机器学习小白教程

ts之变量声明以及语法细节，ts小白初学ing

以js为基础进行扩展的给变量赋予了类型语法、实战(ts+vue3)TypeScript是JavaScript的一个超集，支持ECMAScript6标准（ES6教程）。
菥菥爱嘻嘻·2025-03-24 09:38

Node.js 如何发布一个 NPM 包——详细教程

在本文中，我将带大家一步步学习如何创建并发布一个NPM包，帮助开发者理解整个流程，并能顺利将自己的JavaScript库发布到NPM上供他人使用。1.安装Node.js和npm在开始之前，请确保你的电脑上已经安装了Node.js和npm（Node.js自带npm）。你可以在终端（Windows用户请使用cmd或PowerShell）输入以下命令检查是否已安装：node-vnpm-v如果出现版本号，
还是鼠鼠·2025-03-24 09:38

CSS基础知识

基础教程使用css和不使用比较不使用css不使用css给每一个单元格加上背景颜色就需要给每一个td元素加上bgcolor属性使用css使用css给每一个单元格加上背景颜色，只需要在最前面写一段css代码
Toreme·2025-03-24 09:06

STM32 Cube MX 软件使用教程和技巧(纯干货分享~~！)

以下是关于STM32CubeMX的详细使用教程和一些实用技巧，帮助您快速上手并高效开发STM32项目：一、STM32CubeMX简介功能：ST官方推出的图形化配置工具，用于生成STM32微控制器的初始化代码
立量·2025-03-24 07:56

202.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁错误处理机制详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁错误处理机制详解效果预览1.错误处理架构1.1错误类型定义//振动功能错误处理try{vibrator.startVibration({type:'preset
·2025-03-24 07:00

201.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁生命周期管理详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁生命周期管理详解效果预览1.生命周期概述@ComponentexportstructPatternLockMainPage{//组件初始化privatepatternLockController
·2025-03-24 07:00

192.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁事件处理机制详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁事件处理机制详解效果预览1.事件系统概述1.1事件类型定义//点连接事件.onDotConnect(()=>{this.startVibrator();})//
·2025-03-24 07:29

194.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁交互反馈系统详解效果预览1.交互反馈系统概述1.1反馈类型//反馈类型定义interfaceFeedbackTypes{visual:boolean;//视觉反馈
·2025-03-24 07:29

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！
tRNA做科研·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

从零实现KV存储项目实战

你会对整个系统了如指拿，这样对自己基本功的锻炼、对编程能力的提升都是很大的项目提供完整的视频教程+代码下面是关于KV存储项目的技术大纲：如果你在学习的过程当中，遇到有任何问题，都可以在项目社群提出了，有专人给大家答疑的
程序员老舅·2025-03-24 05:33

R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装

视频教程先上教程视频，B站同步播出：https://www.bilibili.com/video/BV1miNVeWEkw完整视频回放可见：R语言入门课回放来啦"R语言入门课"是我们认为生信小白入门不得不听的一个课程
Biomamba生信基地·2025-03-24 05:30

如何用Pyhton实现成绩等级转换（初学者教程）

使用多分枝if-elif-else语句形式如下：if布尔表达式1：语句块1elif布尔表达式2：语句块2elif布尔表达式n：语句块nelse:布尔表达式n：语句块n+1以下的代码不仅可以判断一般的分数，还可以判断负数和超过100的不合法分数。（代码如下）#成绩等级转换.py'''将同学的百分制成绩转化等级：score>=90-->'优秀'，score>=80-->'良好'，score>=70--
笼中鸟·世间人·2025-03-24 04:25

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。
一品人家·2025-03-24 04:22

brew 安装pip_pip brew wget 安装

终端播放器安装教程从简书上看到一篇,终端实现网易云音乐的文章,并给出了一个github链接.心里有些痒痒,想看看是什么样子,于是尝试安装.安装过程中有些坎坷,记录以便以后查阅.程序实现是用Python写的
weixin_32612253·2025-03-24 03:47

