机器学习之统计学

微信小程序-绘制仪表盘

参考文章1、微信小程序Canvas自绘图表之仪表图（表盘）2、canvas实现环形渐变进度条效果展示前言完整代码可移至参考文章1，若有需要，敬请移步。

学习者+1·2025-02-01 08:10

AIGC产品数字人 –【字形绘梦】之绘声

拉达曼迪斯II·2025-02-01 08:39

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

Java EE之第14章JSON数据交互和RESTful支持

第14章JSON数据交互和RESTful支持14.1JSON数据交互14.1.1JSON概述14.1.2JSON数据转换14.2RESTful支持14.2.1什么是RESTful14.1JSON数据交互JSON是近几年才流行的一种新的数据格式，它与XML非常相似，都是用于存储数据的；但JSON相对于XML来说，解析速度更快，占用空间更小14.1.1JSON概述JSON（JavaScriptObje

大马戏团里的一头猪·2025-02-01 07:56

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-01 05:37

PHP之laravel框架

写在开头的一些话下面的图片是我用laravel框架做出的一个作品，接下来我会用我学到的知识来讲解laravel框架。目录序言laravel简介一、foreach循环语句二、if循环语句三、extends四、csrf五、自动加载类（ClassAuto-loading）六、单元测试（Unit-Testing）1.创建测试类：2.编写测试方法：3.运行单元测试：4.查看测试结果：七、数据缓存1.缓存一个

phpweiyi·2025-02-01 04:03

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

原神更新5.3版本，如何在M芯片的Mac上爽玩原神

原神5.3版本更新说明新增内容新角色玛薇卡、茜特菈莉、蓝砚、旅行者(火)「焚夜以炎·玛薇卡(火)」，纳塔的领袖，继承「基扬戈兹」之古名，使用双手剑的五星火元素角色；「白星黑曜·茜特菈莉(冰)」，米克特兰的大萨满

Mac俱乐部·2025-02-01 03:27

Rust语言进阶之enumerate用法实例(九十六)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课人生格言：人生从来没有捷径，只有行动才是治疗恐惧和懒惰的唯一良药.更多原创,欢迎关注：Android系

Android系统攻城狮·2025-02-01 02:45

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

Springboot之项目技术集成，Java常用笔试题

}/**获取到key对应的value的长度注:长度等于{@linkString#length}注:若redis中不存在对应的key-value,则返回值为0.@paramkey定位value的key@returnvalue的长度*/publicstaticlongsize(Stringkey){log.info(“size(…)=>key->{}”,key);Longresult=redisTem

美好前端开发者·2025-02-01 01:40

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。

夜色呦·2025-02-01 01:07

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-01 00:05

Python 基础之 zipfile 文件夹压缩/解压方法的简单整理

Python基础之zipfile文件夹压缩/解压方法的简单整理目录Python基础之zipfile文件夹压缩/解压方法的简单整理一、简单介绍二、zipfile压缩三、zipfile进行简单压缩包解压一、

仙魁XAN·2025-02-01 00:04

经典SQL面试10题（附答案）

二、解题思路简单——会考察一些groupby&limit之类的用法，或者平时用的不多的函数比如rand()类；会涉及到一些表之

智慧化智能化数字化方案·2025-02-01 00:02

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

深入浅出之xml文件解析（python）

XML（eXtensibleMarkupLanguage，可扩展标记语言）是一种用于存储和传输数据的标记语言。与HTML相似，XML也使用标签（tags）来定义数据，但XML的标签不是预定义的，而是由用户根据需要自定义的。这使得XML成为一种非常灵活和强大的数据表示方式。一、XML的特点自描述性：XML文档中的每个元素都通过标签来描述，这使得数据易于理解和使用。结构化：XML提供了一种结构化的方式

浩瀚之水_csdn·2025-02-01 00:02

架构 | 调优 - [zookeeper]

