机器学习之Python语言基础第47页

Ubuntu之12.04常用快捷键——记住这些你就是高手啦！

桌面ALT+F1:聚焦到桌面左侧任务导航栏，可按上下键导航。ALT+F2:运行命令ALT+F4:关闭窗口ALT+TAB:切换程序窗口ALT+空格:打开窗口菜单PRINT:桌面截图SUPER:打开Dash面板，可搜索或浏览项目，默认有个搜索框，按“下”方向键进入浏览区域（SUPER键指Win键或苹果电脑的command键）在Dash面板中按CTRL+TAB:切换到下一个子面板（可搜索不同类型项目，如

码莎拉蒂 .·2025-02-20 14:47

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

【Go语言快速上手】第二部分：Go语言进阶之测试与性能优化

文章目录前言：测试和性能优化一、编写单元测试和基准测试1.1单元测试1.1.1示例：编写单元测试1.2基准测试1.2.1示例：编写基准测试二、使用pprof进行性能分析2.1启用pprof2.1.1示例：启用pprof2.2使用pprof工具分析性能2.2.1示例：生成CPU性能报告2.2.2示例：生成内存使用报告2.3分析报告三、代码优化技巧3.1减少内存分配3.1.1示例：重用切片3.2避免锁

卜及中·2025-02-20 13:40

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘keyspace@0 ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2301_82243733·2025-02-20 13:39

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

高电服务器托管：企业IT基础设施的可靠之选

高电服务器托管服务，是指企业将自身高耗电的服务器设备或算力服务器设备交由专业托管公司进行管理和维护的一种服务模式。托管公司提供包括安全机房环境、网络设备、系统软件以及专业技术人员等全方位支持，使企业能够专注于核心业务的开发和运营。高电服务器托管服务内容高电服务器托管服务通常涵盖以下几个方面：机房管理：提供安全、稳定、可靠的机房环境，配备完善的消防、监控、空调等设施，确保服务器稳定运行。硬件维护：对

wayuncn·2025-02-20 13:06

等保系列之——网络安全等级保护测评工作流程及工作内容

等保系列之——网络安全等级保护测评工作流程及工作内容引言随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益凸显。为了保障信息系统的安全稳定运行，我国实施了网络安全等级保护制度（简称等保）。

等保管家·2025-02-20 13:34

【学习笔记】Elasticsearch之环境搭建

Elasticsearch官网本文是自己在学习Elasticsearch的过程中，记下的觉得非常有用的笔记，希望对大家认识Elasticsearch有一点点帮助。1.什么是Elasticsearch官网上是这么介绍的：Elasticsearchisadistributeddocumentstore.Insteadofstoringinformationasrowsofcolumnardata,El

聪明马的博客·2025-02-20 13:03

【系统架构设计师】系统性能之性能指标

目录1.说明2.计算机的性能指标3.路由器的性能指标4.交换机的性能指标5.网络的性能指标6.操作系统的性能指标7.数据库管理系统的性能指标8.Web服务器的性能指标9.例题9.1例题11.说明1.性能指标是软、硬件的性能指标的集成。2.在硬件中，包括计算机、各种通信交换设备、各类网络设备等；在软件中，包括操作系统、数据库、网络协议以及应用程序等。2.计算机的性能指标1.评价计算机的主要性能指标有

王佑辉·2025-02-20 12:29

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工

柳旖岭·2025-02-20 12:55

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

微信小程序之自定义轮播图实例 —— 微信小程序实战系列（3）

由于微信小程序，整个项目编译后的大小不能超过1M查看做轮播图功能的一张图片大小都已经有100+k了那么我们可以把图片放在服务器上，发送请求来获取。index.wxml：这里使用小程序提供的组件autoplay：自动播放interval：自动切换时间duration：滑动动画的时长current：当前所在的页面bindchange：current改变时会触发change事件由于组件提供的指示点样式比

2401_84910072·2025-02-20 10:37

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

handpose_X之onnxruntime相关项目地址：1、手部关键点检测项目地址：https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

【设计模式精讲】结构型模式之装饰器模式

文章目录第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍5.3.2装饰器模式原理5.3.3装饰器模式应用实例5.3.4装饰器模式总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍装饰模式(decoratorpattern)的原始定义是：动态的给一个对象添加一些额外的职责.就扩展功能而言,装饰器模式提供了一种比使用子类更加灵活的替代

道友老李·2025-02-20 09:30

C语言/C++常见习题问答集锦(七十八)之数字流星雨

C语言/C++常见习题问答集锦(七十八)之数字流星雨程序之美流星雨是在夜空中有许多的流星从天空中一个所谓的辐射点发射出来的天文现象。

五一编程·2025-02-20 08:54

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

蓝桥杯 Java B 组之设计 LRU 缓存

Day7：综合练习-设计LRU缓存一、什么是LRU（LeastRecentlyUsed）缓存？LRU（LeastRecentlyUsed）缓存是一种基于最近最少使用策略的缓存机制，用于管理固定大小的缓存，当缓存满时，会淘汰最久未被使用的元素。LRU设计核心缓存的最大容量capacity支持get(key)操作（O(1)时间复杂度）支持put(key,value)操作（O(1)时间复杂度）当缓存满时

计算机小白一个·2025-02-20 08:52

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。

lozhyf·2025-02-20 07:48

Java集合之ArrayList（含源码解析超详细）

1.ArrayList简介ArrayList的底层是数组队列，相当于动态数组。与Java中的数组相比，它的容量能动态增长。在添加大量元素前，应用程序可以使用ensureCapacity操作来增加ArrayList实例的容量。这可以减少递增式再分配的数量。ArrayList继承于AbstructList，实现了List，RandomAccess，Cloneable，Java.io.Serializa

&星辰入梦来&·2025-02-20 07:46

学习路之微服务--PHP中实现微服务几种方式

学习路之微服务--PHP中实现微服务实现微服务是一种将应用程序拆分成小型、独立的服务，每个服务都专注于完成特定的业务功能。通过这种方式，可以实现系统的高可伸缩性、可靠性和可维护性。

hopetomorrow·2025-02-20 07:14

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变

MUKAMO·2025-02-20 07:43

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。

姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log：Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.

