机器学习作业分享第4页

分享：Javascript开源桌面环境-Puter

Puter这是一个运行在浏览器里的桌面操作系统，提供了笔记本、代码编辑器、终端、画图、相机、录音等应用和一些小游戏。该项目作者出于性能方面的考虑没有选择Vue和React技术栈，而是采用的JavaScript和jQuery构建，支持Docker一键部署和在线使用。简介：Puter是一个先进的开源项目，旨在为用户提供全新的云端体验。它可以在浏览器中运行，无需安装，即可提供丰富的功能和极快的速度。功能

ac-er8888·2025-03-24 13:16

如何在百度搜索上删除与自己名字相关的资料

本文腾轩科技传媒分享如何在百度搜索上删除与自己名字相关的资料。如果自己不懂怎么操作看左上方。一、为何自行删除难上加难？解决方案之前，重要的是

weixin_locy06·2025-03-24 12:41

cryptography，一个神奇的 Python 库！

Sitin涛哥·2025-03-24 12:41

C语言如何生成随机数？(过程逐步分析)

先给大家分享一个查阅函数的网站：cplusplus.com-TheC++ResourcesNetwork我们通过一道题讲解：实现1-100的猜数字游戏先将代码大框架罗列出来：voidmenu(){printf

祁同伟.·2025-03-24 11:55

STM32F1基于HAL库的学习记录实用使用教程分享(五、PWM驱动舵机、呼吸灯)

往期内容STM32F1基于HAL库的学习记录实用使用教程分享(一、GPIO_Output)STM32F1基于HAL库的学习记录实用使用教程分享(二、GPIO_Input按键)STM32F1基于HAL库的学习记录实用使用教程分享

藤樂.·2025-03-24 10:52

为什么要制定执行标准？

2、规范操作流程：统一工作方法和步骤，避免因个人操作差异导致的质量波动或效率低下，有助于实现标准化作业，便于进行质量控制和管理。

德为先科技·2025-03-24 10:51

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

Linux：动静态库

他们把代码封装成一个库，这样我们不必写出像他们一样厉害的代码，只需要使用它们分享的库，也能使用对应的功能了。本质上来说库是一种可执行代码的二进制形式，可以被操作系统载入内存执行。

嶔某·2025-03-24 10:48

2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....

组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年研赛资源下载4思路、Python、Matlab代码分享

宇哥预测优化代码学习·2025-03-24 08:03

用文字书写你的计算机领域故事**

我们相信，每一位博主都有独特的故事和观点，都值得被听见和分享。因此，我

爱编程的Loren·2025-03-24 08:02

「差生文具多系列」推荐两个好看的 Redis 客户端

⚠️本文目的为个人学习记录及知识分享。如果有什么不正确、不严谨的地方请及时指正，不胜感激。直达博主：「古时的风筝」。

古时的风筝·2025-03-24 08:30

【赛题】2024年MathorCup数学应用挑战赛D题赛题发布

D题量子计算在矿山设备配置及运营中的建模应用赛题已发布，后续无偿分享各题的解题思路、参考文献、完整论文+可运行代码，帮助大家最快时间，选择最适合是自己的赛题。

睿森竞赛·2025-03-24 08:59

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。

美赛数学建模·2025-03-24 08:27

STM32 Cube MX 软件使用教程和技巧(纯干货分享~~！)

以下是关于STM32CubeMX的详细使用教程和一些实用技巧，帮助您快速上手并高效开发STM32项目：一、STM32CubeMX简介功能：ST官方推出的图形化配置工具，用于生成STM32微控制器的初始化代码（基于HAL库/LL库），支持引脚分配、时钟树配置、外设初始化等。优势：减少底层代码编写时间，避免手动配置寄存器，兼容多种IDE（Keil、IAR、STM32CubeIDE等）。二、基础使用教程

立量·2025-03-24 07:56

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

MongoDB慢日志查询及索引创建

以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。一，准备1.使用db.currentOp()实时监控db.currentOp()可以查看当前正在执行的操作，适合捕捉瞬时的高CPU操作。

laolitou_1024·2025-03-24 05:33

【技巧分享】开发环境配置Python、R、Stata

自用，看心情更新~版本更新2024-03-131.0版本2024-09-25FIX:1.conda命令ADD：1.python调用r命令2.r系统配置2025-01-22更新VSCode调用Statado文件目录版本更新Python环境配置Cheatsheet基础配置可选：环境配置：conda命令包管理R环境配置基础配置R命令Python调用Method1:`rpy2`Stata环境配置基础配置P

