机器学习人工智能深度学习程序员

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

程序员的编码规范大讨论

由系统里残留的函数，引发起了一场编码规范的讨论。群枪舌战，争锋相对，只为更优质的代码。老大和同事们的认真与热忱，深深地感动了我。从这群平均年龄30+的同事身上，我看到对他们而言，写代码是件很开心的事，而不只是一份养家糊口的工作。之前还会有很多的担心，害怕自己能力太弱，害怕技术更新太快。不过，这又怎么样呢？不会的东西，去学就是了。像老大掌握一个东西，花2天就行，我花1个月可能还掌握不了。那就用1个月
faithfu·2024-02-15 10:17

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其
Python进阶者·2024-02-15 10:22

你的电脑关机吗

目录程序员为什么不喜欢关电脑？电脑长时间不关机会怎样?电脑卡顿中度风险硬件损耗能源浪费散热问题软件问题网络安全问题程序员为什么不喜欢关电脑？大部分人都会选择将电脑进行关机操作。
橙子味冰可乐·2024-02-15 10:51

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

Java常见异常类型总结——程序员必看系列

前言大家好，我是chowley，春节假期马上结束了，我也开始着手准备春招了，这篇来总结一下常见的异常类型Java异常在Java编程中，异常是不可避免的一部分，程序员需要了解和处理各种类型的异常。
Chowley·2024-02-15 09:39

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2
suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。
suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？
suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli·2024-02-15 09:27

SpringBoot整合Redis

作者简介：练习时长两年半的Javaup主个人主页：程序员老茶ps:点赞是免费的，却可以让写博客的作者开心好久好久系列专栏：Java全栈，计算机系列（火速更新中）格言：种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在动动小手
程序员老茶·2024-02-15 09:23

SpringBoot整合MongoDB

作者简介：练习时长两年半的Javaup主个人主页：程序员老茶ps:点赞是免费的，却可以让写博客的作者开心好久好久系列专栏：Java全栈，计算机系列（火速更新中）格言：种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在动动小手
程序员老茶·2024-02-15 09:23

SpringBoot整合第三方技术-缓存

作者简介：练习时长两年半的Javaup主个人主页：程序员老茶ps:点赞是免费的，却可以让写博客的作者开心好久好久系列专栏：Java全栈，计算机系列（火速更新中）格言：种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在动动小手
程序员老茶·2024-02-15 09:51

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。
python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。
kampoo·2024-02-15 09:47

Kotlin学习系列（二）Kotlin语法基础

标识符和关键字1标识符标识符就是变量、常量、函数、属性、类、接口和扩展等由程序员指定的名字。
Fakecoder_Sunis·2024-02-15 08:11

solr —— 1 全文检索Solr8.0第一部分

document(表)添加文件查询数据3solr后台管理页面详解控制面板5全文检索千万级别数据实战，全面剖析架构设计，大数据瓶颈突破6数据库导入索引BV1Dt411G7eF1solr介绍什么是solrsolr简化了程序员的操作
苏打饼干没加心·2024-02-15 08:38

机器学习4----随机森林

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
pyniu·2024-02-15 08:31

基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
java李杨勇·2024-02-15 08:00

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu·2024-02-15 08:29

2023全网最详细的银河麒麟操作系统,Java运行环境【jdk】安装

无论你是编程小白，还是有一定基础的程序员，这个专栏都能满足你的需求。我会用最简单易懂的语言，带你走进代码的世界，让你从零开始，一步步成为编程大师。让我们在代码的世界里畅游吧！
默o。·2024-02-15 08:59

黑暗中工作的人脸识别技术

概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术，通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。
飞猪share·2024-02-15 08:53

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
葡萄肉多·2024-02-15 08:06

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R
何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun·2024-02-15 08:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
是安澜啊·2024-02-15 08:11

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

机器学习矩阵运算库Numpy入门25例

导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],
皮皮大·2024-02-15 08:54

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)
Longlongaaago·2024-02-15 07:38

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

2020-07-21 迷你实操1（条件判断、循环、格式化字符串）

程序员是如何思考和解决问题的？*问题拆解——很重要的能力【人机PK小游戏】当项目被清晰地拆解后，剩下的就是去逐步执行，也就是重复“执行→遇到问题→解决问题→继续执行”这个循环的过程。
山药我的爱·2024-02-15 06:49

《计算机组成与设计 RSIC-V版》阅读笔记——前言、目录

让程序员尽可能不知道他们正在使用的底层硬件的并行属性？导读方案（这还蛮好的，可惜正文小标题上没有单独标记推荐阅读方式）
hhh_YangGe·2024-02-15 06:39

web自动化基础

缩短测试周期避免人为出错测试信息存储轻易获取覆盖率自动化测试可以实现自动或者定时执行自动化测试的分类整体分类自动化功能测试自动化性能测试自动化功能测试的分类单元测试：程序员搞定功能测试接口测试：大中型项目或长期项目可以采用自动化测试
墨染殇泪·2024-02-15 05:34

