机器学习之统计学第5页

U-Boot 之六详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程

基本环境我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了，这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误，可以参考上面的博文来解决。示例代码嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上：https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所

ZC·Shou·2025-03-02 07:44

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

PCL点云系列之如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境，或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的？答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获，构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是，如果您不仅需要捕获几何形状，还需要保留这些点的颜色信息，该怎么办？在本文中，我们将深入研究一个Python脚本，该脚本从ROS（机器人操作系统）包中提取点云数据，同时

知识大胖·2025-03-02 05:57

基恩士上位机链路通讯_库卡机器人之通讯总结

时常有人问我库卡机器人支持哪些通讯、需要什么组件等等，基于个人多年积累并借助公众号的平台来分享下个人的总结(以下内容仅针对KRC4及以上，KRC2在此不作说明)：基于以上图片内容，将库卡通讯分成四类：1.基于以太网的现场总线：ProfiNet从站不需要KUKAProfiNetxxxProfiNet主站不需要KUKAProfiNetxxxEthernet/IP主站不需要KUKAEthernet/IP

筱顽咚·2025-03-02 04:53

考研导师选择方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

Android存储（读取）之SD卡

packagecom.github.c.ceshi;importandroid.content.Context;importandroid.os.Environment;importandroid.widget.Toast;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava

2501_90225911·2025-03-02 04:48

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用大家好！我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。

lilye66·2025-03-02 03:47

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st

皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

ILCombine函数分析之连接两个idl

ILCombine函数分析之连接两个idl第一部分：STDAPI_(LPITEMIDLIST)ILCombine(LPCITEMIDLISTpidl1,LPCITEMIDLISTpidl2){//LetmepassinNULLpointersif

sitelist·2025-03-02 03:42

Vivado 约束文件XDC使用经验总结

就是说：不积累一步半步的行程，就没有办法达到千里之远；不积累细小的流水，就没有办法汇成江河大海。1.1.3FPGA简介FPGA（FieldProgrammableGateA

宁静致远dream·2025-03-02 03:12

计算机基础之操作系统——进程与线程管理（三）

1、多进程与多线程怎么选择？多进程资源隔离性好、安全性高、支持并行，然而资源需求高、进程间通信复杂、上下文切换开销大；多线程轻量级、高度共享资源和数据、线程间通信简单、资源占用低、上下文切换开销小，然而隔离性差，容错性差。应用场景多进程：如果应用需要独立的地址空间和资源，或者需要在不同的安全上下文中运行，那么多进程可能是更好的选择。多线程：如果应用需要高度共享数据和资源，或者需要轻量级的任务并发，

查理养殖场·2025-03-02 02:04

前端面试100问！！

在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT，百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情，厌烦哪些标题党，我们抛开那些高大上的台词，回归到面试的本质。

一只松·2025-03-02 00:55

【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.4.2-Oracle Active Data Guard调优

1OracleActiveDataGuard调优1.1调优策略OracleActiveDataGuard（ADG）调优涉及多个层面，旨在确保备用数据库在提供实时查询服务的同时，维持高效的数据同步与良好的系统性能。为了确保ADG环境的高性能和可靠性，需要进行适当的调优。以下是一些关键的调优领域和建议：1.网络连接与日志传输优化：带宽与延迟：确保主备数据库之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟，以减少日

江中散人·2025-03-02 00:21

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在机器学习中，

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

相比之

汀、人工智能·2025-03-01 23:44

Redis系列之进阶篇（下）

Redis系列之进阶篇（下）前言上一期我们学习了Redis的一些高级应用，今天我们来继续学习Redis的高级技术。

可乐不渴了·2025-03-01 23:13

STM32之按键检测

KEY是按键，接PE2口，LED灯，接PC0口，使用STMF103ZET6，则用按键控制小灯亮灭的标准库程序如下：#include"led.h"//Deviceheader#include"key.h"#include"SysTick.h"intmain(){SysTick_Init(72);Led_Init();Key_Init();while(1){if(GPIO_ReadInputDataB

最爱是生活·2025-03-01 22:36

【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议

它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合，为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者，我深知在这个领域中，每一步都充满了挑战与机遇。

