机器学习实例

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。
kkchenkx·2025-03-16 04:17

C++泛型编程

不要将声明放.h，定义放.cpp，会报错一、函数模板对于函数模板，使用不同的类型对其进行实例化时，会生成多个不同的函数当没有调用函数模板时，不会被实例化(延迟实例化)1.1、接受类型参数#incl
鱼不如渔·2025-03-16 04:17

Vue2 中使用 UniApp 时，生命周期钩子函数总结

以下是Vue2中UniApp常用的生命周期钩子函数总结：1.beforeCreate说明:组件实例刚被创建，此时数据观测和事件配置尚未开始。
上趣工作室·2025-03-16 02:33

Vue3使用ECharts入门示例

EChartsnpminstallecharts--save第二步：使用EChartsimport*asechartsfrom'echarts';constmain=ref()consttu=()=>{//基于准备好的dom，初始化echarts实例
牧小七·2025-03-16 01:24

以下列举了一些典型的JavaScript网页设计实例，它们展示了多样化的功能和交互体验，非常适合初学者及中级开发者学习借鉴如下:

1.动态导航栏-功能描述：创建响应导航栏，当用户滚动页面时，导航栏固定在页面顶部，并显示当前页面部分。-技术点：-`window.scroll`事件监控页面滚动。-`classList`动态添加/移除CSS类。-`IntersectionObserver`检测元素是否进入视口。-示例代码：```javascriptwindow.addEventListener('scroll',()=>{cons
一一代码·2025-03-16 01:52

ribbon负载均衡策略说明

Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平，每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。
高飞的Leo·2025-03-16 00:21

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

LangChain深度解析以及主要应用场景

LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略
小Rr·2025-03-16 00:16

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
热爱电气·2025-03-15 23:07

Java与Javaweb知识点总结

面向对象编程：类与对象：类的定义与实例化。继承与多态：使用extends和interface实现继承、多态的应用。封装：访问控制修饰符（public,priv
一朵忧伤的蔷薇·2025-03-15 22:34

Java的面向对象

对象：对象是类的具体实例，通过类创建。对象具有状态（成员变量的值）和行为（调用方法）。classCar{Stringcolor;//成员变量voidstart(){//方法Sys
一朵忧伤的蔷薇·2025-03-15 22:34

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API14)_UIContext（@ohos.arkui.UIContext (UIContext)）

前言Context是鸿蒙中及其重要的Api包括了非常多的接口和功能，而且在官方文档中也是优先推荐使用Context中的接口在Stage模型中基本介绍1.UI实例与窗口的一一关联在Stage模型中，WindowStage
余多多_zZ·2025-03-15 22:03

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

Rust语言——枚举与模式匹配

u8,u8,u8,u8),v6(String),v8{one:u32,two:u32},//匿名结构体}fnmain(){letfour=IpAdd::v4(127,0,0,1);//两个IpAdd的实例
一只猪咪·2025-03-15 21:58

JavaScript 表单

以下实例代码用于判断表单字段(fname)值是否存在，如果不存在，就弹出信息，阻止表单提交：JavaScript实例functionvalidateForm(){varx=document.forms[
宇哥资料·2025-03-15 21:55

Linux系统crontab定时任务用法详解

文章目录1.crontab语法格式示意图2.开机自启命令3.定时执行实例命令4.不生效的可能原因5.执行日志检查方法6.在线配置检验工具参考资料1.crontab语法格式示意图crontab修改方式指令编辑
驯龙高手_追风·2025-03-15 21:53

Transformer动画讲解 - 工作原理

阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
ghx3110·2025-03-15 19:16

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
琢磨先生David·2025-03-15 19:15

Java基础语法练习41（泛型以及自定义泛型）

目录一、泛型：用来表示数据类型的一种类型（在不知道定义为啥数据类型的时候用泛型来代替）1.入门示例代码如下：2.泛型的基本声明：3.泛型的实例化：二、自定义泛型类三、自定义泛型接口四、自定义泛型方法五、
橙序研工坊·2025-03-15 19:40

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
.Boss.·2025-03-15 18:05

C语言指针与数组深度解析：从一维到二维，彻底搞懂指针操作！

本文将通过一维数组、二维数组和指针数组的实例，详细讲解指针与数组的交互方式，帮助新手彻底掌握这些知识点。1.直接访问vs间接访问直接访问：通过数组名直接操作元素。
℡残城碎梦·2025-03-15 18:34

