机器学习介绍第2页

合并HEX文件

在上一篇文章深入解析IntelHEX文件格式中，我们详细介绍了IntelHEX文件的格式和记录类型。在嵌入式系统开发中，IntelHEX文件是一种常见的二进制数据表示格式，通常用于存储和传输固件。

boringhex.top·2025-03-11 11:15

卸载YashanDB服务端

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见doc.yashandb.com/yashandb/23…本文介绍使用yasboot命令卸载YashanDB服务端的过程，相关操作需在对应服务器的安装用户（

·2025-03-11 10:45

QT之QComboBox详细介绍

此篇文章来源于自己在使用QComboBox类的时候相对其重写而总结的其成员函数知识点，本人能力有限，欢迎大家评论区评论，共同学习一、QComboBox介绍QComboBox是QtGUI库中的一个核心组件

小小怪同学の·2025-03-11 10:13

如何使用 XML Schema

在本教程中，我们将介绍如何使用XMLSchema来定义和验证XML文档。1.XMLSchema简介XMLSchem

xyq2024·2025-03-11 10:42

Servlet 服务器 HTTP 响应

本文将详细介绍Servlet服务器HTTP响应的相关知识，包括响应状态码、响应头、响应体等。Servlet服务器HTTP响应概述Servlet服务器HTTP响应是指S

wjs2024·2025-03-11 10:11

MySQL进阶—— 视图（详解）

1加1等于·2025-03-11 10:11

python中常用的内置模块举例（入门级整理）

python对于初学者可以说是十分友好的一门编程语言，不仅语法简单，而且它自身还包含了十分丰富的第三方模块，我仅就将我自己常用的一些内置模块（自带的，无需安装）做一下简单的总结和介绍：1.turtleturtle

qq_恰同学少年·2025-03-11 10:39

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

探索三维地理空间：ArcGIS Pro轻松打开OSGB文件

ArcGISPro轻松打开OSGB文件过程记录ArcGISPro打开.osgb文件项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/aa30b项目介绍在地理信息系统

卢朦璇·2025-03-11 09:06

GitLab：GitLab问题追踪与项目协作_2024-07-18_01-47-52.Tex

GitLab：GitLab问题追踪与项目协作GitLab基础介绍GitLab的历史与发展GitLab是一个开源的版本控制系统，最初由乌克兰开发者DmitriyZaporozhets和ValerySizov

chenjj4003·2025-03-11 09:35

统信UOS下达梦数据库启动图形界面应用工具monitor报JAVA相关错：An error has occurred. See the log file

前言在博文《基于飞腾2000CPU+浪潮电脑+统信UOS安装达梦数据库详解https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/143258863》中介绍了基于飞腾

LaoYuanPython·2025-03-11 09:34

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Apache POI详解

本文将详细介绍如何使用ApachePOI库操作Word模板（包括替换占位符、操作表格）、将Word文档转换为PDF，以及如何处理PowerPoint文档。我们将通过代码示例逐步演示这些操作。

波波有料·2025-03-11 09:31

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第

吴炳忠·2025-03-11 09:00

【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT

文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用，特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高，包括高功率密度、高效率和低供电电压。

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

本文将介绍其中几大核心组件和框架，包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM，以及其他相关工具和方法，展示它们在训练效率

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

LangChain 发布政策详解

技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的生态系统。

VYSAHF·2025-03-11 08:25

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

Web UI自动化测试--元素操作

一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作，执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作，提高测试效率ui自动化的价值：1、回归速度的对比，以前进行全量回归测试需要x天，现在有没有减少

每天早睡·2025-03-11 08:54

Docker部署SVN服务器并使用：从基础到高级

本文将详细介绍如何使用Docker快速部署SVN服务器,以及SVN的基础和高级使用方法。无论你是SVN新手还是有经验的用户,本文都将为你提供有价值的信息。

ivwdcwso·2025-03-11 07:22

Git 的详细介绍及用法

一、Git的优点分布式版本控制每个开发者都拥有完整的仓库副本，无需依赖中央服务器（如SVN）。支持离线操作（提交、查看历史、创建分支等）。高效的分支管理创建和切换分支速度快（几乎是瞬间完成）。适合多人协作开发，支持多种工作流（如GitFlow、GitHubFlow）。强大的撤销和恢复能力可以回退到任意历史版本，避免代码丢失。提供gitreset、gitrevert、gitstash等撤销工具。数据

xluo1715·2025-03-11 07:50

PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍！

个人信息保护合规审计师"（PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC）是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》，推动个人信息处理者切实履行合规审计职责，针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计（简称“个保审计”）的专业人员，依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》