问仙长何方蓬莱·2025-01-31 23:24

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

OAuth2.0集成SpringSecurity加JWT实现单点登录

OAuth2.0系列之集成SpringSecurity+JWT实现单点登录SSO一、SSO简介1.1单点登录定义1.2单点登录角色1.3单点登录分类二、OAuth2.02.1OAuth2.0简介2.2OAuth2.0

Nicky.Ma·2025-01-31 22:16

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式：Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题，提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间，并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地

XLYcmy·2025-01-31 22:43

【TVM教程】为 Mobile GPU 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。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析

凌小添·2025-01-31 21:09

AI对接之对话API对接指南

AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。

我码玄黄·2025-01-31 21:07

python redis连接池最大连接数_python redis之连接池的原理

什么是毗邻池通常情况下,当我们需要做redis操作时,会建立一个毗邻,并基于这个毗邻举行redis操作,操作完成后,释放毗邻,一样平常情况下,这是没问题的,但当并发量比较高的时刻,频仍的毗邻建立和释放对性能会有较高的影响于是,毗邻池就发挥作用了毗邻池的原理是,通过预先建立多个毗邻,当举行redis操作时,直接获取已经建立的毗邻举行操作,而且操作完成后,不会释放,用于后续的其他redis操作这样就达

Miss.94364·2025-01-31 20:32

软件架构设计与模式之：DevOps与运维架构

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介概要目的2.DevOps概述什么是DevOps？DevOps的关键点DevOps的价值3.DevOps基本概念、术语及流程管理工程价值流动方法论模型职能团队能力圈景气文化工具链4.DevOps与运维架构DevOps与运维架构的区别DevOps实践与运维架构DevOps架构图DevSecOps实践DevOps的发展趋势DevOps迫切需求1.简介概要Dev

AI天才研究院·2025-01-31 20:31

DeepSeek 系列之构建我自己的 DeepSeek Janus Pro Web 界面：使用 Gradio 进行本地实验

介绍在探索了DeepSeek-R1并使用Ollama在本地运行模型后，我忍不住深入研究了DeepSeekJanusPro。但这次，我想更进一步：创建自己的Web界面来与模型交互，就像HuggingFace上的一样。剧透警告：它并不完美（是的，它很慢），但它有效——而且我在这个过程中学到了很多东西！推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1，DeepSeek《Nvidia系列

知识大胖·2025-01-31 20:28

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

[15] C++STL容器篇之定长数组

C++STL容器篇之定长数组文章目录C++STL容器篇之定长数组最原始的数组STL的定长数组需要包含的头文件：定长数组的声明和定义：访问方式：遍历方式：结合自定义类型STL定长数组的一些成员函数STL定长数组还有一个比较没用的操作

Cukor丘克·2025-01-31 19:52

DeepSeek 系列之无需互联网即可在本地运行 DeepSeek R1

知识大胖·2025-01-31 19:21

特征选择（机器学习）

伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中

赵孝正·2025-01-31 18:10

kubenetes配置vip的一些问题处理

按照kubeadm部署k8s高可用集群,执行kubeadminit--configkubeadm-config.yaml--v=5,初始化失败，添加--v=5是为了看更详细的日志信息kubernetes之kubeadm

warrah·2025-01-31 18:38

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等

云天徽上·2025-01-31 18:08

数据结构与算法之字符串: LeetCode 43. 字符串相乘 (Ts版)

字符串相乘https://leetcode.cn/problems/multiply-strings/description/描述给定两个以字符串形式表示的非负整数num1和num2，返回num1和num2的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式注意：不能使用任何内置的BigInteger库或直接将输入转换为整数示例1输入:num1="2",num2="3"输出:"6"示例2输入:num1="123"

Wang's Blog·2025-01-31 18:35

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推，数学归纳，动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确，最好用迭代（即从开始，一步一步往后推）4、如果有封闭形式

zhang309841657·2025-01-31 17:34

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径

w94ghz·2025-01-31 17:01

手把手教你华为鸿蒙开发之第九节

华为鸿蒙开发：滚动视图Scroller与ForEach循环深度解析引言在移动应用开发中，滚动视图是展示大量内容的常用组件。华为鸿蒙操作系统提供了Scroller组件，允许开发者创建滚动视图。本文将通过DevEcoStudio详细介绍Scroller的基本使用、滚动控制以及如何结合ForEach循环动态生成滚动内容。Scroller基础Scroller是鸿蒙应用中用于创建滚动视图的组件，它支持垂直和

