机器学习工作经验总结第8页

深入拆解Nightingale_alert中篇上(三)

前言上一篇我们首先初步了解一下开源项目-夜莺的alert告警引擎模块的目录，其次通过查看n9e-alert通过Initialize函数的源码大概了解了告警引擎初始化做了哪些工作，另一个重要原因Initialize

weixin_47028810·2025-03-24 01:57

深入理解C++中的std::string::substr成员函数：子串操作的艺术

本文将深入探讨std::string::substr函数的工作原理、使用方法、异常处理以及性能考量，帮助读者全面掌握这一强大的字符串处理工具。题目：探索C++std::string::sub

星途码客·2025-03-24 01:53

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程，旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。

部分分式·2025-03-24 00:19

Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理

问题列表Java中如何实现一个工作流引擎？Bean的作用域有哪些？JVM中的锁机制是如何工作的？三个方法分别被synchronized锁住，方法a调用方法b，b能获取到a的锁吗？会有什么问题？

Debug Your Career·2025-03-24 00:49

stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计

基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计1基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计一、引言1.1设计的目的通过课程设计，让学生熟悉单片机微机应用系统开发、研制的过程，软硬件设计的工作方法、工作内容、

Fax Caelestis·2025-03-24 00:42

【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

线上一个隐匿 Bug 的复盘

今天和大家分享这个线上隐匿的Bug，也好在工作的项目中得以借鉴哈~需求背景主题：民宿入住回访问卷描述：针对入住民宿的顾客，在离店后的当天或第二天内需要给顾客发送本次入

Wu_Candy·2025-03-23 22:35

【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

技术大佬和普通程序员改bug的区别！

阅读本文大概需要2min文/强哥；未经授权禁止转载在我这么多年的工作生涯里，难免遇到那些工作糊弄的开发同事，随意编程的实习生，不够细致的测试，缺乏专业度的产品...产品的体验，取决于多个环节的把控，但很多情况下

程序员干货站·2025-03-23 22:02

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

秒开WebView Android性能优化全攻略：深度解析与实战策略

实现WebView的“秒开”体验，不仅需要开发者对WebView的工作机制有深入的理解，还需要掌握一系列性能优化策略。本文将从多个维度深入探讨AndroidWebView的性能优化，

俊星学长·2025-03-23 22:26

网络安全证书培训机构有哪些

后来入职网络安全公司，考了一个CISP，在工作中逐渐发现，证书这个东西还是要根据自身需求来，并非越多越好。

菜根Sec·2025-03-23 21:22

开发者必看！添加 RTT 功能的详细指南

一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE

WPG大大通·2025-03-23 21:51

开发指南108-工作流

大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

开发指南109-工作流节点功能

平台上工作流由一个个节点编排而来，每个节点对应的功能分成两种:1固定功能固定功能是开发人员开发的，在sys_functions定义的功能，简单说就是菜单上显示的功能。

大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

Python环境管理新利器：UV工具详解

但是在工作中，确实又存在需要切换不同Python版本的需求，比如编译Chromium需要Python3.8以上的版本，

云水木石·2025-03-23 21:19

IT项目管理第二章作业

A.项目型组织B.项目指挥部组织C.强矩阵组织D.平衡式矩阵组织项目的技术工作已经全部完成,产品也通过了最终验收,接着应该开展以下哪一项工作?

是努力站桩的奶酪呀~·2025-03-23 21:49

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。

红云梦·2025-03-23 21:49

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

可视化埋点在React Native中的实践

一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

MATLAB数据的保存与读取

在工程应用中，我们经常需要将未处理完的数据保存起来以便后期使用，或者在一些复杂计算中，我们需要多次计算过程中，由于系统的工作空间会随着系统的关闭而被释放掉，导致下次使用时无法快速调用，所有需要对数据进行保存与读取

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

MATLAB的function函数的使用

在工程应用中，我们经常会遇到算法的计算较为复杂，很多算法的过程重复次数过多的问题，针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

使用AIOps进行更好的事件管理

DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

CPP编译与链接过程

2.1文件包含（#include）工作原理：当预处理器遇到#include指令时，会在文件系统中查找

阿斯顿的风格·2025-03-23 19:38

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

Bash 脚本基础

它用于自动化重复性的任务，提高工作效率。Bash脚本的基本结构：以#!/bin/bash开头，表示使用Bash解释器来执行脚本。接下来是具体的命令和操作。

HXQ_晴天·2025-03-23 18:59

【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

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、视觉化解析：steps()工作原理

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

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·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

麦谷科技-前端面经

最后因为个人原因没有入职，也是相当可惜一面自我介绍&BG：两端实习，介绍了一下自己的工作。面试官表示不太感兴趣（问了

dancehole·2025-03-23 15:33

【Golang】Go语言中defer与return的精妙交织：探索延迟执行与返回顺序的微妙关系

defer用于延迟执行一个函数调用，通常用于在函数执行结束后进行一些清理工作或资源释放操作。而

m0_74824894·2025-03-23 15:29

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

Android Compose 框架按钮与交互组件模块源码深度剖析(二)

本文将深入剖析AndroidCompose框架中按钮与交互组件模块的源码，从基础概念到具体实现，逐步揭示其工作原理和设计思路。二、AndroidCompose

&有梦想的咸鱼&·2025-03-23 15:25

macOS Sequoia 15.0

轻松平铺窗口快速打造理想工作空间，还可查看通过演讲者前置演示时即将共享的内容。经过重大更新的Safari浏览器带来了干扰控制，可让你在浏览网页的同时轻松完成各种任务。

小洋学长·2025-03-23 14:20

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

OpenAI API - Streaming(流) 的概念与基本使用

Streaming(流)拿出来单独写一篇，是因为Streaming(流)方式的开发，能让我们对返回结果有更多的操作空间更多的创意空间，让我们产品有更好的体验目录1.基本概念2.主要在哪些API中使用3.流的工作原理

田园里的猫·2025-03-23 14:50

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