花花 Show Python·2025-03-01 21:31

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

操作es聚合操作并显示其他字段_Elasticsearch 之聚合分析入门

本文主要介绍Elasticsearch的聚合功能，介绍什么是Bucket和Metric聚合，以及如何实现嵌套的聚合。首先来看下聚合(Aggregation)：什么是Aggregation？首先举一个生活中的例子，这个是京东的搜索界面，在搜索框中输入“华为”进行搜索，就会得到如上界面，搜索框就是我们常用的搜索功能，而下面这些，比如分类、热点、操作系统、CPU类型等是根据ES的聚合分析获得的相关结果。

weixin_39944595·2025-03-01 20:59

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

Python之re模块

Python的re模块提供了对正则表达式的支持，允许你进行复杂的字符串搜索、替换和解析操作。正则表达式（RegularExpressions）是一种强大的文本处理工具，使用一种特定的语法模式来描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。以下是一些re模块中常用的函数和方法：编译正则表达式importrepattern=re.compile(r'\d+')#匹配一个或多个数字搜索字符串re.searc

懒大王爱吃狼·2025-03-01 20:25

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

面试必问之缓存击穿、穿透、雪崩及常用解决方案

缓存击穿、穿透、雪崩及解决方案Redis是一种高性能的键值型数据库，它可以用来实现缓存功能，提高应用的响应速度和承载能力。但是，使用Redis缓存也会遇到一些常见的问题，比如缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。这些问题都会影响缓存的效率和稳定性，所以需要了解它们的原因和解决方案，保障Redis能够正常运行。击穿、穿透、雪崩的意思击穿、穿透、雪崩这三个词语很容易混淆，本文先对词语进行理解，再讲解技术击穿：

就要学Java·2025-03-01 19:50

python数据分析之爬虫基础：爬虫介绍以及urllib详解

前言在数据分析中，爬虫有着很大作用，可以自动爬取网页中提取的大量的数据，比如从电商网站手机商品信息，为市场分析提供数据基础。也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。可以说在数据分析中有着相当大的作用！页面结构介绍这里主要介绍HTML的一些简单结构，需要一点前端的知识，可以根据情况直接跳过。Title姓名年龄性别张三18男铁锅炖大鹅小鸡炖蘑菇锅包肉奖励自己睡觉起床读书学习爬虫相关概念1、爬虫的概

web13765607643·2025-03-01 19:19

每日一题之屏蔽信号

问题描述在与三体文明的对抗中，人类联邦探测到了两个重要的信号源，分别用非负整数aa和bb来表示。为了抵御三体舰队的入侵，科学家们制定出一项关键策略——屏蔽信号，目标是要让aa、bb这两个信号源其中之一的数值归零。在实施屏蔽操作时，有着一套既定规则：每次操作，科学家们需要先对比两个信号源的数值大小，然后用较大的那个数减去较小的数，得出差值之后，再把原本较大的那个数替换成这个差值。就这样反复操作，一轮

Ace＇·2025-03-01 19:47

【Golang】Go语言Web开发之模板渲染

✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，Golang开发，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flas

景天科技苑·2025-03-01 19:47

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

黑客工具介绍

一、Nmap：网络侦察的全能之眼1.1工具原理剖析Nmap（NetworkMapper）采用TCP/IP协议栈指纹识别技术，通过发送定制化数据包分析响应差异，精准识别主机存活状态、开放端口及服务版本。

嗨起飞了·2025-03-01 18:15

Kafka系列之：记录一次源头数据库刷数据，造成数据丢失的原因

Kafka系列之：记录一次源头数据库刷数据，造成数据丢失的原因一、背景二、查看topic日志信息三、结论四、解决方法一、背景源头数据库在很短的时间内刷了大量的数据，部分数据在hdfs丢失了理论上debezium

快乐骑行^_^·2025-03-01 18:12

【力扣技巧之动态规划】力扣322：零钱兑换【C++】

原题给定不同面额的硬币coins和一个总金额amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。分析这道题是一道典型的动态规划的题目。对于动态规划的题目，我们一直说有五个过程，首先要找到状态，其次确定basecase，再者定义一个适宜采用动态规划的dp数组，然后要找到状态转移方程，最后求得题解。对于这

