机器学习之kaggle实战第2页

DockerFile实战测试

创建一个自己的centos1.编写dockerfile的文件[root@localhostdockerfile]#catmydockerfileFROMcentosMAINTAINERgaoleENVMYPATH/usr/localWORKDIR$MYPATH#一开始的时候这里写错了，没有写$,所有进去以后到了/MYPATH的路径RUNyum-yinstallvimRUNyum-yinstalln

johnmand·2025-02-17 22:42

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法（常用类尺寸QSize）

尺寸类之——QSizeQSize类通过整数形式定义一个二维对象的尺寸，包括宽width()和高height()。

Humbunklung·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

PHP爬虫：获取直播间弹幕数据实战指南

本文将介绍如何使用PHP爬虫技术，合法合规地获取直播间弹幕API返回值，并进行实战分析。1.环境准备与法律合规性在开始之前，确保您的开发环境中已安装PHP和必要的cURL扩展。

Jason-河山·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

Kubernetes源码分析之kubelet

本节所有的代码基于1.13.4版本。启动分析Kubelet的启动参数有两种，kubeletFlags和kubeletConfig。其中，kubeletFlags与我们使用的kubelet的--参数命令保持一致；kubeletConfig通过解析特定的配置文件完成参数的配置，它们共同构成kubelet启动参数的配置。如图基本参数配置完成之后，接下来就是配置启动的Run方法。Kubelet启动的Run

「已注销」·2025-02-17 21:02

jenkins自动化打包android,使用Jenkins+Pipline 持构建自动化部署之安卓源码打包、测试、邮件通知...

一、引言Jenkins2.x的精髓是PipelineasCode，那为什么要用Pipeline呢？jenkins1.0也能实现自动化构建，但Pipeline能够将以前project中的配置信息以steps的方式放在一个脚本里，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程，形成流水式发布，构建步骤视图化。简单来说，Pipeline适用的场景更广泛，能胜任更复杂的发布

白汐牙·2025-02-17 21:32

Flutter 状态管理方案全面对比与实战

在Flutter应用开发中,状态管理是一个永恒的话题。选择合适的状态管理方案对于提升应用性能、改善开发体验以及保证代码质量都至关重要。本文将深入分析几个主流的状态管理方案,通过实例代码对比它们的特点,帮助你做出最佳选择。Provider:从最简单的开始Provider是Flutter官方推荐的状态管理方案,它基于InheritedWidget实现,概念简单且易于理解。让我们从一个计数器示例开始：/

Neo Evolution·2025-02-17 21:56

从零开始：Django + MySQL + Vue 打造在线Demo下载平台

MySQL+Vue打造在线Demo下载平台【下载地址】DjangoMySQLVue从零开始打造在线Demo下载平台Django+MySQL+Vue从零开始打造在线Demo下载平台本仓库提供了一套完整的前后端实战项目源码

阮懿同·2025-02-17 21:56

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【大模型】AI 辅助编程操作实战使用详解

目录一、前言二、AI编程介绍2.1AI编程是什么2.1.1为什么需要AI辅助编程2.2AI编程主要特点2.3AI编程底层核心技术2.4AI编程核心应用场景三、AI代码辅助编程解决方案3.1AI大模型平台3.1.1AI大模型平台代码生成优缺点3.2AI编码插件3.3AI编码工具产品CursorAITabnineGitHubCopilot通义灵码MarsCodeCodeGeeX腾讯云AI代码助手Ope

小码农叔叔·2025-02-17 20:53

实战代码优化：数组和Set遍历的时间复杂度

优化前代码publicstaticBooleanqueryParamContrast(Stringparams){if(params.length()>4){returnfalse;}for(Stringcity:cityArray){if(StringUtils.equals(city,params)){returntrue;}}returnfalse;}publicstaticString[]

wujiada001·2025-02-17 20:53

DeepSeek提示词高阶用法全解析：职场效率提升的10个实战案例*——让AI成为你的全能职场助手

本文结合官方指南与实战案例，总结10个贴近职场场景的提示词高阶用法，助你解锁AI生产力工具的真正潜力。

涛涛讲AI·2025-02-17 20:20

Python关键字终极指南：36个核心关键词详解+实战示例，带你彻底掌握

以下是Python中的关键字（基于Python3.11版本，共**36个**），按功能分类解释它们的核心用途和常见场景。每个关键字都会用通俗易懂的语言和代码示例说明。一、控制程序流程的关键字1.**`if`/`elif`/`else`**-**用途**：条件判断。-**示例**：```pythonage=18ifage=18andage<=60:print("成年人")```14.**`is`**

