机器学习实例》第10页

深入解析 Hydra 库：灵活强大的 Python 配置管理框架

深入解析Hydra库：灵活强大的Python配置管理框架在机器学习、深度学习和复杂软件开发项目中，管理和维护大量的配置参数是一项具有挑战性的任务。

萧鼎·2025-02-22 07:59

《机器学习实战》专栏 No12：项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测

《机器学习实战》专栏第12集：项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集，本专栏的特点是短平快，聚焦重点，不长篇大论纠缠于理论，而是在介绍基础理论框架基础上，快速切入实战项目和代码

带娃的IT创业者·2025-02-22 07:59

Linux: api: nanosleep；调用规范实例

最近碰到一个问题，monit进入死循环：https://blog.csdn.net/qq_36428903/article/details/145702940如果看里面的详细代码：staticinlinelonglong_usleep(longlongmicroseconds,boolcomplete){structtimespecreq,rem;req.tv_sec=microseconds/1

mzhan017·2025-02-22 07:57

一文了解AI大模型相关知识点（含资料分享）

一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经

大模型研究院·2025-02-22 06:54

SD模型微调之LoRA

好评笔记·2025-02-22 06:22

Oracle 12c 中的 CDB和PDB的启动和关闭

二、容器数据库(CDB)2.1启动和关闭CDB启动和关闭容器数据库的操作与传统的实例相同。通过SQL*Plus中的STARTUP和SHUTDOWN命令来完成这些操作，当以

安呀智数据·2025-02-22 06:51

SearXNG - 一个注重隐私的互联网元搜索引擎

本文旨在提供一个全面的指南，介绍如何设置和自定义您自己的SearXNG实例，确保您的互联网搜索既保护隐私又可控。SearXNG是什么？Sear

我就是全世界·2025-02-22 05:14

Go 企业开发知识链

Go企业级-全局篇Go企业级-全局篇，又名：Go企业级应用到底层开发（第4天）这个系列是准备做从go基础到Web开发，系统编程，云原生应用,网络编程,工具和脚本开发,机器学习，CGo编程，还有最后的编译器层级底层的分析

Wade_Crab·2025-02-22 05:12

推荐项目：一键部署的高效搜索引擎——SearXNG Docker

廉艳含·2025-02-22 05:12

【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument

OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等

云天徽上·2025-02-22 05:09

讲讲Mysql主从复制原理与延迟

在这种架构下，一个MySQL实例充当主服务器（Master），负责处理写入操作；一个或多个MySQL实例充当从服务器（Sla

java1234_小锋·2025-02-22 03:25

深入理解SpringMVC：构建登录功能的Web应用

实例中包含了一个Web应用必需的库文件和数据库脚本，强调了MyEclipse作为IDE的便利性。通过本实例，读者可以深入了解SpringMVC框架

就念·2025-02-22 03:21

（《机器学习》完整版系列）附录 ——3、复合函数梯度的链式法则（链的次序不可交换）

推导了复合函数梯度的链式法统一形式。首创了的链式记号，非常易记：分子右挪+分数约分，特别是它强调了链的表达次序，由于矩阵积没有交换律，故该链的次序不可交换。注：修正了一般教材中的错误次序（在标量时正确）链式法则在此基础上，我们讨论复合函数的链式法则（只讨论复合后为标量函数的情况，即zzz为标量）。1.当自变量为标量xxx时，梯度为标量：∂z∂x\frac{\partialz}{\partialx}

人工干智能·2025-02-22 03:17

利用DeepSeek提升编程效率:全面指南

它利用先进的自然语言处理和机器学习技术,为程序员提供智能代码补全、代码生成、错误检测等功能。2.Dee

一小路一·2025-02-22 02:45

Spring配置类的模块化实践

本文将通过一个具体的实例来展示如何使用多个配置类来实现模块化。实现模块化的两种方式在Spring容器初始化时，可以通过以下两种方式来加载配置类：使用Anno

t0_54program·2025-02-22 02:42

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生，近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现，活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数，导致准备的物料经常不够或浪费。

山海青风·2025-02-22 01:05

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 2

——从零开始的第一个机器学习程序1.为什么要写这个“Hello,TensorFlow!”？无论学习什么新语言或新框架，“HelloWorld!”

