机器学习不归路第2页

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

python bs4 selenium 查找a href=javascript:()；的实际点击事件和url

在使用BeautifulSoup和Selenium时，处理href="javascript:;"的链接需要一些额外的步骤，因为这些链接不直接指向一个URL，而是通过JavaScript代码来执行某些操作

大霸王龙·2025-01-19 08:46

Linux发行版数量

无限码力·2025-01-19 08:14

Python 降级

下面是两种常见的方法：方法一：直接安装低版本Python（不卸载3.12）你可以在系统中同时安装多个Python版本，而不需要卸载现有的Python3.12版本。

Vicky_922·2025-01-19 08:11

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

什么是FPGA开发？

虽然不

博览鸿蒙·2025-01-19 07:09

golang map探究

，ValueType为值的类型map初始化m1:=make(map[int]int)fmt.Println(m1)//map[]m2:=make(map[int]int,1)make初始化的时候，可以不指定

APuddding·2025-01-19 07:37

高考十年了，聊聊挣钱这件事

今天，我们不聊高考，我们来聊聊挣钱这件事。众所周知，这两年，互联万已经进入了一个存量时代，该有的App巨头们基本已经抢占了市场。资本不再像过去十年一样，疯狂烧钱，抢占市场。

·2025-01-19 06:01

在Java中，我们可以启动一个线程两次吗？

不，一旦你启动了一个线程，它就不能再启动。如果你尝试再次启动线程，它会抛出IllegalThreadStateException异常。

大名顶顶·2025-01-19 06:59

LT8918 BT1120转mipi dsi/mipi csi；提供技术支持

为了排除外部RGB输入的配置不匹配导致无法显示，一般建议先用PatternMode点亮再切换到外部RGB输入，FlagNormalMode=0时执行PatternMode配置，主循环配置

Guo YongB7·2025-01-19 06:22

cloud compare和 pcl读取点云因为viewpoint 配准不上

pcd的默认viewpoint是0,0,0,1,0,0,0而在cloudcompare处理过后的iewpoint会改变，而每片点云的viewpoint都不一样所以会造成点云配准失败。针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。PCL处理的pcd格式点云数据，默认视点为：VIEWPOINT

一个月可能改两次·2025-01-19 05:21

避免SSH超时自动断开

文章目录前言前言平时我们通过终端连接服务器时，当鼠标和键盘长时间不操作，服务器就会自动断开连接，也就是SSH超时断开。下面有几种方法可以避免超时断开连接：方法一1、依赖ssh客户端定时发送心跳。

@comefly·2025-01-19 04:39

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二

好评笔记·2025-01-19 03:24

R语言 | vscode R plot 不弹出图形窗口，看不到图怎么办？

原因未知。现在可以逐行执行了，但是要在浏览器查看图片：#install.packages("httpgd")library(httpgd)hgd()httpgd::hgd_url()#把输出的url复制到浏览器，查看接下来的绘图#同样打开设置面板，搜索r.plot.usehttpgd，勾选开启即可。x=seq(0,3*pi,by=0.1)plot(x,sin(x),type="l")支持拖拽改变长

biomooc·2025-01-19 02:44

Java自定义异常处理

选择哪个取决于你的需求：如果希望强制调用者处理该异常，应该继承自Exception；如果可以选择不处理该异常，应该继承自RuntimeException。//自

胡净·2025-01-19 00:29

Serverless不香了？深扒其背后的巨大骗局！

Serverless解决方案正逐渐回归到服务器上。我最近在《Serverless悼词》（AEulogyForServerless）一文中讨论了这个问题。这篇文章的最初想法是我对另一篇关于微服务的文章的更新。但后来我开始写这篇文章时，就有了一些创意。最终的结果就是这篇观点多于事实的文章。我还以为这没什么。我的意思是，每个人都知道Serverless是个骗局，对吗？看来不是。所以我收到了很多负面评论。

·2025-01-18 22:48

Python 中最易误解的功能

所以，不浪费时间，让我们来探索Python中最易误解的功能，它们为何棘手，以及你如何能最终掌握它们。1.可变默认参数问题：如果你曾写过一个带有默认列表或字典参数的函数，你可能会注意到一些奇怪的现象。

·2025-01-18 22:44

一文梳理基础概念：ARM指令集、ARM架构、ARM内核、Cortex、SOC、芯片、单片机之间的关系【科普】

2、ARM公司是专门从事基于RISC（精简指令集）技术芯片设计开发的公司，作为知识产权供应商，本身不直接从事芯片生产，而是转让设计许可，由合作公司生产各具特色的芯片。

