机器学习个人心得体会

如何抓取社交媒体上的公开用户信息：完整的Python爬虫教程与实战

通过社交媒体，用户分享个人信息、兴趣、活动以及与他人的互动数据，极大地丰富了网络世界的内容。在数据分析、市场研究、舆情监控等领域，抓取社交媒体上的公开用户信息是非常重要的任务。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

【强化学习】Mava框架

目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习

大雨淅淅·2025-01-20 11:19

100条Linux命令汇总

本文章为个人成长笔记之一，感谢您的阅览。

Xudde.·2025-01-20 10:39

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

Python常用OS库之path模块学习

学习python没有太多捷径，有也只有技巧，更重要的是要多学多练，个人觉得练更重要，读万卷书不如行万里路。编程是一门技能，所以除了看还要多实践，写得多了自然也就有了路。

风陵苑主·2025-01-20 08:56

风控系统之事件溯源，决策流程记录与版本控制

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview背景一天，小明在风控管理台查看事件数据时，发现一笔决策结果为“拒绝”❌的交易事件

·2025-01-20 08:48

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

【Python爬虫实战】深入解析 Scrapy 管道：数据清洗、验证与存储的实战指南

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、了解ScrapyShell二、配置文件

易辰君·2025-01-20 07:37

【Python爬虫实战】轻量级爬虫利器：DrissionPage之SessionPage与WebPage模块详解

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、SessionPage（一）SessionPage

易辰君·2025-01-20 07:07

【Python爬虫实战】全面解析 DrissionPage：简化 Python 浏览器自动化的三种模式

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、DrissionPage简介（一）

易辰君·2025-01-20 07:06

4.指派问题匈牙利解法以及其优化

1、问题的提出简单的说，n个人恰好分别承担n个任务，每个人对于不同的任务效率不同；我们的目的就是为使任务完成效率尽可能的高。

HughSylar·2025-01-20 06:33

指派问题程序c语言,指派问题lingo程序样例

1、指派问题的样例：现在要在五个工人中确定四个人来分别完成四项工作中的一项工作。由于每个工人的技术特长不同，他们完成各项工作所需的工时也不同。

weixin_39917437·2025-01-20 06:02

前后端分离架构：Web 实现前后端分离，前后端解耦

java-前后端分离架构：Web实现前后端分离，前后端解耦_个人文章-SegmentFault思否

qqqweiweiqq·2025-01-20 06:29

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

放弃传统模板语言，前后端分离架构和传统架构相比到底强在哪？

但是，对于为何弃用了之前服务端渲染页面的方式，而选择了前后端分离架构，现有大多数开发者和企业都是懵懵懂懂，甚至有些公司还觉得，之前一个人能干的项目，现在变成了两个人干，增加了成本和复杂度，降低了效益。

博远~·2025-01-20 05:53

软件工程——第9章面向对象方法学引论知识点整理

本专栏是博主个人笔记，主要目的是利用碎片化的时间来记忆软工知识点，特此声明！文章目录1.当前最好的软件开发技术是？2.面向对象的原则是什么？3.人们把客观世界中的实体抽象为什么？4.软件系统本质上是？

顾老师不懂代码·2025-01-20 04:46

天童美语：培养孩子的业余爱好

业余爱好是一个人的精神庇护所，也是让孩子得以放松的最佳方式，为他们的生活增添了无尽的色彩与乐趣。它不仅是孩子繁忙学习生活中的调味剂，更是促进孩子全面发展的重要途径。

消息快传·2025-01-20 04:14

人工智能伦理：技术发展背后的思考

AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。

m0_72547478·2025-01-20 04:13

ElasticSearch索引别名的应用

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-OverviewElasticsearch索引别名是一种极为灵活且强大的功能，它允许用户为一个或多个索引创建逻辑上的别名

·2025-01-20 03:13

可选链语法在javascript和typescript中的使用详解

使用案例假设我们有一个用户对象，包含用户的个人信息和地址信息。我们希望安全地访问用户的地址信息，特别是当某些属性可能不存在时。

上趣工作室·2025-01-20 03:30

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

【产品思维09讲】点线面体：产品经理和人生选择中的战略思维

正如我们在“相亲”过程中看到的，不是每个人都能通过一次闪耀的展示获得理想的伴侣，长期关系更重要的是稳定的点而非一时的光辉。而在做产品决策时，也不是所有的努力都能转化为成功

