机器学习与知识发现电子书第34页

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

SSLTLS加密传输与数字证书的前世今生

对，你没听错，这个世界上还真就有这么别扭的设定，尤其是你折腾了一整天，发现你需要到一个CA服务器上去申请证书的时候，那种绝望你晓得吧？数字证书、HTTPS、SSL/TLS、加密……无数的词汇在

云来雁去·2025-03-23 19:34

[开题报告]Springboot高校图书管理系统设计与实现lq627计算机毕业设计

图书管理系统的设计与实现成为了解决这一问题的关键。通过引入计算机技术和信息管理系统，可以提高图书馆的管理效率和服务质量，为读者提供更便捷、高效的借阅体验。研究意义：图书管理系统

卓越计算机毕设·2025-03-23 19:33

数字签名与数字证书

这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用，数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要（摘要通过hash

TABE_·2025-03-23 19:03

Python 中的 Iterable、Iterator 与生成器

Python中的Iterable、Iterator与生成器Iterable（可迭代对象）Iterator（迭代器）生成器（Generator）Iterable、Iterator与生成器的关系实际应用生成器的高级用法

CavenWang·2025-03-23 19:02

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

先验地图--slam学习笔记

先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

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

计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展

一、早期探索与奠基（1980-1994年）国际联网的起点1986年：中国启动首个国际联网项目“中国学术网（CANET）”，由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作，目标是实现电子邮件通信。

xiao--xin·2025-03-23 19:31

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献：郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征

-夜深-·2025-03-23 18:31

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.保持隧道稳定四、浏览器验证五、高阶配置建议1.生产环境增强2.SSH安全加固故障排查指南原理解析场景需求在Windows浏览器访问127.0.0.1:12138自动显示服务器指定路径下的文件列表通过

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

数字证书与数字签名介绍

2、手写签名是法律文件生效的核心要件之一，能证明签署人对文件内容的认可与授权。具有不可否认性。数字签名的过程(1)签名

张紫娃·2025-03-23 18:01

访问者模式

访问者模式通过将操作封装到一个独立的类（即访问者）中，使得对象结构与操作解耦。访问者模式使用了一种名为双分派（在运行时根据两个对象的类型动态选

烟沙九洲·2025-03-23 18:00

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

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：在机构主导的量化交易时代，普通投资者如何用一杯奶茶的钱（15元/天）打造专业级智能量化产品？本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

项目解决方案：博物馆视频监控系统建设解决方案

威迪斯特·2025-03-23 18:59

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法7.6、克鲁斯卡尔算法6、树和二叉树6.1、树的基本概念结点的度：一个结点的度是指该结点拥有的子树数量

莫问alicia·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

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片

岑依惜·2025-03-23 18:58

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

HTML5+CSS实现图片3D旋转效果，附音乐

先在网上爬取想要呈现的美女照片，存放在文件夹img-one，与程序路径一致。图片像素需进行调整，同一面图片可以使用同一个图片，保持图片像素一致的同时也增加了立体感。

宁醉小白·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

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率

红点聊租赁·2025-03-23 18:24

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

欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！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！

算法与编程之美·2025-03-23 18:54

新需求如何实现

作为产品经理，面对新需求时，我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

【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

APP开发小程序开发常见的用户通知有哪些形式？

它如同一条无形的纽带，连接着应用与用户。及时准确地通知用户订单状态、活动信息等重要内容，能极大地提升用户体验。

Haibakeji·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

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

如何在 Bash 中不依赖 curl 或 wget 发出 HTTP 请求并实现文件传输——/dev/tcp的妙用

然而，Bash本身隐藏着一个鲜为人知的功能：通过内置的/dev/tcp或/dev/udp伪设备，可以直接与网络进行交互，而无需额外安装任何工具。

vortex5·2025-03-23 17:50

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导

青铜锁00·2025-03-23 17:50

如何解决Windows系统中文件或文件夹被占用无法删除的问题？

一、问题背景与常见原因1.1问题现象右键菜单中“删除”选项不可用，或提示“无法删除：文件正在被使用”。尝试重命名时提示“无法重命名：文件正在使用中”。通过命令行删除时提示“无法删除文件：访问被拒绝”。

李少兄·2025-03-23 17:20

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中，正负样本的定义是动态且自适应的，基于特征提取的结果，而不是预先固定的。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南

一、技术背景与工具选择地理编码（Geocoding）是将地址转换为地理坐标的过程，反向地理编码（ReverseGeocoding）则是将经纬度坐标转换为结构化地址。

网优随笔·2025-03-23 17:49

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

探秘知乎数据抓取神器 —— zhihu-spider

探秘知乎数据抓取神器——zhihu-spider项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihu-spider在知识的海洋中畅游，每一份数据都可能成为智慧的火花。

丁慧湘Gwynne·2025-03-23 17:16

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX

jiajia651304·2025-03-23 17:16

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器

二进制译码器：二进制译码器的输入是一组二进制代码，输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。

城里有一颗星星·2025-03-23 17:46

【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

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2

西攻城狮北·2025-03-23 17:44

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

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

Python常用函数全解析，轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance

jiajia651304·2025-03-23 17:44

编程内容简述！

编程可以涉及多个领域和技术，以下是一些主要的编程内容：1.编程语言编程语言是程序员与计算机进行沟通的桥梁，不同的编程语言适用于不同的任务。

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

应用程序编程接口API的类型与结构

目录API的主要类型API的组成部分API的作用和优势使用API的例子如何使用API总结API的主要类型WebAPI：这是最常见的一种API类型，通常用于通过网络与远程服务器进行通