机器学习工程实践经验

【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力
蒙娜丽宁·2025-01-21 18:16

计算机网络 （46）简单网络管理协议SNMP

SNMP由互联网工程任务组（IETF）定义，确保了不同厂商设备之间的互操作性。由于其简单可靠，提供了一种监控和管理网络设备的系统方
IT 青年·2025-01-21 18:46

设计模式概述 - 设计模式的重要性

引言设计模式是软件工程中用于解决常见设计问题的经典解决方案。它们提供了一种标准化的方式来组织和设计代码，使得代码更易于理解、维护和扩展。
w(ﾟДﾟ)w吓洗宝宝了·2025-01-21 17:07

JS工程化集锦

项目工具模块化JS模块规范CommonJS·AMD·CMD·UMD·ES6NPM版本NPM版本介绍打包构建polyfill工程化篇-JS兼容方案项目管理LintCodeReview效率工具ESLint方案官方
·2025-01-21 16:58

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为
TrustZone_·2025-01-21 16:31

开发经验及方法导读

文章目录前言一、搭建工程开发环境专题三方库的调用方法二、代码程序设计专题1、C++开发知识树的阶段2、程序设计Kiss原则3、数据结构与语法规范4、CPP代码检查工具5、架构模式设计层（设计模式）6、代码重构
盒子君~·2025-01-21 16:56

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例
m0_74825223·2025-01-21 15:53

IE-LAB:5G将增强Wi-Fi，而不是取代它

像这样的观点显然是极端的，但我相信5G会对网络行业产生影响，网络工程师应该意识到这一点。5G被吹捧为“下一件大事”。你是这样看的吗？JeffLi
ielab悦然·2025-01-21 15:48

docker运行Java项目，Kaptcha因为字体缺失没法显示验证码图片

2015工作至今，10年资深全栈工程师，CTO，擅长带团队、攻克各种技术难题、研发各类软件产品，我的代码态度：代码虐我千百遍，我待代码如初恋，我的工作态度：极致，责任，死磕！
商鼎云技术·2025-01-21 14:43

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。
wyc9999ww·2025-01-21 14:39

有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽

Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习
weixin_39845406·2025-01-21 13:34

大华测试笔试题_大华软件测试笔试题目 大华软件测试笔试题

软件测试工程师笔试试题首先，我不急于回答你的问题你先自己检查一下自己所说的话语中有没有错误，软件测试最关键在于是细心，认真。其次，你的问题1.你们是怎样进行回归测试的，一般进行几轮，具体说一下？
zh222333·2025-01-21 13:34

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的
华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。
fanxbl957·2025-01-21 12:27

vscode开发stm32的编译环境配置教程

文章目录1.背景2.配置步骤2.1.vscode插件安装2.2.新建工程2.3.配置编译环境2.3.1.芯片支持2.3.2.编译器选择2.3.3.CPU类型2.3.4.硬件浮点选项2.3.5.使用自定义的链接脚本
智驾·2025-01-21 12:54

用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？

先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。
Ai17316391579·2025-01-21 12:54

C语言的网络编程

C语言的网络编程引言随着互联网的发展，网络编程逐渐成为计算机科学和软件工程领域中一个重要的研究方向与应用实践。C语言作为一种高效、灵活的编程语言，广泛应用于系统编程和网络编程中。
AI向前看·2025-01-21 12:53

Dart语言的软件工程

Dart语言的软件工程引言在当今软件工程的快速发展中，编程语言的选择对于项目的成功与否至关重要。
AI向前看·2025-01-21 12:22

Android15音频进阶之音效sessionId(一百零四)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列
Android系统攻城狮·2025-01-21 11:15

FPGA工程师有哪些？（设计、验证与应用）

随着FPGA技术的发展和应用领域的拓展，FPGA工程师的岗位也越来越细分。FPGA产业链涉及多个环节，每个环节都需要不同类型的工程师协同工作。
博览鸿蒙·2025-01-21 10:05

TypeScript语言的软件工程

TypeScript语言的软件工程实践引言在现代软件工程中，编程语言的选择对项目的成功至关重要。近年来，JavaScript凭借其在Web开发中的广泛应用取得了巨大成功。
编程小筑·2025-01-21 10:32

Erlang语言研究综述

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>摘要:本文前半部分主要是关于Erlang编程语言相关的内容；着重就一般学习编程语言的一般的关注点来阐述了Erlang编程语言的基本语法点，主要包括：
weixin_34233856·2025-01-21 09:56

AIGC - 深度洞察如何对大模型进行微调以满足特定需求

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：COC上海社区主理
网罗开发·2025-01-21 08:22

【SpringBoot3】Spring Boot 3.0 集成 Mybatis Plus

特性无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑
m0_74824517·2025-01-21 08:20

如何正确学习软件工程

如何正确学习软件工程友友们，又是一破干货来袭。我觉得我可能会被批斗，但我还是要表达一下自己的观点。1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他：“你训练完然后呢”。他说：‘‘调参’’。
会振刀的程序员·2025-01-21 08:18