A线上仓库·2025-03-24 05:28

涛哥聊Python | borb，一个好用的 Python 库，处理 PDF 文件好帮手！

本文来源公众号“涛哥聊Python”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：borb，一个好用的Python库！大家好，今天为大家分享一个好用的Python库-borb。

双木的木·2025-03-24 04:22

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm部署配置anaconda环境教程

本篇文章小编给大家分享一下pycharm部署配置anaconda环境教程，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

weixin_39796652·2025-03-24 03:40

使用GitHub API进行智能文档加载

GitHub是一个强大的开发者平台，提供了代码存储、管理和分享的功能。它采用Git软件，增强了分布式版本控制，同时提供了访问控制、错误跟踪、软件功能请求、任务管理、持续集成和项目的wiki等功能。

fgayif·2025-03-24 02:07

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

猫头虎分享已解决Bug || java.lang.ClassNotFoundException 全解析与解决方案

猫头虎分享已解决Bug||java.lang.ClassNotFoundException全解析与解决方案摘要：最近有粉丝在后台留言，问到项目启动时遇到了一个经典问题：java.lang.ClassNotFoundException

AI后端·2025-03-24 01:28

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

Python使用minIO上传下载

前提VSCode+Python3.9minIO有Python的例子1.python生成临时文件2.写入一些数据3.上传到minIO4.获取分享出连接5.发出通知#创建一个客户端minioClient=Minio

身似山河挺脊梁·2025-03-24 01:57

不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗

大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！

P5688346·2025-03-24 01:53

2D 可视赋能智慧水务绿色集约化发展

如今“供排污”一体化管理系统成为行业发展的重要趋势，提高水务精细作业、集中管控、数据透明成为刚需。Hightopo应用自主研发的HT产品，搭建了以厦门区域为载体的2D智慧水务可视化解决方案。

智慧园区·2025-03-24 01:51

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测

天天科研工作室·2025-03-24 00:47

《Oracle DBA入门实战：十大高频问题详解与避坑指南》

OracleDBA入门作业十问十答本文为OracleDBA入门作业整理，涵盖工具使用、配置管理及权限控制等核心知识点，适合新手快速上手。如有疑问或补充，欢迎评论区交流！1.DBA常用工具有哪些？

鸿·蒙·2025-03-24 00:13

微信视频号禁止下载？3招隐藏技巧秒存！安卓/iOS双端亲测有效，最后1招官方都默许

平台生态维护鼓励用户在微信生态内互动（点赞、评论、分享），减少内容外流[1]。用户体验优化避免用户因下载导致存储空间不足或下载速度问题[1]。

微丽宝·2025-03-23 23:10

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

线上一个隐匿 Bug 的复盘

今天和大家分享这个线上隐匿的Bug，也好在工作的项目中得以借鉴哈~需求背景主题：民宿入住回访问卷描述：针对入住民宿的顾客，在离店后的当天或第二天内需要给顾客发送本次入

Wu_Candy·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

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

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

漫谈JVM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析，里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等，欢迎大家关注。

weixin_34111790·2025-03-23 21:50

IT项目管理第二章作业

在管理具体项目时,项目管理团队应该根据具体需要裁剪()。A.组织过程资产B.组织结构C.组织文化D.事业环境因素在以下哪种组织中,项目经理能对项目资源进行最有力的控制?A.项目型组织B.项目指挥部组织C.强矩阵组织D.平衡式矩阵组织项目的技术工作已经全部完成,产品也通过了最终验收,接着应该开展以下哪一项工作?A.写项目总结B.遣散团队成员C.更新问题日志D.举办庆功宴在下列哪一种组织结构中,项目成

是努力站桩的奶酪呀~·2025-03-23 21:49

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

vant官网-vant ui 首页-移动端Vue组件库

鉴于百度搜索不到vant官方网址，分享一下vant组件库官网地址，方便新手使用vant官网地址https://vant-contrib.gitee.io/vant/#/zh-CN/通过npm安装在现有项目中使用

embelfe_segge·2025-03-23 21:48

Android端ReactNative环境搭建——上

因此，想要分享一些知识点，希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下，共同进步！！！使用

hzulwy·2025-03-23 20:43

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

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

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

所以，今天要跟大家分享的是Python多进程方案，更好地利用系统多核，从而提升性能。基础方案一：利用Process新建一个子进程，在子进程执行任务。我们写一个

weixin_39599046·2025-03-23 18:58

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