机器学习不归路第3页

【设计模式-结构型】装饰器模式

这个时候馒头特别烫，如果不烫其实用我们的手是可以拿出来的，但是这个时候光用手拿不行。所以我们想了个

博一波·2025-01-18 08:37

【Rust】——不安全Rust

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接

Y小夜·2025-01-18 07:02

Spring Boot的无缝衔接：深入解析与实践

点点关注，收藏不迷路??引言在快速迭代的软件开发环境中，无缝衔接是提升开发效率、降低维护成本、增强系统稳定性的关键。

m0_74825172·2025-01-18 06:30

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法

birdcome·2025-01-18 06:57

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

在机器学习的领域中，让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源，还能使模型更快地投入实际应用，为我们带来更高的效率和价值。

·2025-01-18 05:14

如何找到 niche 出海细分市场的 IDEA

原因很简单：熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟不天天看榜单上相关的优秀同行，你想干啥心法就是下苦功夫坚持，量变引起质变，排行榜天天看竞品思维：看看有什么好的“参考方向“。

·2025-01-18 05:41

在Unity中如何使用Python

然而，虽然Unity不直接支持Python，但你仍然有一些方法可以在Unity项目中使用Python。使用外部进程调用Python：你可以在Unity中创建一个外部进程来运行Python脚本。这可

乐极老人*逢人打·2025-01-18 04:39

【Cursor】揭秘Cursor：如何免费无限使用这款AI编程神器？

在当今科技飞速发展的时代，人工智能编程工具层出不穷，其中Cursor凭借其卓越的功能和用户友好的体验，迅速在国际市场上引发了广泛关注。

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

切换npm源的几种方法

itwlz·2025-01-18 03:33

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。

eclipsercp·2025-01-18 01:21

《解锁数据新动能：数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》

两者若相互独立运作，数据在不同系统间的传输会面临格式不兼容、接口不匹配等难

·2025-01-18 01:32

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。

不牌不改·2025-01-18 00:43

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。

预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

抖音活跃用户数据，抖音用户UID采集中如何区分是不是活跃用户

但是正因为流量巨大所以有很多人和很多公司都在这上面营销，注册了一批营销号和小号，还有别人地推推广的一些不活跃客户，在这里面筛选出高质量的用户就显得尤为重要！

q446687967·2025-01-17 23:36

JavaScript Symbol：独特标识符的深度解析

或许你在日常开发中，曾遇到过属性名冲突的困扰，或者想要为对象添加一些隐藏的、不希

谢道韫689·2025-01-17 23:02

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，

python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。

代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

checkbox wpf 改变框的大小_C1DataGrid for WPF使用技巧之改变CheckBox列的外观

那么本文，就将改变不

weixin_39551366·2025-01-17 21:15

HTTP与HTTPS的区别以及SSL/TLS加密知识总结

无状态：无状态即不记录每次请求的元信息，不记录与之前请求之间的关系。（为解决这个问题，通常会

旋转的冬瓜皮·2025-01-17 21:38

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得

TechubNews·2025-01-17 20:02

安装雷池WAF遇到 Pool overlaps with other one on this address space 怎么办

这个错误一般出现在手动安装的过程中，原因是.env里面默认的网段已经被使用造成了冲突，解决方案如下编辑.env找到下面这一行，改成其他不冲突网段SUBNET_PREFIX=xx.xx.xx重启服务cd/

·2025-01-17 20:43

2024 年度总结：中年失业不可怕，月入过万，不上班也能养活自己的自由职业元年

2024年即将结束，回首这一年，最大的变化莫过于我从职场人转型为全职自由职业者。这一年，我离开了互联网职场，靠着自己的努力实现了月入过万，同时每天还能睡到自然醒。这不仅仅是我职业生涯的重大转折，也让我对生活有了全新的思考。和往年一样，对于这篇年终总结，我同样不知从何写起，但今年有一点不一样的是，我对于要不要写篇总结没有半点犹豫。一是于我而言，2024年是非常特殊的一年，今年是我开启自由职业，成为全

·2025-01-17 19:08

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

·2025-01-17 19:05

案例分享｜某港口集团企业级数据管理及分析应用体系构建

数据治理某港口集团已建成多个信息化系统，充分满足集团职能管理方面的需求，但垂直化的职能管理使各职能领域的指标体系、业务流程和业务系统呈现出条状划分的鲜明特点，数据共享存在“壁垒”，缺少横向的业务流程梳理和贯通，导致港口数据标准不统一

·2025-01-17 19:04

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调

·2025-01-17 19:29

软件测试入门—软件测试的阶段

在软件测试的旅程中，明确各个阶段的任务与目标，如同绘制一张精准的地图，能帮助测试人员有条不紊地开展工作，确保软件质量的稳步提升。

Algorithm-007·2025-01-17 19:53

如何配置telnet登录远程华为交换机

常见的远程登录方式主要有telnet和ssh方式，在实际网络环境中，为了确保数据的传输安全（telnet明文传输，容易被截取数据），不推荐使用telnet，上一篇文章我已经给讲解了SSH安全加密方式登录

转角遇到爱2016·2025-01-17 18:20

GDPU JavaWeb 大结局篇

代码模板这里的注释用//jsp部分1.表单、常用的登陆界面//不写metho

孑么·2025-01-17 18:49

网页端基于js的图片裁剪

效果预览点击下载前往码云下载相应js使用说明CDN使用window.clip=newClip({dragBoxClass:'block',//裁剪框类名clipRadio:1/1,//裁剪比例宽/高传0或空或不传等于不设置比例

天外来鹿·2025-01-17 18:17

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类

法号：行颠·2025-01-17 17:12

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。

gs80140·2025-01-17 17:40

力扣——搜索二维矩阵（python）

##题目##解析解法一：直接把二维列表变为一维列表，然后遍历进行比较解法二：将二位列表使用二分查找来加快效率“01234567891011”i=num//4j=num%4；不太稳定不建议使用##代码解法一

朗朗乾坤.py·2025-01-17 17:10

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用

KeyPan·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

【Go语言】如何脚踩多条船之互斥锁原理

经常脚踩多条船的朋友都知道，为了不翻船，必须时刻确保同一时间只能与一位女友约会。这个情境就像Go中，多个女友就好比是多个goroutine，而我则是共享资源。

·2025-01-17 15:23

LeetCode 热题 HOT 100

点个关注，不迷路！(╯▽╰)好香~~在学习过程中，借助一些优秀的工具可以极大地提升我们的学习效率。

Dong雨·2025-01-17 15:48

都2025年了，你知道这里可以申请到免费长期通配符SSL证书吗？

然而，许多运营者可能会因为成本问题而犹豫不决。好消息是，在2025年，你仍然可以申请到长期免费的通配符SSL证书。下面是免费申请流程：官网链接：http

·2025-01-17 15:15

数据结构，问题 F: 括弧匹配检验

输入一个只包含圆括号和方括号的字符串，判断字符串中的括号是否匹配，匹配就输出“OK”，不匹配就输出“Wrong”。输入一个字符串：［（［］［］）］，输出：OK输入输入仅一行字

阿佳举世无双·2025-01-17 15:15

如何制作复杂产品的数字产品说明书

在科技飞速发展的当下，复杂产品层出不穷，为用户提供清晰、易用的产品说明书成为企业的关键任务。数字产品说明书以其交互性、便捷性优势逐渐取代传统纸质手册，以下是制作复杂产品数字产品说明书的详细攻略。

·2025-01-17 14:41

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

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