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

引言MATLAB是当前最流行的科学计算软件之一，被广泛应用于工程、数学、金融等多个领域。对于新用户而言，下载安装MATLAB可能会遇到一些困惑。本文将以详细步骤、清晰截图的形式，为您介绍MATLAB的下载、安装及激活的完整过程。一、下载安装前的准备工作在开始下载安装之前，请确保以下事项已准备妥当：1.系统需求MATLAB对系统配置有一定要求，具体包括：操作系统：Windows10或更新版本，mac
徐浪老师·2025-03-24 03:44

pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm部署配置anaconda环境教程

本篇文章小编给大家分享一下pycharm部署配置anaconda环境教程，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。
weixin_39796652·2025-03-24 03:40

conda安装R语言环境并部署至pycharm

Pycharm-professional配置R语言-知乎(zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/546788455)要安装R4.0.0的时候看这个：[R语言的安装（详细教程
楚门留香·2025-03-24 02:02

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札

从萤火微光到星河初现（约3000字）前端的启蒙：HTML/CSS与"所见即所得"的魔法“代码是诗，但诗未必能成为产品”，初学编程时，我如《禅与摩托车维修艺术》中追寻"良质"的探索者，在W3School的教程中笨拙地敲下第一行
星糖曙光·2025-03-24 02:31

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

Java架构师成长之路

概述本教程主要从6个方面，全面讲解Java技术栈的知识。1.性能调优深入理解MySQL底层原理、索引逻辑，数据结构与算法。
hweiyu00·2025-03-24 00:50

鸿蒙特效教程06-可拖拽网格

鸿蒙特效教程06-可拖拽网格实现教程本教程适合HarmonyOSNext初学者，通过简单到复杂的步骤，一步步实现类似桌面APP中的可拖拽编辑效果。
苏杰豪·2025-03-24 00:19

Python自动登陆、登出南京理工大学NJUST校园网程序

知乎有一些教程，CSDN也有一些完整的代码，但是我跟随教程或者直接运行现有代码都没有能够成功登陆，且NJUST校园网付费，我想要一个“登出”功能，借助Kimi自己写了一下。
JimesMz·2025-03-23 23:12

178.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件错误处理机制

HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件错误处理机制效果演示1.错误处理架构1.1错误类型定义//错误类型枚举enumErrorType{DATA_ERROR,//数据错误OPERATION_ERROR
·2025-03-23 23:23

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

197.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁振动反馈实现详解

HarmonyOSNEXT系列教程之图案锁振动反馈实现详解效果预览1.振动功能实现startVibrator(vibratorCount?
·2025-03-23 23:51

187.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例交互实现详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例交互实现详解效果演示1.交互系统概述1.1交互类型//支持的交互类型1.长按拖动排序2.左滑删除3.点击选择4.拖拽动画1.2手势配置//组合手势配置.gesture
·2025-03-23 23:21

188.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践效果演示1.日志工具类1.1Logger类实现classLogger{privatedomain:number;privateprefix
·2025-03-23 23:21

186.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解效果演示1.数据模型设计1.1ListInfo类@ObservedexportclassListInfo{//列表项数据结构icon:ResourceStr
·2025-03-23 23:20

181.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解效果演示1.组件概述1.1功能介绍ListExchangeViewComponent是一个支持列表项交换和删除的自定义组件，主要用于实现如扣款列表等场景
·2025-03-23 22:20

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

TCP三次握手与四次挥手（全网最易懂保姆级教程）

一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接：通信前需要建立专用通道-可靠传输：通过确认机制保证数据可达-全双工通信：双方可同时发送数据-流量控制：滑动窗口机制-拥塞控制：慢启动算法2.关键概念说明|术语|说明||------------|----------------------------------------------------------------------||**SYN**|
秋‍.·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时，自己对rn相关的技术有了不少理解。因此，想要分享一些知识点，希望可以帮助到大家。
hzulwy·2025-03-23 20:43

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。
chenjj4003·2025-03-23 20:41

吐槽一下VIVO手机限制adb连接

我按照下面的教程试了，但依然不可以连接vivo手机的adb。我看下面的教程是2020年的，我猜vivo已经修复了普通用户可以通过选择MIDI设备之后连接adb的bug了。
zhentongf·2025-03-23 19:09

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战
城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
2201_75491841·2025-03-23 18:30

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：在机构主导的量化交易时代，普通投资者如何用一杯奶茶的钱（15元/天）打造专业级智能量化产品？本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
老余捞鱼·2025-03-23 18:00

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28
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