编程梦想记·2025-02-17 20:19

从零构建高可用MySQL集群：Percona XtraDB Cluster 实战部署

实战指南：基于PerconaXtraDBCluster构建高可用MySQL集群架构引言：为什么选择PXC？

Deutsch.·2025-02-17 20:49

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

HarmonyOS开发宝典震撼来袭，卓越应用开发之旅一触即发，轻松启程！

我们倾心打造了一个涵盖高频场景的最佳实践案例库，汇聚丰富实战经验，旨在大幅提升开发效率。此外，我们还提供场景化的开箱即用代码示例，让应用开发触手可及，轻松高效。

·2025-02-17 20:26

C++11之constexpr

注：大前提，本篇文章是在介绍C++11中的constexpr，自C++14以来constexpr有了非常大的改动，如在实验中遇见与本文不符的地方还先请查阅其他资料，确定为本文错误后可留言，我会虚心接受并改正。constexpr定义编译时常量在C++11中添加了一个新的关键字constexpr，这个关键字是用来修饰常量表达式的。所谓常量表达式，指的就是由多个（≥1）常量（值不会改变）组成并且在编译过

kazamata·2025-02-17 19:45

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p

一位小说男主·2025-02-17 19:43

【MySQL】MySQL函数之JSON_EXTRACT

在MySQL中，JSON_EXTRACT()函数用于从JSON文档中提取一个或多个值。这个函数非常有用，特别是在处理存储在JSON格式中的复杂数据时。下面是一些关于如何使用JSON_EXTRACT()的详细说明和示例。基本语法JSON_EXTRACT(json_doc,path[,path]...)json_doc:要从中提取值的JSON文档。path:一个或多个路径表达式，用于指定要提取的值的位

m0_74824025·2025-02-17 18:38

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。

天飓·2025-02-17 18:35

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

Windows逆向工程入门之堆栈结构与信息获取

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录1.堆栈结构基础堆栈的主要操作：2.代码功能解析2.1加载ntdll.dll2.2获取NtQueryInformationThread函数指针2.3调用NtQueryInformationThread获取线程信息2.4获取线程环境块（TEB）2.5输出堆栈信息3.涉及的知识点拓展3.1线程环境块（TEB）3.2堆栈溢出与保护3.3

0xCC说逆向·2025-02-17 17:49

Windows逆向工程入门之汇编指令格式与操作数类型

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、汇编指令格式基础二、操作数类型详解1.立即数（Immediate）2.寄存器操作数（Register）3.内存操作数（Memory）4.端口操作数（Port）三、汇编指令格式分类1.零操作数指令2.单操作数指令3.双操作数指令4.三操作数指令四、逆向工程中的指令解析技巧五、拓展知识点一、汇编指令格式基础汇编指令由操作码（Opc

0xCC说逆向·2025-02-17 17:19

RPC框架Dubbo深入分析

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！

radcb55226·2025-02-17 16:17

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

Linux系统之安装Mongodb数据库

1.安装包下载wgethttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz2.安装和启动2.1解压tar-zxvfmongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz2.2将解压后的目录移动到/usr/local目录下，并改名为mongodbmvmongodb-linux-x86_64

运维开发小白丶·2025-02-17 16:41

设计模式之单例模式

概念单例模式是一种创建型设计模式1，它保证一个类在整个系统运行期间只有一个实例，并且提供一个全局访问点来访问这个唯一实例。无论在系统的任何地方、任何时间，对该类进行实例化操作，获取到的都是同一个对象实例。这就像在一个公司中，通常会有一个唯一的总经理，无论从哪个部门去获取总经理这个角色的实例，得到的都是同一个人。实现原理实现方式一般通过将类的构造函数设置为私有，防止外部代码通过常规的new操作符来创