CHD-grl·2025-01-18 21:04

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

Android开发中图片处理

压缩图片：在不损失图像质量的前提下尽可能减小图像文件大小。可以使用AndroidStudio的ImageAssetStudio工具或在线工具（如Tiny

wayne214·2025-01-18 21:26

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

一个非常好用的图片切割工具（c# winform开发）

切割线可以上下拖动，可以增加一个切割区域，可设定某个区域不参与切割。主要技术点分析切割区域确定每个切割区域是一个长方形。用一个结构标识该属性。

源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-18 20:20

随机应变：网站的可扩展性架构

国内某大型互联网企业经常因为对同行的产品进行微创新，然后推出自己的产品而遭人诟病，不讨论这种做法是否合适，我们分析这些产品，发现大多数都比原创产品有更好的用户体验。

迈克雷（MichaelRay）·2025-01-18 20:17

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

手把手教你使用 Python 制作贪吃蛇游戏｜Python游戏

在这个游戏中，玩家的主要目标是在不撞墙或不撞墙的情况下抓住最大数量的水果。在学习Python或Pygame时，可以将创建蛇游戏视为一项挑战。这是每个新手程序员都应该接受的最好的初学者友好项目之一。

程序员CC_·2025-01-18 19:39

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce

摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2

半截诗·2025-01-18 19:06

hive表级权限控制_Hive权限管理

所以在实际的生产中，容易造成创表和使用表的用户不统一的情况，针对该情况可以使用

weixin_39769091·2025-01-18 18:01

mac运行第一个java_Mac下第一个java－servelet程序

servlet-api.jar中包括了servlet相关的api和类tomcat是servlet的容器，没有容器程序跑不起来。

老纪聊数码·2025-01-18 18:59

git连接GitHub的超时问题

的连接测试，以及进行gitpull的时候，出现报错ssh:connecttohostgithub.comport22:Connectiontimedout原因是ssh阻塞了22端口，可以通过修改配置文件，不走

枯树老斑鸠·2025-01-18 18:56

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-18 16:10

MySQL：下划线处理

要查询MySQL中不包含下划线的字符串，可以使用NOTLIKE操作符。

dingcho·2025-01-18 16:08

线程池创建及参数设置

一、创建线程池以及线程池的各种参数分析：//不指定最大线程数，默认是Int的最大值ExecutorServiceexecutorService=Executors.newCachedThreadPool

运筹帷幄小红花·2025-01-18 15:35

C语言——多线程基础（pthread）

线程自己基本上不拥有系统资源，

m0_74823264·2025-01-18 14:30

Java ‘URL(java. lang. String)‘ 自版本 20 起已弃用

空灵宫（Ethereal Palace）·2025-01-18 14:54

Java 中throws Exception的使用

throwsException放在方法后边，是throwsException表示的是本方法不处理异常，交给被调用处处理(如果你不希望异常层层往上抛，你就要用throwsException)，而且被调用处必须处理

※※冰馨※※·2025-01-18 14:24

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完

一叶_障目·2025-01-18 14:53

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW

Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。

你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

美国最高法院维持TikTok不卖就禁法案；荣耀 CEO 赵明辞职；OpenAI计划几周内推出o3 mini推理模型 | 极客头条

「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！荣耀CEO赵明辞职，前为华为监事李健继任阿里巴巴内部调整：天猫精灵硬件团队与夸克融合，瞄准AI眼镜市场小米NAS已进入到开发的尾声传特斯拉上海工厂春节期间将停产，内部人员：没听说此事游戏科学在杭州成立黑神话

极客日报·2025-01-18 10:59

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。

潜洋·2025-01-18 10:25

架构师反向代理Haproxy+压力测试 - 学习笔记

一.Apache的反向代理(生产不建议使用)1.Apache的编译安装:yuminstallapr-develapr-util-develpcre-developenssl-develcd/usr/local

无影V随风·2025-01-18 10:25

构建决策树对于流失用户进行分类

最开始我企图通过建立关键词规则，比如包含某些单词或者不包含某些单词，但是实际上发现分类的结果很差，规则首先不完备，并且彼此还可能冲突，分类的结果当然就很差。于是我就想到可以利用文本挖掘的方法，对于客

努力学习中的阿达·2025-01-18 09:23

Yii框架中的日历控件如何实现日期选择器

在Yii框架中，虽然Yii本身不直接提供一个内置的日历控件用于日期选择器，但你可以利用Yii的扩展包或者结合前端库（如jQueryUIDatepicker、BootstrapDatepicker等）来实现这一功能

ac-er8888·2025-01-18 09:21

1233 : C语言/C++单词倒置（ZZNUOJ）⭐⭐

且长度不超过100，每个单词长度不超过50。输入输入有多组样例，每组样例输入一行英文（单词和空格）

*TQK*·2025-01-18 08:39

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