机器学习凸优化理论第17页

深入理解共享内存：原理、优势与应用（C++实现详解）

本文将从理论和底层原理出发，全面解析共享内存的工作机制、优势、应用场景以及在实际开发中需要注意的问题。目录共享内存概述共享内存的工作原理深入解

hqxnb666·2025-02-05 01:31

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。

AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

【Python】已解决：Python读取字典查询键报错“KeyError: ‘d‘”

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-04 23:19

自定义MyBatis插件

插件原理回顾在前面，我们通过MyBatis插件机制介绍与原理分析了MyBatis插件的基本原理，但是可能还只是理论上的分析，没有实战的锻炼可能理解的还是不够透彻。

灯塔下的守望者·2025-02-04 23:17

数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用

通过分析这两种方法的理论基础和应用特点，阐述它们在数据降维中的优势和适用场景。Karhunen-Loève展开的理论与应用理论基础Karhunen-Loève展开是一种基于随机过程谱分解的降维方法。

·2025-02-04 22:40

《机器学习数学基础》补充资料：第343页结论证明

证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页，有这样一句话：对于多维随机变量X\pmb

CS创新实验室·2025-02-04 21:33

从成功案例中汲取数字化转型经验：企业数字化转型的实战指南

本文将结合企业的真实案例，系统总结如何从理论到实践，指导企业在复杂的市场环境中进行数字化转型。通过案例分析和经验总结，文章将为企业提供全方位的战略和执行路径，确保数字化转型的顺利推进。

AZone架构院·2025-02-04 21:31

AI大模型学习的七个阶段，学完你就是大模型大师！

第一阶段：基础理论入门目标：了解大模型的基本概念和背景。内容：人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。

AGI大模型老王·2025-02-04 19:48

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战，这便是著名的“维度诅咒”。

·2025-02-04 18:03

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

据说这是一篇具有革命性的论文，或许能在“注意力就是你所需要的”这一经典理论的传承

·2025-02-04 18:02

黎曼几何引论：全纯截面曲率

1.2研究现状现代几何学中的许多分支，如黎曼几何、调和映射理论以

AI大模型应用之禅·2025-02-04 17:06

基于开源AI智能名片2 + 1链动模式S2B2C商城小程序视角下的个人IP人设构建研究

摘要：本文深入探讨在开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序的应用场景下，个人IP人设构建的理论与实践。

说私域·2025-02-04 16:30

Python专题：数据库模块-Sqlite3模块和Pymysql模块

提示：本文章详解python通过sqlite3模块操作MySQL的相关知识文章目录前言第一部分：MySQL基础一、MySQL的基本理论1.基本术语2.基本操作2.1数据库的操作2.1.1创建数据库——*

wpbribe·2025-02-04 16:23

机器学习在网络安全领域的深度探索与实践

机器学习作为人工智能的重要分支，凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力，在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程，能够从历史数据中自适应地

noVonN·2025-02-04 14:40

机器学习基本概念

时不晴·2025-02-04 13:38

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策

猿享天开·2025-02-04 13:07

几行Python代码，轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!

学Python可以干很多事情，比如爬虫，数据分析，机器学习，但是有一个非常小众的分支，不仅结合了两大高薪行业，而且还薪水非常诱人，就是量化金融岗位。

Python资深程序员·2025-02-04 12:27

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数调优（HyperparameterTuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。

IT古董·2025-02-04 11:44

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

极值（Extrema）定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念，指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤

IT古董·2025-02-04 11:13

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，

加德霍克·2025-02-04 10:36

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

数据字典是什么

理论阐述数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述，其目的是对数据流图中的各个元素作出详细的说明。

Code.exe·2025-02-04 08:21

R语言环境下载和RStudio安装教程

它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

Java设计模式之状态模式架构高扩展的订单状态管理

移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用

程风破～·2025-02-04 07:40

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

人机交互、人机界面设计与测评

第一部分：人机系统理论一、人机系统交互概述1、人机交互、人机工效研究前沿2、人机交互、人机工效的研究内容与方法3、人机交互与工效学体系及其应用领域4、人机智能融合、人机协同机制研究进展5、智能装备协同下人机交互技术

·技术匠心··2025-02-04 03:41

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

学习Python的一些在线资源推荐

任何一门开发语言的学习都需要理论和实践结合起来，有时间的小伙伴可以通过在线课程、官方文档、开源项目来夯实基础。

eso1983·2025-02-04 02:07

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路

从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型，AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来，AI技术取得了一系列突破性进展。

nbsaas-boot·2025-02-03 23:40

基于物理的渲染(PBR)：渲染管线与PBR集成教程_2024-07-21_05-35-40.Tex

基于物理的渲染(PBR)：渲染管线与PBR集成教程PBR基础理论PBR的起源与重要性PhysicallyBasedRendering(PBR)的概念起源于对现实世界光照和材质表现的精确模拟。

chenjj4003·2025-02-03 23:38

FPGA电机控制

随着现在电力电子技术、微电子技术和电机控制理论技术的发展，电机控制器的发展经过了一下几个阶段：1、模拟电路控制阶段：优点：模拟控制器响应速度快，调速范围宽等。

SCSS-L·2025-02-03 23:36

【机器学习BDT】python代码实现(下)

文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT

mcoc132·2025-02-03 22:05

【开源】基于SSM框架校园教务系统管理系统（计算机毕业设计）+万字毕业论文+远程部署+ppt+代码讲解 ssm086

其他版本理论上也可以。IDE环境：Eclipse,Myeclipse,IDEA或者Spri

计算机毕业设计_gzs·2025-02-03 22:03

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

第28节课：前端项目实战—从需求分析到开发流程的全方位指南

目录项目需求分析与设计项目背景与目标项目背景项目目标需求收集与分析用户需求业务需求项目设计技术栈选择系统架构设计数据库设计项目开发流程环境搭建安装Node.js和npm初始化项目编码实践组件化开发状态管理测试与调试单元测试集成测试部署与维护部署维护结语在前端开发领域，将理论知识应用于实际项目是提升技能的关键

学问小小谢·2025-02-03 20:45

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表

硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

1、torchTorch是PyTorch的前身，Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架，最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。

找个栗子·2025-02-03 19:10

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型？2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型（LargeLanguageModels

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词：智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展，智能家居已经从一个概念转变为现实

杭州大厂Java程序媛·2025-02-03 19:36

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