机器学习专业术语解释第4页

python的多线程编程之锁

由于在python中，存在了GIL，也就是全局解释器锁，从而在每次进行获得cpu的时候，同时只有一个线程获得了cpu的运行，在这个方面可以认为是线程安全的，但是在线程运行的时候，是共享内存的，共享相同的数据信息

代码输入中...·2025-01-18 11:07

大数据毕业设计—基于python+Django自然灾害频发地区情况数据分析系统

Navicat11开发软件：PyCharm/vscode前端框架:vue.js二、项目内容和项目介绍 1.项目内容 1.开发语言：该系统采用Python作为开发语言，Python具有优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质

qq_1406299528·2025-01-18 11:06

【PyCharm】成功解决“无法保存设置。请重新启动 PyCharm”

设置了解释器，但是提示“无法保存设置。请重新启动PyCharm”，百度了说是因为存放文件的这个盘要有系统管理员权限才能写入，解决办法是，运行pycharm的时候右键以管理员身份运行。成功解决。

keira674·2025-01-18 11:04

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

人工智能领域单词：英文解释

目录1、前言2、单词组1：15个3、单词组2：15个4、单词组3：15个5、单词组4：15个6、单词组5：15个1、前言亲爱的家人们，创作很不容易，若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力，谢谢大家！有问题请私信或联系邮箱：[email protected]、单词组1：15个1、人工智能(ArtificialIntelligence,AI):atechnologythatsi

周杰伦_Jay·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

redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢?

以下是两种常见的解决方案的详细解释：1.一致性要求高的情况当一致性要求较高时，数据同步必须确保在缓存和数据库中的数据始终保持一致，不能出现“脏数据”或数据不一致的情况。

qq_44199605·2025-01-18 09:20

【设计模式-结构型】享元模式

享元模式的命名解释“享”：共享：享元模式的核心在于共享已存在的对象，而不是每次都创建新的对象。通过这种方式，多个客户端可以共享同一个对象实例，而不是每个客户端都拥有自己的独立实例。

博一波·2025-01-18 09:48

迭代器模式详解附有代码案例分析（包含迭代器模式的源码应用分析）

迭代器模式的概念（二）、迭代器模式的角色二、迭代器模式的应用场景三、迭代器模式的代码示例四、迭代器模式在源码中的应用五、迭代器模式的优缺点（一）、优点（二）、缺点六、设计模式的相关博客文章链接1、七大设计原则的简单解释

hyyyya·2025-01-18 08:45

Python 虚拟环境

它允许用户在同一台机器上同时管理多个不同的Python项目，每个项目都可以有自己独立的Python解释器、库依赖和配置，而不会相互干扰。

python游乐园·2025-01-18 07:35

【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

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

curl命令参数解释翻译

这一次将详细学习curl的各个参数，下面将从第一个参数开始，逐一解析它们的含义和用法。1.--abstract-unix-socket这个参数用于通过抽象的Unix域套接字进行连接。抽象的Unix域套接字与文件系统无关，可以在内存中进行通信。这在某些需要高效IPC（进程间通信）的应用中非常有用。例如：[curl--abstract-unix-socket/var/run.sockhttp://lo

梅见十柒·2025-01-18 05:14

SSH config

本文努力普及一些使用细节，希望有一天大家都熟练了SSHconfig，以后我就可以直接给别人发送SSHconfig配置项而不需要作任何解释了。

MaximusCoder·2025-01-18 03:36

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

高级java每日一道面试题-2025年01月16日-框架篇[Mybatis篇]-说说Mybatis的缓存机制?

下面将对MyBatis的缓存机制进行详细解释：MyBatis缓存机制概述MyBatis的缓存

java我跟你拼了·2025-01-18 02:28

【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

IDEA--Python

2.配置Python解释器要在IntelliJIDEA中开发Python，需要配置Python解释器。您可以使用系统安装的Python解释器，也可以配置虚拟环境。使用系统Python解释

connorcheng·2025-01-18 01:46

【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

java JVM运行时数据区

字节码解释器工作就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行指令的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖计数器完成如果线程正在执行一个Java方法，这个计数器记录的是正在执行的虚拟字节码指令的地址

妖怪兮诺‍·2025-01-18 00:12

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

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。

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 subprocess.run 详解

以下是subprocess.run函数的详细解释：1.1、基本用法importsubprocessresult

薇远镖局·2025-01-17 22:20

如何实现集群部署

以下是关于集群部署的详细解释：1.基本概念集群（Cluster）:一组相互连接的计算机，它们协同工作以提供单一的计算资源。节点（Node）:集群中的每个计算机或服务器，负责执行特定的任务。

DaXiongJoker·2025-01-17 21:49

什么是.NET中的反射，它有哪些应用场景

以下是对.NET中反射的详细解释及其应用场景：一、反射的定义在.NET中，所有类型的信息（包括类、结构、委托、接口、枚举等以及它们的成员信息）最终都是存储在元数据中的。

AitTech·2025-01-17 21:19

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

【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

Java中private和static同时使用会出现什么情况？

当时在学习Java基础的时候也没有仔细研究过这里，下面就详细的来解释一下，把这块空缺的知识点补上！private的作用private作为权限修饰符，用来声

乐悠小码·2025-01-17 19:58

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

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

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

Java开发岗面试攻略（应届）

B站面试题+答案讲解（基础+进阶）三、面试攻略1.自我介绍2.项目介绍3.模拟面试四、个人简历模板总结前言面试官希望找到的是能胜任工作岗位的人，面试过程中你需要展现出你的技术水平+自信表达+沟通能力+专业术语

沓传泰·2025-01-17 17:37

[Python | CS基础 ]Python多线程`threading`和多进程`multiprocessing`

由于全局解释器锁（GIL），Python的线程可能无法实现真正的并行执行，适合I/O密集型任务。

向日葵花籽儿·2025-01-17 15:25

【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

什么是通用人工智能？

本文解释了AGI的基本原理、涉及的主要挑战以及AGI进步的十大趋势。什么是通用人工智能?通用人工智能（AGI）是机器的智能，使它们能够像人类一样理解、学习和执行智力任务。

雪兽软件·2025-01-17 15:20

【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

什么是递归和迭代实现

下面是关于递归和迭代实现的详细解释：递归（Recursion）递归是一种函数调用自身的编程技术。一个递归函数会直接或间接地调用自己来解决问题。

涔溪·2025-01-17 14:42

【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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