山海青风·2025-02-22 01:05

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应

Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

Docker 容器操作笔记

一、简介Docker容器是基于Docker镜像创建的运行实例。容器提供了隔离的运行环境，可以在不同的操作系统上以一致的方式运行应用程序。

π大星星️·2025-02-22 01:57

python里面的pop的作用_python里pop是什么意思

一朵小小玫·2025-02-22 00:24

python教程89--matplotlib实例详解

Excel表只看数字很难直观的看出情况，今天使用matplotlib以公司电费为实例做一个案例介绍。

颐街·2025-02-22 00:50

Java中的自然语言处理（NLP）工具：Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J

今天，我们将探讨几款常用的JavaNLP工具：StanfordNLP、ApacheOpenNLP和DL4J，并通过代码实例展示如何使用它们。

花千树-010·2025-02-21 22:38

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR

生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

SpringClould项目中，如何使用Redis实现分布式布隆过滤器？

如果这个模块会部署多个IW9实例（或者多节点应用），并且每个实例都需要使用布隆过滤器来进行手机号查重，那么目前的设计方案需要做一些额外的考虑和优化，以确保布隆过滤器在分布式环境下的一致性和有效性。

小南AI学院·2025-02-21 22:34

如何系统学习 MATLAB

它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色，还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。

热爱技术。·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

python --filelock文件锁(防多开)

设置超时时间，如果超过这个时间还不能获得锁，则抛出异常lock.acquire(timeout=0.01)print("正常运行")exceptTimeout:print("程序已经在运行中，无法启动多个实例

像风一样的男人@·2025-02-21 21:56

java设计模式单件模式_Head First设计模式（5）：单件模式

weixin_39822493·2025-02-21 20:24

Head First设计模式总结(五) 单件模式

本文基于《HeadFirst设计模式》一书，对单件模式进行了概括和总结单件模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点有一些对象我们只需要一个，比方说：线程池(threadpool)、缓存(cache

float_yy·2025-02-21 20:22

HTML/CSS中兄弟选择器

1.相邻兄弟选择器:语法:选择器1+选择器22.通用兄弟选择器:语法:选择器1~选择器23.实例:/*div中后紧紧相邻的兄弟P元素(谁在我下铺的兄弟)--相邻兄弟选择器*/div+p{/*语文才会变色

~废弃回忆 �༄·2025-02-21 20:19

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

《Linux系统编程篇》System V信号量（Linux 进程间通信（IPC））——基础篇

`semctl()`—删除信号量集**示例：基本的信号量操作****解析****进阶实例：生产者-消费者

家驹嵌入式·2025-02-21 19:39

美团一面：说说synchronized的实现原理？

实例数据（InstanceData）：对象的成员变量。对齐填充（Padding）：确保对象内存对齐。MarkWor

K&&K·2025-02-21 18:07

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上

eso1983·2025-02-21 18:31

设计模式教程：单例模式（Singleton Pattern）

单例模式（SingletonPattern）是最简单的设计模式之一，属于创建型模式，旨在确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来访问这个实例。

扣丁梦想家·2025-02-21 17:21

单例模式懒汉式、饿汉式（线程安全）

这种实现方式在类加载时就创建了单例实例，因此在多线程环境中，不存在多个线程同时创建实例的问题。

海波东·2025-02-21 17:49

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

vue中子组件和子组件之间怎么通信_Vue.js中父子组件之间通信方法实例详解

Vue.js中父子组件之间通信方法实例详解发布于2020-11-27|复制链接摘记:本文实例讲述了vuejs中父子组件之间通信方法。

weixin_39774445·2025-02-21 15:06

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

前端面试题---虚拟dom更新原理

vue的生命周期里有"挂载"这个阶段这个阶段里,vue实例已经把准备好的组件挂载到页面,模版被编译成虚拟DOM,最终渲染到实际的dom中Vue虚拟DOM更新原理1数据变化：当组件数据变化时，Vue会重新生成虚拟

*星之卡比*·2025-02-21 14:58

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最