CoderIsArt·2025-02-20 06:11

还是继续走前端或机器学习？

还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

程序员yt·2025-02-20 06:37

SpringCloud微服务架构之断路器，如何解决微服务中的雪崩效应？

图3.2极端情况下的微服务网状调用示意图最常见的场景就是当负载过高时，如果某个服务的性能或抗压能力不好，那么当请求到这个服务时就需要等待或直接出现超时、不可用等情况。在图3.2中，一旦服务C出现问题，可能会影响服务A和服务B，虽然服务D、E、F并没有直接与服务C相互依赖，但是服务C导致了服务A和服务B的阻塞，就会间接地影响服务D、E、F，从而让整个系统变得缓慢或不可用，这就是微服务的雪崩效应。微服

2401_89225002·2025-02-20 05:03

腿足机器人之五- 粒子滤波

腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态，本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。

shichaog·2025-02-20 04:26

无人设备遥控器之通讯方式篇

一、无线电波传输无人设备遥控器通过无线电波将指令信号传输给无人设备。这些信号在无线通信频段内进行传输，常见的频段包括2.4GHz和5.8GHz。当飞手在遥控器上操作控制杆时，这些动作会被转换为无线电波信号，并发送给无人设备上的接收机。无人设备接收到信号后，再将其解码为可识别的指令，从而实现对无人设备的控制。根据《中华人民共和国无线电频率划分规则》和我国频谱利用现状，无人机系统还规划了840.584

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 04:49

无人设备遥控器之天线设计篇

无人设备遥控器天线设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个方面的考虑，包括天线的类型、工作频段、方向性、增益、尺寸、重量以及功耗等。一、天线类型无人设备遥控器天线的设计首先要确定天线的类型。常见的天线类型包括鞭状天线、螺旋天线、微带天线等。鞭状天线通常用于低频段，具有结构简单、易于制作和调试的优点；螺旋天线则适用于中高频段，具有较好的方向性和增益；微带天线则因其剖面低、体积小、重量轻、易共形和可集

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 04:47

无人设备遥控器之视频回传篇

无人设备遥控器的视频回传是指将无人设备（如无人机）采集到的视频信号传输回遥控器或其他接收设备的过程。这一过程在诸多应急情境中显得尤为重要，它能为指挥中心的决策者、调度系统以及AI分析等提供实时画面。一、主流回传方式目前，主流的视频回传方式是利用遥控器的4G/5G上网功能。无人机通过空中的图传系统将影像传输至遥控器，再经由遥控器重新编码后，利用4G/5G网络进行回传。这种方式具有覆盖范围广、传输速度

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 03:16

咱们一起学C++ 第二百三十三篇之C++容器类与模板的探索

咱们一起学C++第二百三十三篇之C++容器类与模板的探索大家好！C++作为一门强大的编程语言，容器类和模板是其中非常重要的特性。

一杯年华@编程空间·2025-02-20 02:07

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于

再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

HTML之JavaScript对象

HTML之JavaScript对象Document/*参考文档地址：https://www.runoob.com/js/js-obj-intro.htmljsonjava数据类型变量数据类型变量运算符运算符流程控制流程控制函数方法对象面向对象常见对象

录大大i·2025-02-20 01:28

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

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·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

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·2025-02-20 00:24

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

C# 零基础入门知识点汇总

五，类和对象（41~50）六，面向对象（51~60）七，结构体和枚举（61~70）八，委托和事件（71~80）九，泛型和系统类（81~90）十，其他知识点（91~100）后语前言本文属于C#零基础入门之百识百例系列知识点整理目录

陈言必行·2025-02-20 00:20

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。

·2025-02-20 00:24

HarmonyOS组件之Tabs

Tabs1.1概念Tabs视图切换容器，通过相适应的页签进行视图页面的切换的容器组件每一个页签对应一个内容视图Tabs拥有一种唯一的子集元素TabContent1.2子组件不支持自定义组件为子组件，仅可包含子组件TabContent，以及渲染控制类型if/else和ForEach并且if/else和ForEach下页仅支持TabContent，不支持自定义组件1.2.1TabContent有几个页

秃顶老男孩.·2025-02-20 00:40

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。

CS创新实验室·2025-02-19 23:36

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。

CS创新实验室·2025-02-19 22:30

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

探索并应用Copilot背后的技术：自主代理架构

Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术，它利用机器学习模型来理解代码上下文，并提供智能的代码补全建议。这项

花生糖@·2025-02-19 20:18

Java 设计模式之解释器模式

文章目录Java设计模式之解释器模式概述UML代码实现Java设计模式之解释器模式概述解释器模式(interpreter)：给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子

xiangxiongfly915·2025-02-19 20:47

Java 设计模式之桥接模式

文章目录Java设计模式之桥接模式概述UML代码实现Java设计模式之桥接模式概述桥接模式(Bridge)：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。

xiangxiongfly915·2025-02-19 20:17

【TVM教程】为 x86 CPU 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。

·2025-02-19 20:45

瑞_23种设计模式_中介者模式

MediatorPattern）1.1介绍1.2概述1.3中介者模式的结构1.4中介者模式的优缺点1.5中介者模式的使用场景2案例一2.1需求2.2代码实现3案例二3.1需求3.2代码实现前言：本文章为瑞_系列专栏之《

瑞486·2025-02-19 19:41

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