·2025-01-31 17:27

Spark性能调优

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。

大数据侠客·2025-01-31 16:58

Python学习——面向对象之ORM

文章目录前述表格设计用户表结构电影表结构公告表结构表格对应的类设计字段类字符串类字段数值字段类用户表类电影表类公告类元类设计Models基类Models的元类ModelMetaclass以用户User类为例，查看元类改造前后类的名称空间的变化继续完成Models基类，增加数据库操作前述本篇文章就是要实现一个简单版本的ORM框架，前面的面向对象写了好几篇，光说不练是不行的，因此用ORM实现，好好巩固

luke-skyworker·2025-01-31 16:21

多元随机分布的协方差矩阵的计算（python示例）

协方差矩阵是统计学中描述两个或多个随机变量之间线性相关程度的一个重要工具。

读思辨·2025-01-31 15:21

《STL基础之hashtable》

【hashtable导读】STL为大家提供了丰富的容器，hashtable也是值得大家学习和掌握的基础容器，而且面试官经常会把它和hashmap混在一起，让同学们做下区分。因此关于hashtable的一些特性，比如：底层的数据结构、插入、查找元素的时间复杂度，这些很有必要和大家一起分享下。开门见山，hashtable设计的初衷就是为了方便元素的快速插入、查找，到底有多快速呢？查找、删除元素的时间复

边城梦溪·2025-01-31 15:49

Pandas基础之对excel表格的操作

1.将指定文件夹下的excel表格合并，每个独立的表格合并后显示在大表格的sheet中(1)把文件夹下面所有的文件都遍历出来(2)循环读取每个文件1.第一次读取的文件放入一个空的结果表中2.从第二次开始每次都与这个结果表进行合并（3）写入Excel（4）所有表的表头行数要相同，通过header=1进行设置2.将一个表格中的多个sheet合并为一个sheet3.将一个表格按条件拆分为多个sheet4

很菜的小王童鞋·2025-01-31 15:48

Windows上安装与使用 Jupyter Notebook

1.了解JupyterNotebookJupyterNotebook是一个交互式计算环境，非常适合进行数据科学和机器学习的研究和实验。

梓仁沐白·2025-01-31 15:43

Kubernetes可视化界面之DashBoard

1.1DashBoardKubernetesDashboard是Kubernetes集群的一个开箱即用的WebUI，提供了一种图形化的方式来管理和监视Kubernetes集群中的资源。它允许用户直接在浏览器中执行许多常见的Kubernetes管理任务，如部署应用、监控应用状态、执行故障排查以及管理Kubernetes中的各种资源。1.1.1部署DashBoard[root@k8s-master-0

幸存者 · KXY·2025-01-31 14:07

核心线程数和最大线程数设置参考标准【Java】

而内核态线程通过操作系统来调用，最终的可用线程数与操作系统的核数相关【如果设置了太多，很多是无效线程】一个设计标准：根据当前业务是IO密集型还是CPU密集型，设置核心线程数CPU密集型：核心线程数=CPU核数+1【机器学习

松树戈·2025-01-31 14:05

C#异步编程案例学习——异步加载大资源文件1 之使用 BeginInvoke 与 EndInvoke

C#异步编程案例学习——异步加载大资源文件1之使用BeginInvoke与EndInvokeC#中BeginInvoke与EndInvoke的一个简单的使用案例异步编程模型模式APM异步编程中的BeginInvoke

SQWH_SSGS·2025-01-31 13:00

使用 JuiceFS 快照功能实现数据库发布与端到端测试

Jerry，是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化用户购买汽车和家庭保险的比较及购买流程。在软件开发领域，严格的测试和受控发布已经成为几十年来的标准做法。

Juicedata·2025-01-31 13:30

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