67.220.90.4 forum index.php,http://67.220.92.14/forum/inde PHP注释实例技巧

复制代码代码如下:$a=1;$b=2;if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>一般注释的时候,用复制代码代码如下:/*$a=1;$b=2;*/if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>调程序的时候,老要把后面的*/拿到前面去,很麻烦复制代码代码如下:/**/$a=1;$b=2;if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>现在应该这样写这样是注释掉复制代码代码如下:/**$a=1;$b=
朱佳顺·2025-03-15 16:51

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

【Python】构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战

本博客将介绍Flask的基础知识和核心概念，并通过一个简单的实例展示如何用Flask构建Web应用。一、Flask框架简介Flask是由ArminR
萧鼎·2025-03-15 16:48

Android 架构MVC MVP MVVM+实例

1.View接收用户交互请求2.View将请求转交给ViewModel3.ViewModel操作Model数据更新4.Model更新完数据，通知ViewModel数据发生变化5.ViewModel更新View数据View/Model的变动，只要改其中一方，另一方都能够及时更新到MVVM的优点1.提高可维护性。DataBinding可以实现双向的交互，使得视图和控制层之间的耦合程度进一步降低，分离更
2401_89284222·2025-03-15 15:16

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

MVVM架构在Android中的DataBinding实现案例

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本实例展示了如何利用Google官方DataBinding库在Android应用中实现MVVM架构模式。
朱佳顺·2025-03-15 15:15

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

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·2025-03-15 15:42

MainWindow两个同名类实现业务逻辑和界面设计的分离

概述1、在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针（Ui::MainWindow*ui;）2、然后在.cpp文件里实例化这个指针类（ui(newUi::MainWindow)）3、通过将
不二周！·2025-03-15 15:12

算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析

一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法：如谷歌的PageRank算法，用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序，帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法：例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为（购买、观看记录等）和其他相似用户的偏好，为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法：用于分析社交网络中的用户关系，如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
软件职业规划·2025-03-15 15:07

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

C++深入浅出（六）—— 模板初阶

文章目录1.泛型编程2.函数模板概念格式原理实例化隐式实例化显示实例化模板参数的匹配原则原则一原则二原则三3.类模板格式类模板的实例化1.泛型编程还记得在C语言中，如何实现交换两个对象的函数嘛？
Albert Edison·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的
萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

zerotier搭建免费moon服务器

准备工作‌注册三丰云账号‌‌创建CentOS8.5实例‌（这里选择centos8以上，别的版本可能存在问题）控制台→云服务器→创建实例镜像选择：‌CentOS8.564位‌安全组开放端口：‌TCP/UDP9993‌️Moon
ChrisitineTX·2025-03-15 14:33

Alibaba Cloud Linux V3 新版发布，以安全为基石，为阿里云ECS九代实例注入 AI 新动力

在当今快速发展的云计算时代，企业和开发者们不断寻求更高效、更安全的解决方案来支持其业务的增长和创新。操作系统作为连接硬件与软件应用的桥梁，在云端环境中扮演着重要的角色，不仅管理着底层资源，还为上层应用提供了稳定可靠的执行环境。随着技术的进步，用户对性能、稳定性和安全性的要求也在不断提高。阿里云作为头部云服务商，也在不断提升用户体验。最近，官方团队推出了AlibabaCloudLinuxV3011版
·2025-03-15 14:30

《Windows API开发》：（一）Windows编程概述

（一）Windows编程概述1、WindowsAPI简介2、Windows应用程序开发入门2.1、第一个实例程序3、WindowsAPI概要3.1、Windows数据类型3.2、WindowsAPI的功能分类
下雪就该搓雪球·2025-03-15 14:02

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
Echo_Wish·2025-03-15 14:30

python脚本实例演示

主要功能：完全免费相当方便可以合并PDF合并后自动删除原始PDF可设置原始文件夹，和目标文件夹路径支持生成EXE可执行文件，可在非python环境运行通过python脚本编写的，先给大家看脚本，方便了解配置和学习。importosfromPyPDF2importPdfMergerfromosimportlistdirresource_path='D:/111111/'#设定源文件夹，把要合并的pd
zhangood·2025-03-15 14:29

【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
不会写代码的码农农·2025-03-15 13:25

Java对比Python，谁才是编程王者？

两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历
Java学研大本营·2025-03-15 13:50

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
披光人·2025-03-15 12:14

Python多版本环境管理UV

Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境
坐吃山猪·2025-03-15 12:44

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。
AI天才研究院·2025-03-15 11:41

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。
不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。
wgc2k·2025-03-15 09:21

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下
^ω^宇博·2025-03-15 08:13

安全中心建设关键技术之机器学习

通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。
sinfoyou·2025-03-15 07:33
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