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
好评笔记·2025-01-21 08:48

威纶通 EXOB 文件反编译密码破解

可处理反编译密码（禁止反编译的不会,只会破解出密码），然后生成工程。如有需要，请私信：[email protected]
UIUI·2025-01-21 08:47

Elixir语言的软件工程

Elixir语言的软件工程引言在当今的软件工程领域，选择编程语言和技术栈是一个至关重要的决策。随着分布式系统、实时应用和高并发场景的需求日益增加，Elixir语言应运而生。
十二日后·2025-01-21 07:10

软件工程的熵减：AI代码生成器如何降低系统复杂度

软件开发的世界，如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长，代码库日益庞大，系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加，这如同物理学中的熵增原理一样，系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”，我们需要寻找有效的手段，而AI代码生成器的出现，为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下，开发者花费大量时间处理重复性工作，例如编写大量的样板代码，这不仅效率低下，而且容易引入
·2025-01-21 07:09

Visual Studio Code + Stm32 （IAR）

记录一下，以前看别人在vsc下配置stm32工程非常麻烦。最近，突然发现，iar官方出了两个插件，iarbuild、iarC-Spy安装之后，配置一下iar软件路径。
UIUI·2025-01-21 07:07

软件工程的本质特征

1、软件工程关注于大型程序的构造2、软件工程的中心课题是控制复杂性软件所解决的问题十分复杂，通常不得不把问题分解，使得分解出的每个部分是可以理解的，而各个部分之间保持简单的通信关系。
夏旭泽·2025-01-21 07:06

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言
小艳加油·2025-01-21 05:20

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。
挂科边缘·2025-01-21 05:49

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务
好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。
岑童嵘·2025-01-21 04:11

oracle goldengate from mongodb to oracle的实时同步

oraclegoldengatefrommongodbtooracle的实时同步近期因公司项目需要，需要将mongodb数据同步到oracle数据库，由于第一次接触到mongodb数据库同步到Oracle的项目，故没有主动获取数据，而且让对方工程师把
夹心饼2024·2025-01-21 04:09

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

R语言的软件工程

R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展，R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言，其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。
BinaryBardC·2025-01-21 03:35

AI时代：前端工程师和数学家真的要失业了吗？

ExaCEO威廉·布里克近日发布的惊人预测在科技界引发轩然大波：他认为前端工程师将在三年内消失，而数学家则只有700天的时间。
·2025-01-21 03:04

Python中的Pipeline快速教学、

在Python中，Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线，尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。
Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

第9章：Python TDD解决货币对象相等性比较难题

用了一段时间Cursor软件后，我突然思考，对于测试开发工程师来说，什么才更有价值呢？如何让AI工具更好地辅助自己写代码，或许优质的单元测试是一个切入点。就我个人而言，这本书确实很有帮助。
Tester_孙大壮·2025-01-21 03:33

大模型介绍

大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

软件工程的熵减：AI代码生成器如何降低系统复杂度

软件开发的世界，如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长，代码库日益庞大，系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加，这如同物理学中的熵增原理一样，系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”，我们需要寻找有效的手段，而AI代码生成器的出现，为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下，开发者花费大量时间处理重复性工作，例如编写大量的样板代码，这不仅效率低下，而且容易引入
·2025-01-20 23:26

软件安全工程：AI代码生成的风险评估与防御

随着软件开发需求的日益增长，提高开发效率成为重中之重。AI写代码工具的出现为软件开发带来了前所未有的机遇，它能够显著提高代码编写速度，降低开发成本。许多工具，例如ScriptEcho（轻微提及，避免过度广告），已经开始在软件开发领域发挥作用。然而，AI代码生成技术也带来了新的安全挑战，我们需要对这些风险进行全面的评估和防御，确保软件的安全性。本文将深入探讨AI代码生成的安全风险，并提出相应的防御策
·2025-01-20 23:54

企业落地大模型的路径选择：微调、RAG、提示词工程

一、大模型的特点1）不确定性与传统应用不同，模型的输出是不确定的，即使多次问它一样的问题，给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK，但是如果要在企业内用来处理具体业务问题，就必须提高这个稳定性，否则影响生产经营，例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数，如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2）静态性模型一旦训练好，就无法再补充数据，因此模型不会了解你自己组织内部的年
AGI-杠哥·2025-01-20 22:46

软件工程的熵减：AI代码生成器如何降低系统复杂度

软件开发的世界，如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长，代码库日益庞大，系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加，这如同物理学中的熵增原理一样，系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”，我们需要寻找有效的手段，而AI代码生成器的出现，为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下，开发者花费大量时间处理重复性工作，例如编写大量的样板代码，这不仅效率低下，而且容易引入
·2025-01-20 22:39

电子电气架构 ---漫谈车载网关

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。
车载诊断技术·2025-01-20 22:11

电子电气架构 --- 车载通信框架和对应技术

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。
车载诊断技术·2025-01-20 22:41

电子电气架构 --- 基于以太网的电子电气架构概述

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。
车载诊断技术·2025-01-20 22:40

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

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·2025-01-20 21:39
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