机器学习复习之路第11页

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

大数据面试之路 (一) 数据倾斜

记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位，数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长，其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段（如reduce阶段），日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡（如CPU、内存集中在某些节点）。常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区

愿与狸花过一生·2025-03-11 17:34

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

改变仿真游戏规则，Altair的AI与HPC技术创新仿真之路

原文转自：技术邻CAE学习作者：技术邻CEO虞伦有幸在今年的Altair技术大会作为行业媒体记者，采访了Altair的首席产品和战略官RaviKunju先生以下简称（Ravi），和Ravi的对话让我更全面地了解了Altair的产品策略，以及Altair最新的技术进展，特别是这两年异军突起的应用于设计仿真的Altair的AI相关解决方案，对我来说收获颇丰。现将采访稿做简要整理分享给制造业从事CAE、

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:15

期末：马原期末复习

1.马克思主义的含义、理论来源、经典著作、鲜明特征；马克思主义基本原理的含义（马克思主义的基本立场、基本观点、基本方法）；答：含义：马克思主义是由马克思和恩格斯创立的，为他们的后继承者所发展的，以反对资本主义、建设社会主义和实现共产主义为目标的科学理论体系，是关于无产阶级和人类解放的科学。2.鲜明特征：（1）科学性，它是对客观世界特别是人类社会本质和规律的正确反应。（表现在坚持世界的物质性和真理的

LG.YDX·2025-03-11 10:43

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

技术学习之路主要功能影片管理：管理系统可以录入、修改和查询影片的基本信息，如

冷琴1996·2025-03-11 10:11

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

基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明

技术学习之路在线演示演示地址：https://teeth.

西门吹雪1998·2025-03-11 09:07

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

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

【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

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

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

一、神话时代的机械启蒙：人类意识的原始投射公元前3世纪的地中海沿岸，克里特岛民仰望青铜巨人塔罗斯巡视海岸的传说，折射出人类最早的机器人想象。这个由赫菲斯托斯铸造的自动守卫，体内流淌着神秘"ichor"（神之血液），实则是对液压传动原理的原始隐喻。在中国战国时期，《列子》记载的偃师献艺故事中，歌舞机械人"瞬其目而招王之左右侍妾"，揭示了人类对仿生智能的本能向往。考古学家在亚历山大港发现的希罗自动剧场

109702008·2025-03-11 07:17

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

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

多元课程,进阶之路学睿德毅精心打造了丰富多元的课程体系。“小白AI短视频训练营”,恰似一把钥匙,为零基础学员开启AI短视频创作的大门。

互联网之声·2025-03-11 06:13

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

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

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

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

常用字符输入cin成员函数详解（自行复习用）

本文用于自行复习，若有错误请及时指正目录用于字符输入的流成员函数cin.get()cin.get(字符变量)cin.get(字符数组，字符个数n，终止字符ch)与字符输入有关的其他成员函数cin.eof

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:40

java-练习-学生管理系统

该文章为本人学习复习用本人为Java自学新手，代码实现可能存在冗余或设计不当之处，恳请各位前辈：1⃣指出代码中的不合理实现2⃣推荐更优的解决方案3⃣相关技术扩展建议这个代码是我在看黑马的时候自己看项目文档敲的后续学了

3coo·2025-03-11 02:37

学习计划：第四阶段（第十周）

目录第四阶段：特殊方法与高级特性第10周：综合复习与实践周一周二周三周四周五总结一、项目设计与实现二、问题与解决三、学习成果四、后续展望第四阶段：特殊方法与高级特性第10周：综合复习与实践周一上午项目构思结合之前学习的继承

狐凄·2025-03-11 01:33

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

游戏代练新境界：uni-app赋能，一键解锁你的王者之路

游戏代练新境界：uni-app赋能，一键解锁你的王者之路随着移动互联网的快速发展，越来越多的玩家希望通过代练系统在游戏中快速提升实力。

·2025-03-10 22:05

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路在科技迅猛发展的时代，AI已经成为推动各行业变革的核心力量。

2501_91080101·2025-03-10 21:02

Java程序员教你春招如何一击即中

博客目录春招“战场”，投递是“第一枪”知己知彼，百战不殆剖析春招形势解读企业需求打造吸睛简历明确求职意向突出专业技能优化项目经验其他要点投递策略与技巧选择合适渠道把握投递时间注意事项面试准备与应对基础知识复习项目经验梳理模拟面试面试技巧案例分析成功案例失败案例春招

小韩学长yyds·2025-03-10 20:52

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

你好，我是冴羽，我写了一套《前端大佬成长之路》

是的，我创建了自己的知识星球：“冴羽·前端大佬成长之路”。重点一：新的一年，我会在知识星球更新一套“前端大佬成长之路”的课程。

·2025-03-10 18:23

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

快来收藏，欢迎打卡，编程自学成长指南

为了帮助初学者顺利起步，以下是一个全面的编程自学成长指南，涵盖从语言选择到实践项目的各个方面，助您在编程之路上稳步前行。1.确定学习目标首先，明确您学习编程的目的。

猫咪薄荷·2025-03-10 16:23

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

PTA L2-001 紧急救援 (25分)

我认为拿它来复习图论中最短路径这个知识点还是比较适合的L2-001紧急救援(25分)题目描述作为一个城市的应急救援队伍的负责人，你有一张特殊的全国地图。

蔚蓝不远·2025-03-10 15:14

Mysql 复习笔记- 基础篇9 [数据库索引概述]

索引的优缺点优点索引大大减小了服务器需要扫描的数据量索引可以帮助服务器避免排序和临时表索引可以将随机IO变成顺序IO索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。在MySQL5.1和更新的版本中，InnoDB可以在服务器端过滤掉行后就释放锁，但在早期的MySQL版本中，InnoDB直到事务提交时才会解锁。对不需要的元组的加锁，会增加锁的开销，降低并发性。InnoD

void.bug·2025-03-10 15:43

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

推荐频道

机器学习复习之路