唯有复盘，才能翻盘【0125复盘翻盘】昵称：涵涵【今日回顾】今天做了什么（不限于工作）？学习，成长【经验总结】在工作生活上，你学到了什么？

今天狗头菌又要来说魏晋南北朝这段历史了，回顾这段乱世，似乎很多王朝的兴衰总与一些世家大族脱不了干系。其实从西汉伊始，这些门阀大族就与王朝兴亡有着密不可分的关系。

Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

每当我的世界里出现张国荣三个字，都不觉要抽出时间来听一听他的歌，回顾一下他的电影。虽然听了很多遍，也看过很多遍，却总是百看不厌。

今天来一起回顾欣赏下我国秦代之前——夏商周的美学思想。虽然这些古早的时代离我们过于遥远，对它们的了解甚至还带有一定的神话色彩，但是这不妨碍我们对其进行有关美的探索。

本套试卷共有6个大题，分别是拼音乐园、字词积累、造句、知识回顾、阅读、看图写话。从题型上看，丰富、全面，从题的考查内容上侧重基础知识的积累，接下来从每个不同题型来看看具体情况。

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

今日启发问题：“回顾这一周的启发日记，你觉得哪一篇写的最好？为什么呢？”人啊，总喜欢在舒适圈里面晃悠。有时候在学习圈里待了一阵，一有点状态不好，就容易往舒适圈里面缩（更不用提去恐慌圈了）。

放松的同时也希望和大家一起回顾一下“链表”LinkedList的一些基本知识和使用方法。

今晚这样认真梳理到《印迹集》里的过程，无疑又是一次短暂回顾并享受愉悦、快乐与幸福的过程。带

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

《除妖乌鸡国》的剧情要回答这个问题，我们先来简单回顾这一集的剧情：五年前，乌鸡国连年干旱，国王昼夜焚香祈祷。忽然从终南山来了一个全真道人，能呼风唤雨，点石成金。国王请他登坛作法，果然大雨滂沱。国王

回顾自己过去的6年时间里，过得实在没有意义，所有的事情都在一个字“等”。我居然相信，命运不在你时，你做什么都是没用的结论。

一、回顾1.主从复制（高可用）2.传统的主从复制3.gtids事务型的主从复制4.注意1）server_id唯一2）8.X版本需要get_ssl_pub_key3）5.X不需要4）changemasterto5

1.影响最深刻的三个部分？（1.）第一次接触心理学这门课程。（2.）通过做题进行了分组。（3.）对学习方法，学习内容有了初步认知。2.为什么这三件事对你最重要？因为第一次接触，比较新奇。了解到了不一样的授课方式，并且可以通过课程帮助自我学习，找到一些便捷的记忆方式。3.可以做的三个行动（1.）提前预习书本（2.）熟悉小组内人员（3.）查找课外知识4.其他收获尝试到了不一样的分组方式，可以体验更多搭

你是年少的喜欢，那时候的恋爱向来与生活无关，回顾往

自此以后的日子，这种失落感伴随了我很久很久，以至于每每梦里都是想着如何去挣脱这样的生活枷锁，最终梦醒来的时候常常是眼角的泪水浸湿了枕头，然后擦干眼泪回顾这过去的一切一切......外公外婆始终是爱我的，

回顾我的十月，完成3次预习作业，组织两次教研活动，下校听课4次共8节，公开分享读书会一次（讲稿4000字），审稿若干+两个班的语文教学，比九月要充实一点点。

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

距离2018年结束已不足一月时间，临近年底想必无论是学生党、职场人士还是社会精英亦或家庭主妇，无论是刷圈、聚会或是工作、学习......大家都会不自觉的想要回顾一下自己的2018，做了哪些工作？

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

已经有三天没有更文了，今天上午的培训强度不是很大，听完两节公开课，简单地来回顾一下这几天的培训内容。

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

俗话说，婚姻是爱情的坟墓。两个人只要结了婚就会陷入柴米油盐的枯燥生活中，但大多数人还是希望自己拥有一个公主王子般的盛大婚礼，与爱人共同迈入婚姻的殿堂。然而，也有一些夫妻，即便是已经在一起度过了甜蜜的恋爱期，甚至都生下了孩子，还是因为各种各样的原因放弃了原本美好的婚姻生活。就比如这对夫妻，他俩就是这样一对不省心的小两口，刘莉虽然已经为佟念清生了孩子，但始终认为佟家对自己不够重视，原本商量好的8万块彩

刚工作时，工资不高，买东西都是挑便宜的买，因此花了很多冤枉钱，便宜但实用性不高的物品，至今仍在家里生灰；现在工作有5年，记账也有1年多，每个月回顾自己的购物支出，每个月都将近是收支平衡，但自己好像又没有买什么特别奢侈的东西

请允许我自我回顾一下，定下的目标有没有实现，哪些方面留下了遗憾？最后一个月，请允许我告诉自己，不要因为有压力就放弃，别放弃，坚持一下，把定下的目标实现，不要给自己找理由，前进的脚步不能停。

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

用心的和他们一起复习，回顾知识，按时考试，认真批改试卷，扯着嗓子讲解试题，绞尽脑汁用简单易懂的话……每次都期待他们在认真听课并且都能听懂，期待他们下次考试不要在同种类型的题目上再栽跟头，期待他们认真检查不要在计算题上减分

回顾一下，有不少的收获，尤其佩服大家思考和写作的深度。

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

油卡目标13，已达成0正能量语录每一颗螺丝都有标准每一颗螺丝都是标准今日体验：不要停止奔跑，不要回顾来路，来路无可眷恋，值得期待的只有前方。

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。