机器学习の干货第7页

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

如何在简历中巧妙展现你的兴趣爱好

我是[数擎AI]，一位热爱探索新技术的前端开发者，在这里分享前端和Web3D、AI技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情，欢迎关注我的文章，我们一起成长、进步！

贵州数擎科技有限公司·2025-03-01 06:40

使用 Three.js 转换 GLSL 粒子效果着色器

我是[数擎AI]，一位热爱探索新技术的前端开发者，在这里分享前端和Web3D、AI技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情，欢迎关注我的文章，我们一起成长、进步！

贵州数擎科技有限公司·2025-03-01 05:38

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 03:17

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习

惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

智能投资组合再平衡策略优化

文章标题智能投资组合再平衡策略优化文章关键词投资组合管理再平衡策略机器学习优化方法智能投资文章摘要本文深入探讨了智能投资组合再平衡策略的优化方法。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-01 00:34

【DeepSeek + Chatbox】本地局域网多用户协作全流程！从本地部署到高效交互，深度学习任务这样搞就对了～

文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究，遇到了个头大的问题：设备依赖太重

磕盐小宋的日常·2025-02-28 23:54

Vmware客户机上Linux系统共享宿主机VPN的网络连接操作手册

话不多说，直接上干货。1.vmware虚拟机网络设置打开vmware虚拟机软件当前虚拟机，右键点击设置-硬件-网络适配器，如下图设置，虚拟机网络

·2025-02-28 20:37

Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-28 19:58

解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙

一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法。

紫雾凌寒·2025-02-28 17:14

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中的一个重要领域

猿享天开·2025-02-28 15:58

JS宏案例：在wps编辑器中玩numpy

NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然，在wps的js宏编辑器中，并没有这样一个模块或是全局对象，但是，问题不大，我们可以手搓一个。

jackispy·2025-02-28 15:57

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

无法启动此程序，因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-28 11:02

Spring 核心技术解析【纯干货版】- XII：Spring 数据访问模块 Spring-R2dbc 模块精讲

在现代应用架构中，高并发、低延迟的需求推动了响应式编程的发展，而传统的JDBC由于其同步阻塞机制，在高吞吐场景下可能成为瓶颈。R2DBC（ReactiveRelationalDatabaseConnectivity）作为响应式关系型数据库访问标准，正是为了解决这一问题而诞生的。SpringR2DBC作为Spring生态对R2DBC的封装，提供了非阻塞、异步的数据库访问能力，并与SpringWebF

m0_74825003·2025-02-28 09:41

Spark技术系列（一）：初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎

磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景：UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发（2010年开源）技术定位：基于内存的通用分布式计算框架（支持批处理、流计算、机器学习

数据大包哥·2025-02-28 09:06

Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-28 08:34

电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后

本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。

烧瓶里的西瓜皮·2025-02-28 08:02

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二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

智能与优化·2025-02-28 08:28

python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算

AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，

路过炊烟·2025-02-28 07:19

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中

人才程序员·2025-02-28 06:11

OpenCV开源机器视觉软件

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。

视觉人机器视觉·2025-02-28 04:03

向量数据库实战介绍

向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。

Zhank10·2025-02-28 04:02

人工智能算法安全优化实践路径

通过整合自动化机器学习与联邦学习技术，构建跨数据孤岛的协作框架，同时引入可解释性算法增强模型透明度，确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度，重点解析

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

人工智能的未来发展趋势及其对社会的深远影响

从机器学习到深

智能计算研究中心·2025-02-28 02:43

BagelDB：AI的开源向量数据库

技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展，各种数据的重要性也在不断凸显。向量数据库作为存储向量化数据的重要工具，越来越受到开发者和

qahaj·2025-02-28 02:12

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。

dgay_hua·2025-02-28 01:40

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

在机器学习的复杂领域中，构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。

·2025-02-28 01:03

阿里云服务器的作用

大家都知道可以用来搭建网站、数据库、机器学习、Python爬虫、大数据分析等应用，阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站

腾云服务器·2025-02-28 00:59

通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目

Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras

Python_P叔·2025-02-28 00:57

数据湖构建

阿里云的数据湖构建（DataLake）是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案，通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。

HaoHao_010·2025-02-28 00:25

阿里云人工智能与机器学习

阿里云的人工智能（AI）与机器学习（ML）服务为企业提供了全面的AI解决方案，帮助用户在多个行业实现数据智能化，提升决策效率，推动业务创新。

HaoHao_010·2025-02-28 00:25

使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库

首先，附上Github链接LakeSoul：https://github.com/meta-soul/LakeSoul，可搜索公众号元灵数智，在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码，进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅！开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中，我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷，是

元灵数智·2025-02-28 00:22

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法

安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理和视频分析领域。通过这篇指南，即便是

万众珩·2025-02-27 20:18

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。

Jason_Orton·2025-02-27 19:44

Spark之PySpark

ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。

james二次元·2025-02-27 18:01

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

pandas series 相加_Numpy和Pandas教程

-pandas和机器学习的关系，数据预处理，featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。

weixin_39778393·2025-02-27 16:49

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师，实操干货大放送

摘要：本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境，实现与模型交互，助力FPGA工程师多方面工作。涵盖代码编写与优化，如生成代码框架、获取优化建议；技术文档理解与撰写，像解读复杂文档、辅助撰写报告；问题排查与解决，提供故障诊断思路和解决方案；以及学习与知识拓展，定制学习路径、追踪前沿技术。虽存在挑战，但实操展示了其巨大潜力，为FPGA工程师提供高效工作

AI_DL_CODE·2025-02-27 15:05

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。

彬彬侠·2025-02-27 14:34

机器学习数学基础：32.复本信度

复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实

@心都·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

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