现酷炫3D相册

本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。欢迎加入团队圈子！与作者面对面！直接点击！目录1、创建文件目录2、调背景色3、制作3D相册4、将图片散开，围成一圈。

算法与编程之美·2025-03-23 18:54

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

Python 高手编程系列一千七百零八：在事件循环中使用 executors

Executor.submit()方法返回的Future类实例在概念上非常接近异步编程中使用的协程。这就是为什么我们可以使用执行器在协同多任务和多进程或多线程之间进行混合。此解决方法的核心是事件循环类的BaseEventLoop.run_in_executor(executor,func,*args)方法。它会在进程池或线程池中调度执行由executor参数表示的func函数。这个方法最重要的是它

杨琴1·2025-03-23 18:51

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

编程内容简述！

编程是指通过计算机语言来开发软件、程序和应用的过程，通常通过编写一系列的指令，来让计算机完成特定的任务。

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。它提供了简单易用的API，支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级：Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库，不需要复杂的配置和大规模基础设施支持，非常适合小型或中型项目。易用性：提供简单的API，易

恰恰虎·2025-03-23 16:43

【Docker系列四】Docker 网络

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-23 16:13

html.partial mvc5,[ASP.NET Core Razor Pages系列教程]ASP.NET Core Razor Pages中的Partial Views(部分视图)(04)...

PartialViews(部分视图)什么是PartialViews?PartialViews(之后统称:部分视图)是包含了HTML代码片段和服务端代码的Razor文件，它同样以.cshtml为扩展名。部分视图可以被包含在任意数量的页面或者布局中。部分视图可以用来将复杂的页面分解成更小的单元，从而减少复杂性，同时也可以在团队开发中被复用。什么时候使用部分视图(PartialViews)部分视图可以处

安静的小屁孩儿·2025-03-23 16:07

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型（LargeLanguageM

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

算法及数据结构系列 - 滑动窗口

系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法算法及数据结构系列-动态规划算法及数据结构系列-双指针算法及数据结构系列-回溯算法算法及数据结构系列-树文章目录滑动窗口框架思路经典题型

诺亚凹凸曼·2025-03-23 15:33

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

Sa-Token v1.20.0 发布，新增临时Token认证

框架介绍Sa-Token是一个轻量级Java权限认证框架，主要解决：登录认证、权限认证、分布式Session会话、单点登录、OAuth2.0等一系列权限相关问题。

·2025-03-23 14:43

macOS Sequoia 15.0

macOSSequoia推出了一系列新功能，可助你在Mac上提高生产力和创造力。通过最新连续互通功能iPhone镜像，你可以在Mac上访问整个iPhone。

小洋学长·2025-03-23 14:20

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

维普AIGC降重方法有哪些？

随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。

hjehheje·2025-03-23 14:18

设计模式：创建型、结构型、行为型

0319zz·2025-03-23 13:41

Flowable 6.6.0应用指南 - Flowable UI应用安装

月满闲庭·2025-03-23 11:28

【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版）

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential

十二月的猫·2025-03-23 10:24

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

【MySQL】实战篇—数据库设计与实现：根据需求设计数据库架构

在设计数据库架构时，开发者需要遵循一系列步骤，以确保数据库能够高效、可靠地满足系统需求。以下是设计数据库架构的理论知识和步骤说明。

AI人H哥会Java·2025-03-23 10:50

五个冷门的Adobe系列软件小技巧

在当今的数字时代，Adobe系列软件在设计、视频编辑和创意制作领域占据着重要地位。许多学校和教育机构为学生提供教育邮箱，允许他们免费使用Adobe全系列软件的教育订阅。

reddingtons·2025-03-23 09:19

echarts map3D区域颜色单独设置

series:[{type:"map3D",//系列类型name:"map3D",//系列名称map:"yuhang",//地图类型。

浪漫不敌风月·2025-03-23 09:47

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

端到端的NLP框架（Haystack）

它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

C++学习：六个月从基础到就业——C++基础语法回顾：数据类型、变量与常量

C++学习：六个月从基础到就业——C++基础语法回顾：数据类型、变量与常量本文是"C++学习：六个月从基础到就业"系列的第一篇技术文章，主要回顾C++的基本数据类型、变量定义和常量使用，为后续深入学习打下基础

superior tigre·2025-03-23 09:42

【江协STM32】11-2/3 W25Q64简介、软件SPI读写W25Q64

1.W25Q64简介W25Qxx系列是一种低成本、小型化、使用简单的非易失性存储器，常应用于数据存储、字库存储、固件程序存储等场景存储介质：NorFlash（闪存）时钟频率：80MHz/160MHz(DualSPI

冰糖雪莲IO·2025-03-23 08:11

25. 策略模式

智想天开·2025-03-23 08:09

侯捷 C++ 课程学习笔记：深入掌握 C++ 高阶特性 —— 实践与心得分享

侯捷C++课程学习笔记：深入掌握C++高阶特性——实践与心得分享自从开始接触侯捷C++系列精品课程以来，我对C++语言有了全新的认识与深入理解。

清水白石008·2025-03-23 08:35

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

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