Qingzong_MA·2025-01-20 03:28

华为OD机试2024年E卷-喊7的次数重排[100分]（ Java | Python3 | C++ | C语言 | JsNode | Go）实现100%通过率

题目描述喊7是一个传统的聚会游戏，N个人围成一圈，按顺时针从1到N编号。

梅花C·2025-01-20 03:26

UITextField自定义（custom）

CustomTextFieldalloc]init];userInfoText.frame=CGRectMake(34,127,252,35);userInfoText.placeholder=@"请输入您的个人信息

阿飞要赚钱养家·2025-01-20 02:24

SerializeJava-反序列化图形化工具

这些资料旨在帮助用户增进知识、提升技能，并促进个人成长与学习。用户在使用这些资料时，应严格遵守相关法律法规，不得将其用于任何非法、欺诈、侵权或其他不当用途。

首席CEO·2025-01-20 01:12

10款免费开源的CMS建站系统，拿去接活吧！

支持商用：⚠️限个人非盈利商用。特点：老牌CMS，丰富的模板资源。适合门户网站

兴风键盘侠·2025-01-20 01:07

gan 总结数据增强_两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

之前在知乎回答过一个问题，关于用GAN做数据增强的个人鄙见：https://www.zhihu.com/question/372133109/answer/1081321788GAN作为一种生成模型，很多人以为它主要用途是进行数据增广

weixin_39972741·2025-01-20 00:03

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

Vben5登录过期无法再次登录问题，http状态码

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview前言最近在做项目前端，使用的https://doc.vben.pro/，在登录过期时出现了无法再次登录的问题

·2025-01-19 23:09

LiteFlow决策系统的策略模式，顺序、最坏、投票、权重

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview想必大家都有听过或做过职业和性格测试吧，尤其是现在的毕业生，在投了简历之后经常会收到一个什么测评

·2025-01-19 23:39

LiteFlow上下文与组件设计，数据依赖梳理

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview参考如何理解上下文这个概念？

·2025-01-19 23:38

基于LiteFlow的风控系统开源了！指标策略规则

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview开篇先道个歉吧，因为大概会让很多人失望了，这次开源仅仅是开源，不是发版，也就是说开源并非非完全体

·2025-01-19 23:07

风控系统之规则重复触发

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介前面已经发了很多关于风控系统的一些文章，是比较零碎的，这也是我知道的，

·2025-01-19 23:06

25K! Micro-终端文本编辑器

各位Vim大师们可以尝试下Micro，个人观点：还是Vim强点，但是Micro比Nano强。主要特点简单直观的界面：易于安装（单单一个二进制文件）和上手，适合命令行小白用户。

·2025-01-19 23:35

Sa-Token的v1.39.0自定义鉴权注解怎么玩

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介在Sa-Token最新的v1.39.0版本的更新日志中有这么一句话核心

·2025-01-19 23:35

商业软件许可证介绍｜简单原理探究

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview引入话题既然是商业软件，涉及到商业，那目的就是赚钱。

·2025-01-19 23:34

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis

·2025-01-19 23:34

风控系统建设，指标策略规则流程设计，LiteFlow隐式子流程，构造EL和Chain

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介前面有很多文章已经说了，我要利用LiteFlow做风控系统。

·2025-01-19 23:33

Elasticsearch 8.x 重要变化（qbit）

前言本文记录的重要变化重要与否为qbit个人判断官方Releasenotes：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/curre.

·2025-01-19 23:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！

屿小夏·2025-01-19 23:53

逆境中绽放：万字回顾2024我在挑战中突破自我

这一年，我经历了职业生涯的动荡、家庭生活的变故、个人健康的危机，以及心灵深处的觉醒。每一步都走得

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

Openstack架构构建及详解(2)--keystone组件

⚫服务目录管理User（用户)一个人、系统或服务在OpenStack中的数字表示。已经登录的用户分配令牌环以访问资源。用户可以直接分配给特定的租户，就像隶属于每个组。

2401_85112189·2025-01-19 22:16

浅谈云计算01 | 云计算服务的特点

在当今数字化时代，云计算作为一种强大的技术解决方案，正逐渐改变着企业和个人对信息技术的使用方式。

时光札记z·2025-01-19 22:12

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

推荐频道