熙丫 13381482386·2025-03-11 07:50

Unity游戏引擎

unity博文的概要：1.入门教程和资源分享初学者指南：这类博文为刚接触Unity的新手提供入门指导，介绍Unity界面布局、基本操作和简单的游戏开发流程。

喜欢星期五·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

领域大模型之微调技术和最佳实践

-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（10）.电力系统信号处理中的现代滤波器设计

本节将介绍现代滤波器设计的基本概念、分类、设计方法及其在电力系统中的应用。2.滤波器的基本概念滤波器是一种信号处理设备，用于从输入信号中提取或抑制特定频

kkchenkx·2025-03-11 07:45

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

上节课，我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构，以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

【数据结构】-- LinkedList与链表（2）

LinkedList的模拟实现5.LinkedList的使用5.1什么是LinkedList5.2LinkedList的使用5.2.1LinkedList的构造5.2.2LinkedList的其他常用方法介绍

雨雨雨雨点子·2025-03-11 06:44

svn 的详细介绍及用法

一、SVN的优缺点优点集中式管理所有代码和历史记录存储在中央服务器，权限控制严格，适合企业级项目管理。简单直观：用户只需要关注当前工作目录，无需处理复杂的本地仓库。目录版本控制支持对文件和目录的版本管理（包括重命名、移动等操作）。可以单独对目录进行版本控制。原子性提交提交操作要么完全成功，要么完全失败，避免部分提交导致的代码不一致。适合二进制文件对二进制文件（如图片、视频）的版本管理支持较好（Gi

xluo1715·2025-03-11 06:14

QT元对象系统的用法技巧

这里介绍一些QT元对象系统的用法技巧.声明对象属性一个类的属性通

码农飞飞·2025-03-11 06:43

如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？

专栏的上一篇文章介绍了JVM内存区域的划分，总结了相关的一些概念，今天的专栏将结合JVM参数、工具等方面，进一步分析JVM内存结构，包括外部资料相对较少的堆外部分。

嗯哼唉、·2025-03-11 06:43

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前言本文介绍我在实际的前端项目中的架构设计，展示因为需求变化而导致架构变化的过程。全文分为三个阶段，分别对应三次需求的变化，给出了对应的架构设计。

weixin_30677073·2025-03-11 06:42

react 和 reflux

目录一、介绍：二、特征：三、组成：四、react的基本概念：五、JSX语法：六、生命周期：七、简单的使用：一、介绍：react：最早来源于FaceBook,后来因为其独特的设计思想和惊人的性能被广大用户喜欢

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ELK安装配置

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hu_wenjie·2025-03-11 06:10

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

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探模之翼·2025-03-11 06:08

QDate与QDateTime类

以下是QDate类的一些基本介绍：主要特性：-QDate可以表示公历中的任何日期，从公元1年1月1日到公元9999年12月31日。-它提供了各种方法来比较日期、增加或减少天数、获取特定日期的星期几等。

CSUC·2025-03-11 05:07

JVM——15.定位堆外内存 OOM

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通过fromitertoolsimportproduct引入product函数。Product函数可以实现对矩阵做笛卡尔积importitertoolsforiteminitertools.product([1,2],[10,20]):print(item)'''(1,10)(1,20)(2,10)(2,20)'''iterables是可迭代对象,repeat指定iterable重复几次,即:pr

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如何使用Java和ElasticSearch实现全文搜索

在本文中，我们将介绍如何使用Java客户端与ElasticSearch进行交互，实现简单的全文搜索功能

微赚淘客系统开发者@聚娃科技·2025-03-11 05:29

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

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