机器学习从原理到实践第15页

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署

这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境，确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护，以及具体实现的详细步骤和关键代码。以下是基于AWSEndpointSecur

weixin_30777913·2025-03-23 22:59

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

如何进行PHP性能优化？

PHP性能优化是一个复杂且多方面的过程，涉及从代码层面到服务器配置的多个方面。以下是一些关键的优化技巧和最佳实践：选择合适的数据结构（如数组、对象等）可以显著提高程序的运行效率。

破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

C语言的scanf函数

scanf函数简介scanf是ScanFormat的缩写，意思是格式化扫描，也就是从键盘获得用户输入。scanf函数称为格式输入函数，即按用户指定的格式从键盘上把数据输入到指定的变量之中。

海风有点咸·2025-03-23 21:19

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差

对于i左边的子段，我们是从前往后枚举的，因此可以先求出每个点的前缀异或和ls[i]，ls[i]表示的是从0-i的子段的前缀异或和，我们在找到和ls

好好学习^按时吃饭·2025-03-23 20:17

可视化埋点在React Native中的实践

本文首发于微信公众号“Shopee技术团队”。1.背景笔者所在团队为Shopee的本地生活前端团队，用户可以在我们的平台购买优惠券，然后去线下门店使用。随着用户规模不断增加，研究用户行为数据可以更好地指导产品功能设计，提供更加优秀的用户体验。用户行为数据的研究首先涉及到如何采集，即我们常说的“埋点”。一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

python Qt

首先需要引用fromPyQt4importQtGui,uic,QtCore很多控件像QPushButton是从QtGui的空间中得来的，下面def__init__(self,parent=None)中定义了界面的设计及与控件相互联系的方法

Solkatt's·2025-03-23 20:45

三维点云重建的原理及代码

在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

编译链接过程

编译链接过程C/C++程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程

YancyKahn·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时，自己对rn相关的技术有了不少理解。

hzulwy·2025-03-23 20:43

uboot（bootrom的作用）

作用：当设备上电或复位时，BootROM负责最早的引导过程，它会初始化硬件环境，并决定从哪个存储介质加载操作系统或用户程序。2.BootROM的作用B

花落已飘·2025-03-23 20:42

使用AIOps进行更好的事件管理

在本文中，我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理，以

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

其核心原理是逆向追踪，即从观察者（摄像机）发出光线，而不是从光源发出，这样可以减少计算量。示例：光线追踪的基本算法#Python示例代码，展示如何计算光线与场景中物体的交点c

chenjj4003·2025-03-23 20:41

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

CPP编译与链接过程

1.概述在C++中，从源代码（.cpp文件）到最终可执行程序，需要经历以下四个主要阶段：预处理（Preprocessing）编译（Compilation）汇编（Assembly）链接（Linking）2

阿斯顿的风格·2025-03-23 19:38

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6：Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6：成熟的第三方Python绑定1.1.3主要差异：许可证1.2两者的相似性与差异性1.2.1功能和性能差异1.2.2API差异与兼容性1.3总结：选择的自由与责任第二章:在VSCode中使用PySide6与

泡沫o0·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

LeetCode剑指offer题目记录3

leetcode刷题开始啦,每天记录几道题.目录剑指offer05.替换空格题目描述思路pythonC++剑指offer06.从尾到头打印链表题目描述思路1python思路2pythonC++剑指offer05

t.y.Tang·2025-03-23 19:06

数字签名与数字证书

发送报文时，发送方用一个哈希函数从报文文本中生成报文摘要，然后用发送方的私钥对这个摘要进行加密生成数字签名，之后将数字签名和报文一起发送给接收方，即数字证书。接收方首先用

TABE_·2025-03-23 19:03

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

linux脚本怎么访问http,如何使用现有的tcp连接从bash脚本访问http服务器？

在bashshellscipt中,我使用几个命令行工具(wget,curl,httpie)来测试我的http服务器.当使用例如curl调用GET请求,我看到tcp连接打开到我的服务器并在http通信完成后立即关闭.$curlhttp://10.5.1.1/favicon.ico-o/dev/null为了更好地测试我的服务器的保持活动行为,我想在多个http请求/响应周期中保持tcp连接打开.我可以

玲珑阁玉韦·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从0

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

期望目标：量化成功标准（如“接口成功率从70%提升至95%”）。工具：5W1H分析法、用户故事地图（U

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

conda：一个当下最流行的Python虚拟环境工具

作者：LeonWang，现为中科院特别研究助理(博士后)，在AI、数据科学和科学计算等方面相关的工程实践上积累了丰富的经验。编辑：王老湿前面的文章中，为大家介绍过Python下的虚拟环境和包管理。

Wang_AI·2025-03-23 18:23

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

在软件开发的世界里，用户需求就像一张复杂的地图，指引着产品前进的方向。但并非所有需求都能带来同样的价值——有些是产品生存的“氧气”，有些是吸引用户的“磁石”，还有一些则是让人眼前一亮的“魔法”。如何区分它们？质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从3.7.16

dkgee·2025-03-23 18:51

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。

小丁学Java·2025-03-23 17:48

从原理到实战的保姆级指南！

从MyISAM到InnoDB：解锁MySQL在线删除字段的终极指南真实案例：一次失败的DDL操作引发的思考场景复现：某业务表invite_codes需要删除invitor字段，执行以下命令时触发报错：ALTERTABLEinvite_codesDROPCOLUMNinvitor