机器学习之决策树第5页

Java高频面试之集合-07

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：ArrayList和Vector的区别是什么？ArrayList与Vector的区别详解ArrayList和Vector都是Java中基于动态数组实现的List接口的实现类，但它们在设计、性能和线程安全性上有显著差异。以下是两者的核心区别：1.线程安全性特性ArrayListVector线程安全非线程安全（方法未同步）线

牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之SE-23

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天又来了！哈哈哈哈哈嗝Java中的Stream是Java8引入的一种全新的数据处理方式，它基于函数式编程思想，提供了一种高效、简洁且灵活的方式来操作集合数据。Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：

牛马baby·2025-03-24 03:11

CCNP之IGP学习笔记（2022）

evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame

码龄4年审核中·2025-03-24 02:07

学习-Java常用类之Calendar类

第1关：学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务：获取给定年月的最后一天。

AIains·2025-03-24 02:05

CentOS7 python安装Ta-lib 0.6.x【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】

正常流程：CentOS7python安装Ta-lib【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】_centos7安装ta-lib-CSDN博客不同的版本参考如下！

weixin_43343144·2025-03-24 02:32

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

router-view的name属性＜router-view name=“path“＞＜/router-view＞

多个router-view的问题一个页面可以配置多个router-view，加上name属性使之区分，在路由配置中需要将component变为components，代码如下//vue2importVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'Vue.use

FFF-X·2025-03-24 01:52

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适

Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像

雨五夜·2025-03-23 22:34

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

【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

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。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。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

py之某website之music搜索接口

fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan

我不是程序员~~~~·2025-03-23 22:58

记20个忘10个之八：前缀a-

记20个忘10个之八：前缀a-一、表示“…的”，或通at、on，表“在…”【1】sleep→asleepsleepv.

nshkfhwr·2025-03-23 22:56

Linux内核同步机制之（八）：mutex

一、Mutex锁简介在linux内核中，互斥量（mutex，即mutualexclusion）是一种保证串行化的睡眠锁机制。和spinlock的语义类似，都是允许一个执行线索进入临界区，不同的是当无法获得锁的时候，spinlock原地自旋，而mutex则是选择挂起当前线程，进入阻塞状态。正因为如此，mutex无法在中断上下文使用。和mutex更类似的机制（无法获得锁时都会阻塞）是binarysem

ikt4435·2025-03-23 21:55

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。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

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

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和Dart的AOT/JIT双编译模式，实现了90%以上的原生性能表现，在电商、社交、工具类应用中已无明显性能瓶颈。实测数据显示，列表滚动帧率稳定在55-60FPS，与原生开发差距小

ThinkPet·2025-03-23 20:10

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

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

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

【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

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

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

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

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。进入SDK软件后，程序如下：#include"stdio.h"#include"xparameters.h"#include"xgpiops.h"#include"sleep.h"#defineGPIO_DEVICE_IDXPAR_XGPIOPS_0_DEVIC

墨漓_lyl·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

【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

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

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API，适合快速集成到现有应用中。特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业

maxmaxma·2025-03-23 16:38

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

反激式开关电源芯片是什么？如何对反激开关电源mos管选型？

与之相对的是“正激”式开关电源，当输入为高电平时输出线路中串联的电感为充电状态，相反当输入为高电平时输出线路中的串联的电感为放电状态，以此驱动负

TaidL·2025-03-23 14:17

PX4飞控之位置控制（1）整体架构

位置控制是无人机飞控的核心算法之一，一方面根据commander中的flag标志位和Navigator中提供的航点信息进行控制（自主模式下），另一方面得到期望姿态角（setpoint）的四元数信息，给到姿态控制模块进行姿态控制。本文重点PX4飞控的位置控制的代码整体架构（mc_pos_control）,具体的控制算法将在后续文章中陆续奉上。位置控制模块的主函数：task_main()1.订阅结构体

Felix_ZL·2025-03-23 13:40

Ubuntu18.04之网络配置+域名配置+软件源配置+ssh免密登陆

网络配置ubuntu18.04网络配置较之前版本有较大改动，它弃用了/etc/networks/interface配置，真正的网络配置是在/etc/netplan/xxx.yaml中生效查看当前系统网口连结状态，使用ipa查看对应网口，如果状态不是down而是up,则选择改网口进行配置编辑/etc/netplan/xxx.yaml#注意，如果每个配置后面有内容，则:号后面需加一个空格，再加入自己的

那记忆微凉·2025-03-23 12:07

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

一文读懂Python之random模块（31）

random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。二、random模块相关概念随机数：是指在一定范围内随机产生的数，每个数被选中的概率相等。随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

停止过度提示：为什么简短的 AI 提示比长prompt更胜一筹

近年来，“过度提示”现象逐渐引发热议，与之相对的，短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。

大模型之路·2025-03-23 08:10

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

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