机器学习中的易混知识点第17页

Linux中的 mutex [二] —— 乐观自旋机制

本文基于5.4.86版本内核mutex可视作是spinlock的可睡眠版本，同样是线程无法继续向前执行，但spinlock是"spin"，导致该CPU上无法发生线程切换，而mutex是"block"（我们通常翻译成「阻塞」），可以发生线程切换，让所在CPU上的其他线程继续执行。阻塞既可以发生在线程试图获取mutex时，也可以发生在线程持有mutex时。现在的mutex机制，要从这几方面纬度理解：o

jianchi88·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用一、Pinia简介Pinia是Vue3的状态管理库，类似Vue2中的Vuex，但使用更简洁高效二、subscribe方法简介subscribe方法是

MXN_小南学前端·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

**F值**F值是单因素方差分析中的统计量，用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。

zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动

在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用，使用了哪些参考指标等，下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软：如同花顺、通达信之间的联动。

wxqq_541182238·2025-03-23 22:29

最新智能优化算法：贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB代码

该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性

IT猿手·2025-03-23 22:59

机器学习 Day01人工智能概述

像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

前端性能优化-知识点

Web性能优化意义1.减少整体加载时间：减小文件体积、减少HTTP请求、使用预加载。2.使网站尽快可用：仅加载首屏内容，其他内容根据需要进行懒加载。3.平滑和交互性：使用CSS替代JS动画、减少UI重绘。4.加载表现形式：使用加载动画、进度条、骨架屏等过渡信息，让用户感觉到页面加载更快。5.性能监测：性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应)：快速

甲亿·2025-03-23 22:56

性能优化中如何“避免链接关键请求”

在性能优化中，“避免链接关键请求”是指通过优化资源加载顺序和依赖关系，减少关键渲染路径中的链式请求（CriticalRequestChains），从而加速页面加载。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

有奖直播 | NXP S32K31X 系列 ASIL-B 车身应用方案介绍

本次研讨会将深入探讨S32K31X系列在车身控制中的应用方案，帮助开发者快速掌握相关技术，缩短产品开发周期。研讨会内容包含：一、S32K31X系

WPG大大通·2025-03-23 21:51

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

开发指南109-工作流节点功能

这种功能页面是真实存在系统中的，通过功能权限可以控制。2流程驱动功能流程驱动功能是实施人员配置出的，没有在sys_functions定义，也不出现在菜单上。他只出现在待办列表或我的任务里。

大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

PyTorch核心基础知识点

PyTorch核心基础知识点，结合最新特性与工业级实践，按优先级和逻辑关系分层解析：▍核心基石：张量编程（TensorProgramming）1.张量创建（8种生产级初始化）#设备自动选择（2024最佳实践

niuTaylor·2025-03-23 21:20

C语言的scanf函数

scanf()是C语言中的一个输入函数。与printf函数一样，都被声明在头文件stdio.h里，因此在使用scanf函数时要加上#include。

海风有点咸·2025-03-23 21:19

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

C语言中scanf函数

scanf包含在几乎每个程序都包含了输入输出，而在C语言函数库中有一批标准输入输出函数，它是以标准的输入输出设备（终端设备）为输入输出为输入输出的对象，而scanf(格式输入)和printf(格式输出)是其中的一组输入输出函数

dcdc999·2025-03-23 21:18

C语言_数据结构总结8：链式队列

头结点是链式队列中的特殊结点，通常不存储实际的队列元素数据，其主要作用是方便对队列的操作，例如在进行入队、出队操作时，可以统一操作逻辑，无需特殊处理队列为空的情况。

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

可视化埋点在React Native中的实践

一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

Android端ReactNative环境搭建——上

因此，想要分享一些知识点，希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下，共同进步！！！使用

hzulwy·2025-03-23 20:43

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

转自博客。仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

React Native 迁移的阵痛

此外，我们团队中的Android开发人员一直很短缺，这导致我们在两个平台上的开发进度和质量存在巨大差异。

Ethan. L·2025-03-23 20:41

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。

chenjj4003·2025-03-23 20:41

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

LeetCode剑指offer题目记录3

offer05.替换空格题目描述思路pythonC++剑指offer06.从尾到头打印链表题目描述思路1python思路2pythonC++剑指offer05.替换空格题目描述让我们实现一个函数,把字符串s中的每个空格替换为

t.y.Tang·2025-03-23 19:06

模板方法模式

模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架，并将一些步骤延迟到子类中实现。模板方法模式的核心思想是：父类定义骨架，子类实现某些细节。

烟沙九洲·2025-03-23 19:05

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

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

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

Python Lambda 函数详解

在本文中，我们将深入探讨Python中的lambda函数，包

2201_75491841·2025-03-23 18:01

数字证书与数字签名介绍

数字签名定义：它类似于现实生活中的手写签名。手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二，难以复制。签名被视为真实性和有效性的直接证明。

张紫娃·2025-03-23 18:01

访问者模式

访问者模式允许在不修改现有类的情况下，为类层次结构中的对象定义新的操作。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。

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

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

python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程：PoolExecutor 篇

对于需要并发执行、但是对实时性要求不高的任务，我们可以使用concurrent.futures包中的PoolE

风投小虾·2025-03-23 18:27

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

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

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

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

【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：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【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

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

pythontype函数使用_Python astype(np.float)函数使用方法解析

Pythonastype(np.float)函数使用方法解析我的数据库如图结构我取了其中的nameagenr，做成array，只要所取数据存在str型，那么取出的数据，全部转化为str型，也就是array

weixin_39870238·2025-03-23 17:49

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。

小丁学Java·2025-03-23 17:48

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