【日常聊聊】新年新征程：迎接学习的挑战

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文结语我的其他博客前言随着新的一年的到来，程序员们站在了全新的起点。这是一个充满机遇和挑战的时刻，我们迎来了学习的新征程。
还在路上的秃头·2024-02-15 05:17

【黑马程序员】C++学习笔记--入门篇（上）

第一阶段基础语法入门（上）1C++初始1.1第一个C++程序编写一个C++程序总共分为4个步骤：创建项目创建文件编写代码运行程序以devC++为例1.1.1创建项目1.1.2创建文件此处忘记截图了，步骤为右键单击“未命名3文件，选择“重命名”1.1.3编写代码通用代码#includeusingnamespacestd;intmain(){system("pause");return0;}1.1.4
山楂橙子·2024-02-15 04:41

程序员泛滥的时代，怎么样才能让自己脱颖而出？

由于LZ本人是Java后端开发出身，因此所推荐的学习内容是JavaWeb和Java后端开发的路线，非JavaWeb和Java后端开发的同学请适当参考其学习思想即可，切勿照搬。2、下面的推荐内容，目的是让你尽快成为一个可以参加工作的Java开发者，更适用于处于待业状态，准备转行Java的同学。如果你是在校学生，务必要在学好基础（比如计算机系统、算法、编译原理等等）的前提下，再考虑去进行下面的学习。对
Java自闭师·2024-02-15 03:35

【黑马程序员】C++运算符重载

文章目录运算符重载加号运算符重载成员函数实现运算符重载全局函数实现运算符重载全局函数实现函数重载左移运算符重载递增运算符重载赋值运算符重载关系运算符重载函数调用运算符重载运算符重载对已有的运算符重新进行定义，赋予其另一种功能，以适应不同的数据类型对于内置的数据类型的表达式的运算符是不可能改变的不要滥用运算符重载加号运算符重载可以计算自定义数据类型成员函数实现运算符重载成员函数实现运算符重载的本质p
double_happiness·2024-02-15 03:44

【黑马程序员】c++引用

文章目录引用引用的基本使用引用做函数参数引用做函数的返回值不要返回局部变量的引用函数的调用可以作为左值引用的本质常量引用引用必须引用一块合法的内存空间20240211引用引用的基本使用作用：给变量起别名语法：数据类型&别名=原名注意：引用必须初始化，错误示例：int&b=a引用在初始化后，不可以改变引用做函数参数作用：函数传参时，可以利用引用技术让形参修饰实参优点：可以简化指针修改实参代码示例：引
double_happiness·2024-02-15 03:14

【黑马程序员】C++函数

文章目录函数提高函数默认参数函数占位参数函数重载基本概述函数重载注意事项20240213函数提高函数默认参数如果某个位置不传实参，那么该位置可以实用默认参数语法：返回值类型函数名(参数类型形参名=默认值)注意如果某个位置设置了默认参数，那么从左往右后面都必须有默认值```cpp#includeusingnamespacestd;intfunc(inta,intb=20,intc=30){retur
double_happiness·2024-02-15 03:14

【黑马程序员】C++封装、对象特性、友元

文章目录类和对象封装封装的意义struct和class的区别成员属性设置为私有封装练习设计立方体类点和圆的关系对象的初始化和清理构造函数和析构函数构造函数析构函数构造函数的分类及调用拷贝构造函数的调用时机构造函数调用规则深拷贝与浅拷贝浅拷贝深拷贝初始化列表类对象作为类的成员静态成员静态成员变量静态成员函数C++对象模型和this指针成员变量和成员函数分开存储this指针`this`指针具有以下特点
double_happiness·2024-02-15 03:13

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine
OverlordDuke·2024-02-15 02:42

Linux 下C++开发入门指南

Linux下的开发和在Windows下的开发类似，主要区别点在于操作系统不同，开发工具，开发API，编译调试方法不一样，故主要将针对这些不同点进行阐述，使在Windows开发的程序员
Xiacedar·2024-02-15 02:42

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。
FL1623863129·2024-02-15 02:40

内存分区及其特点

堆区:程序员手动申请，手动释放低地址向高地址申请，向上增长.bss段:存储未初始化的全局变量，未初始化的静态变量.data段数据段初始化的全局变量初始化的静态变量.rodata段const修饰的全局变量常量区
钮轱辘噶·2024-02-15 02:59

今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息
夕小瑶·2024-02-15 02:26

基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地

内容主要包括五个方面：京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化：TopN场景优化：动线分析场景优化：FLINK一站式机器学习点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大
Apache Flink·2024-02-15 01:50

Jerry的演讲预告：一个月的住院经历，我悟到了哪些和程序员职场发展相关的心得

时间过得很快，一转眼我出院后上班已经快两个月了。最近有公众号的关注者给我留言，询问一些ABAP开发的细节问题。不巧的是，我八月份返回公司之后，领了新的开发电脑，SAPGUI和ABAPDevelopmentTool还没有时间安装，因此现在手上没有ABAP开发环境了，也没有办法登进系统查看代码来解答这些朋友的问题，见谅。不过ABAP是我在SAP的初恋，等我有空闲时间，我还是会把上面提到的这两个ABAP
JerryWang_汪子熙·2024-02-15 01:05
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