The Gao·2025-03-01 17:08

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

python爬虫之自动化爬取网页

以下为公开源码fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.chrome.optionsimportOptionsimporttimefrombs4importBeautifulSoupurl='https://movie.douban.com/'chrome_optins=Options()chrome_optins.add_argument

陌小·2025-03-01 17:06

自动化爬取json_爬虫解决方案之爬取“搜狗引擎”

主题.jpg1.爬取的背景为甚我们会提到“搜狗引擎爬虫呢”，一切根源来自于最近需要爬取领英的会员资料，我们可以通过人名|领英的方式具体的搜索以查询结果，这只是爬取领英的其中一个方法，具体的方法我们之后会讲，大家可以期待一下哦！，好了，讲回正题，我们该如何爬取“搜狗引擎”呢，我们先去首页看看搜狗首页.png我们可以看到每个链接的右下角都会有对应的时间和快照，这个是什么意思呢，因为我们爬取领英时需要登

公子大白0m0·2025-03-01 17:05

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 10.1 -- Linux PCIe 驱动框架之 RK3399 Region1 访问】

文章目录CPU读写region0的地址MEM/IO读写示例配置Region1用于内存读写配置Region1地址转换Region1地址访问descregistersCPU读写region0的地址本篇文章紧接【PCIe总线及设备入门学习专栏10–LinuxPCIe驱动框架】由【PCIe总线及设备入门学习专栏10–LinuxPCIe驱动框架】我们知道RK3399的PCIecontrollerRegion

主公讲 ARM·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简

山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。

IT古董·2025-03-01 16:29

dify基础之prompts

摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例，系统讲解如何通过Prompt解锁LLM的潜能，提升生成内容的准确性与创造性。要想用好dify，prompts是必备的基础。一、什么是Prompt？Prompt是用户提供给LLM的指令或输入，可以是问题、指令或一段描述，用于引导模型生成符合预期的输出。其核心作用在于：

SNOWPIAOP·2025-03-01 16:58

k8s之pod的调度之污点与容忍污点，什么是污点？如何容忍污点

在Kubernetes中，污点（Taint）和容忍（Toleration）是用于控制Pod调度到特定节点的重要机制。污点允许节点拒绝某些Pod的调度，而容忍则允许Pod忽略节点的污点，从而调度到特定节点上。1.污点（Taint）1.1.污点的作用污点是节点上的一个标记，用于限制哪些Pod可以调度到该节点。通常用于以下场景：专用节点：某些节点专门用于运行特定类型的Pod（如GPU节点）。节点维护：标

终端行者·2025-03-01 15:25

linux shell脚本 cp,shell命令之cp

操作系统为macOS10.12.4cp为复制命令，实际中分为文件间的复制，目录间的复制，文件到目录的复制以及链接的复制。文件间的复制cpfile1file2如果file2不存在，就先创建file2，然后把file1内容复制到file2中如果file2存在，把把file1的内容覆盖file2的内容覆盖file2的内容，有时候并不是所希望的参数-i可以提示是否覆盖file2参数-n让复制命令不覆盖fi

李启方·2025-03-01 14:15

[持续更新]八股速通之Java基础面试题答案精简速记版!

问题1：请解释Java中ArrayList和LinkedList的区别？回答思路：数据结构：明确底层实现（数组vs双向链表）。性能对比：从查询、插入/删除、内存占用三方面分析。适用场景：根据性能特点给出使用建议。补充细节：扩容机制、线程安全性等。示例回答：ArrayList基于动态数组实现，支持快速随机访问（时间复杂度O(1)），但在中间插入或删除元素时，需要移动后续元素，性能较差（平均O(n)）

八股文领域大手子·2025-03-01 13:43

介绍目前主流的IT资产设备管理系统之【WGFIX】篇

WGFIX是一款轻量免费的资产设备管理系统，安装部署使用都非常简单，适合快速上手使用，稳定高效主要功能包括资产概要图表，资产设备管理，资产设备变更管理，资产设备维护管理，设备巡检，账号密码管理等功能模块运行效果图如下

·2025-03-01 13:22

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

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