机器学习工程师第22页

【设计模式】详细聊聊软件设计的七大原则

软件设计原则软件设计原则是指在进行软件系统设计时所遵循的一系列指导原则，它们旨在帮助软件工程师设计出高质量、易维护、可扩展和可重用的软件系统。

OldGj_·2024-02-20 06:28

第七届核磁数据处理基础班（直播：2023.5.18~5.27）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师

茗创科技·2024-02-20 06:50

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

阿_旭·2024-02-20 06:51

白话科普，10s 了解 API

作为一名技术支持工程师，小编每天都会接收到很多客户的提问。这其中，有很多客户会问：“小拍，请问云存储上传除了使用控制台的文件管理和FTP工具之外，有没有其他的途径进行上传呢？”

懂电商API接口的Jennifer·2024-02-20 06:30

正则表达式常用方法

前言：作为测试工程师，在工作中经常需要处理字符串，比如自动化测试过程中，在参数关联的时候就需要去响应结果中提取一些全局参数。

勇敢的打工人海励·2024-02-20 05:48

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

P5019 [NOIP2018 提高组] 铺设道路题解

题目春春是一名道路工程师，负责铺设一条长度为n的道路。铺设道路的主要工作是填平下陷的地表。整段道路可以看作是n块首尾相连的区域，一开始，第i块区域下陷的深度为。

互联网的猫·2024-02-20 05:42

Android widget基础指南

widget的概念最早是由一名叫Rose的苹果工程师提出，后来经过多方面机缘巧合的发展下，便有了今天Android平台上的小组件widget，一般APP开发可能应用场景较少，最常见的莫过于天气APP的widget

左大星·2024-02-20 05:40

机器学习第30天

简单的最大似然法根本无法求出所有的参数，这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

第九单元测试报告

那么初级软件测试工程师应该如何撰写测试报告呢？

ad458edb873e·2024-02-20 05:06

《太空杀》

有闪光弹、内鬼、女巫、小丑、警长、工程师、船员。还有一个保安，闪光弹、内鬼、女巫他们是一伙的，他们的任务就是把好人击杀他们就获胜了。警长、工程师、船员、保安他们的任务则是投票，把那些坏人投出去。

x仙鹤x·2024-02-20 05:18

Java和人工智能哪个好？

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的

华清远见成都中心·2024-02-20 04:50

软件工程师，AI手机元年到来，我们怎么办

概述OPPO创始人、总裁、CEO陈明永在2024年2月18日发表了名为《开启AI手机新时代》的内部信。陈明永认为：“2024年是AI手机元年。未来五年，AI对手机行业的影响，完全可以比肩当年智能手机替代功能机”。他预测AI手机时代将成为继功能机、智能手机之后，手机行业的第三阶段。这一提法预示着2024年将成为人工智能技术在智能手机领域实现突破性应用并大规模普及的关键时间节点，标志着手机行业进入了一

希望_睿智·2024-02-20 04:41

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

Srlua·2024-02-20 04:54

2021-12-23

一天，他们吃惊地给我说，你现在已经是高级工程师了，还集设计等一身的技能，工资也是他们的好几倍。我一点也不见怪，淡淡地对

慢品清茶细读书·2024-02-20 03:51

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

消防工程师备考的小感想

消防工程师的备考是从年初开始的，一开始是由于本身就是从事建筑方面的工作，而且刚好毕业年限也足够，同时消防工程师这几年也比较热门，所以也就跟风开始学习。

tanghao_810d·2024-02-20 03:37

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

Rocky006·2024-02-20 02:58

Jmeter脚本录制

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Jmeter下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi录制脚本步骤：1打开Jmeterwindows

weixin_34025151·2024-02-20 02:45

更好就足够了吗？| 驱动变革

写在前面：“出于技艺的追求，工程师常常会以开放的心态去尝试新的工具和做法。其中有些完全可以由我们自己掌控，比如使用哪种文本编辑器、采用什么样的控制台、是VIM还是Emacs风格快捷键等等。

ThoughtWorks·2024-02-20 02:53

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习

人工智能学家·2024-02-20 02:55

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

我姓许啊·2024-02-20 01:41

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1，0和1分别代表一类）于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

DevOps 实战：Jenkins Docker

来自：腾讯云社区链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1575521随时Docker的普及，云原生时代已经到来，开发工程师对应用环境的掌控力进一步加强

码农小光·2024-02-20 01:21

C++后台开发的主流技能加点

后台开发工程师主流使用的编程语言有C++、Java、PHP以及目前慢慢流行的Golang等。本文就将以C++的角度，讲讲如何学习和准备后台开发的岗位。

白开水。·2024-02-20 01:45

Java程序员，你掌握了多线程吗？（文末送书）

目录01、多线程对于Java的意义02、为什么Java工程师必须掌握多线程03、Java多线程使用方式04、如何学好Java多线程送书规则摘要：互联网的每一个角落，无论是大型电商平台的秒杀活动，社交平台的实时消息推送

小尘要自信·2024-02-20 01:14

cligetter｜一款快速生成 Cli工具开发模版的脚手架

概述近年来cli工具的开发，对于不断发展的前端生态来说，似乎也逐渐成为工程师们的必备技能。

·2024-02-20 00:36

【网络安全|白帽子】用技术合法挖漏洞，一个月能拿多少钱？

现在很多白帽子（网安工程师/渗透测试工程师）都会在下班之后利用业余时间去补天之类的漏洞赏金平台挖漏洞，用技术合法给企业找出威胁存在，拿到漏洞赏金。那么现在，一般人用网安技术挖漏洞一个月能拿多少钱？

网安老伯·2024-02-20 00:55

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。

御翮·2024-02-19 23:35

终于有人把Elasticsearch原理讲透了！

本文来源|互联网侦察作者|channingbreeze，北航硕士毕业，阿里五年技术老鸟，全栈工程师，前慕课网讲师，phaser小站创始人。

阿秀老师·2024-02-19 23:32

深度学习发展的艺术

科学家和工程师们借鉴了人类大脑神经元工作原理的基本直觉，并将这种生物学灵感转化为数学模型和算法。在数十年的研究和发展过程中，他们不断探索并尝试各种网络结构、优化方法、激活函数等关键组件。

科学禅道·2024-02-19 23:05

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法

会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用

无水先生·2024-02-19 23:50

胶水（123）

我的工作是向我团队中的每个人表示尊重——发起人【公司高层主管领导】、产品所有者、工程师、设计师、支持专家和营销人员，——我倾听他们所说的需要做的事情，我支持他们，然后在他们该行动的时候提醒他们。

假装是老付·2024-02-19 23:54

招聘 | Taro 团队招人啦！

我们正在寻找对前端开发充满热情的工程师，加入我们的Taro项目团队。如果你对跨平台应用开发充满激情，并具备以下技能和经验，我们热切期待你的加入！

·2024-02-19 23:33

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

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