Forget the Dream·2025-02-17 16:39

0基础Deepseek-AI编程课程

✅实战驱动：课程不仅仅讲解理论，更会带领学员动手实操，设计属于自己的AI工具。✅深入AI算法：掌握AI编程的逻辑，理解如何构建和优化AI

2501_90533339·2025-02-17 16:39

使用python开发flsak_FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战

本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读，更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。•学习Flask应用的基本结构，编写示例应用；•使用必备的组件，包括模板、数据库、Web表单和电子邮件支持；•使用包和模块构建可伸缩的大型应用；•实现用户认证、角色和个人资料；•在博客网站中重用模板、分页显示列表以及使用富文本；•使用基于Flask的REST式API，在智能手机、平板电脑和其他第三

RoseofVersailles·2025-02-17 15:04

红队内网攻防渗透：内网渗透之Windows内网信息收集：内网和域

红队内网攻防渗透1.内网渗透之信息收集1.内网信息收集的目的2.本机信息收集网络配置查询操作系统及版本信息查看系统体系结构查看安装的软件及版本、路径等查询本机服务查询进程列表查毒软件查看启动程序信息查看计划任务查看主机开机时间查询用户列表获取本地管理员查看当前在线用户列出或断开本地计算机与所连的客户端之间的会话查看端口列表查看补丁列表查看共享连接保存当前主机上的所有

HACKNOE·2025-02-17 15:32

Windows奇技淫巧之网络命令行

写在前面：Linux老鸟会深度沉迷命令行，各种奇技淫巧心中涨，但是windows上的命令行相当好用，各种骚操作也是眼花缭乱。其中网络操作经常使用，本文做一个简单的总结。目录1、ipconfig：显示当前TCP/IP配置的设置值2、ping：测试目的站是否可达及相关状态3、arp：地址解析协议4、traceroute：路由跟踪5、route：操作路由表6、netstat：显示协议统计信息7、nbts

沉迷单车的追风少年·2025-02-17 15:02

义父们，支持我兄弟参加CSDN博客之星2024！他是一名优秀的运维工程师！

Kubernetes（K8s）领域的深度实践者在K8s领域有着丰富的实战经验。他的

qq_42856429·2025-02-17 15:02

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

Sentinel

目录一、Sentinel简介核心特性二、环境准备1.控制台安装2.SpringBoot集成三、核心功能实战1.流量控制2.熔断降级3.热点参数限流四、高级配置1.规则持久化（Nacos集成）2.集群流控五

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:24

Python学习之cookies及session用法

当想利用Python在网页上发表评论的时候，需要一些账号密码登录的信息，这个时候用requests.get()请求的话，账号密码全部会显示在网址上，这显然不科学！这个时候需要用post请求，可以这么理解，get是明文显示，post是非明文显示。通常，get请求会应用于获取网页数据，比如我们之前学的requests.get()。post请求则应用于向网页提交数据，比如提交表单类型数据（像账号密码就是

一个人旅行*-*·2025-02-17 13:48

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

MySql高级之常用SQL技巧☆

文章目录MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序2.正则表达式使用3.MySQL常用函数3.1数字函数3.2字符串函数3.3日期函数3.4聚合函数☆MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序编写顺序

喵先生呢·2025-02-17 13:43

springboot之https服务器(生成keystore证书库及转cer证书)

一.生成自签名证书打开cmd输入命令生成证书：keytool-genkeypair-aliastomcat_https-keypass123456-keyalgRSA-keysize1024-validity365-keystore./https-java.keystore-storepass123456属性说明：-alias别名-keypass指定生成密钥的密码-keyalg指定密钥使用的加密算

Biu→Biu丶·2025-02-17 12:43

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）

文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作

安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章：Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28：Vim 文本对象

文章目录Section7：TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落6删除光标所在的中括号内的文本7删除光标所在的小括号内的文本8操作尖括号内的文本9操作光标所在的标签文本10操作大括号内的文本11操作光标所在的各种括号内的文本12本节思维导图写在前面本篇