机器学习工程师第5页

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取

北屿升：·2025-03-06 13:29

关于网络数通工程师 OSPF 协议的常见面试问题

基础理论部分‌‌OSPF是什么？其核心设计目标及主要特性有哪些？‌OSPF（开放式最短路径优先）是基于链路状态的内部网关协议（IGP），使用Dijkstra的SPF算法计算最短路径树，核心目标包括快速收敛、分层网络设计（区域划分）和避免路由环路‌12。‌主要特性‌：支持VLSM/CIDR，适用于复杂IP规划‌12。通过组播（224.0.0.5/224.0.0.6）传递协议报文，减少广播流量‌13。

他不爱吃香菜·2025-03-06 13:24

百万架构师第二十二课：源码分析：Spring 源码分析：Spring经典面试答疑｜JavaGuide

Java高级工程师实际工作经验是1年（如实填写）1、请描述SpringIOC的工作原理答：定位加载注册BeanFactoryBeanDefintion...1-3年1+ApplicationCon

大雄野比·2025-03-06 11:42

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

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·2025-03-06 11:12

智能云图库项目实战（4）---空间模块

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！

rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球，你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验（比如摸出红球的次数多），来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子：假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里

游戏乐趣·2025-03-06 11:07

机器学习笔记

1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。

有涯小学生·2025-03-06 10:35

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

第一章：机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学，主要算法是神经网络。

走在考研路上·2025-03-06 10:29

测试工程师该如何清理需求文档

在需求文档清理过程中，有时需要根据预先配置的关键词列表，过滤掉标题中包含某些特定关键元素的段落内容。例如，用户可能希望忽略某些章节或段落（如“附录”、“参考文献”）中的内容。为实现这一需求，我们可以扩展现有的文档清理工具，通过配置关键词列表，自动过滤掉标题中包含这些关键词的段落。功能实现以下是功能的实现步骤：预先配置关键词列表：定义一个关键词列表，包含需要过滤的关键元素。检查标题是否包含关键词：遍

Python测试之道·2025-03-06 09:26

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

Python作为一门强大而灵活的编程语言，凭借其丰富的库和工具，在机器学习和数据分析领域扮演着举足轻重的角色。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

学单片机能从事什么工作？

以下是学习单片机后可以从事的一些工作：嵌入式软件工程师：负责编写、测试和维护嵌入式系统的软件。这包括底层驱动程序的开发、实时操作系统（RTOS）的应用以及应用程序的编写。

华清远见成都中心·2025-03-06 08:18

ollama本地部署的deepseek解析接口文档，结合Python生成pytest+yml的框架用例

前言在接口测试中，测试工程师通常需要根据开发提供的接口文档手动编写测试用例。这种方式不仅耗时，还容易遗漏边界场景。

Python测试之道·2025-03-06 08:18

智能驾驶：驶向未来的变革之路

一、智能驾驶的技术演进与现状1.技术等级划分根据国际自动机工程师学会（SAE）的定义，自动驾驶技术被分为L0至L5六个等级：L0级：无自动化，完全由人类驾驶员控制。L1

测试者家园·2025-03-06 08:15

Python神器 Jupyter Notebook

它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景，尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装，其中最常见的是通过安装A

懒大王爱吃狼·2025-03-06 07:10

【Web前端开发】---web简介

1、前端开发能干什么能干：网页、小程序（例如：微信小程序、抖音小程序），数据可视化前端工程师不仅可以开发上面所说的东西，而且也可以开发：服务器、客户端。2、计算机基础计算机由硬件与软件构成。

爱学习的小何同学！·2025-03-06 07:39

费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力：矩阵运算与应用 (应用篇)

线性代数不仅是图像处理的基石，也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具，用于描述和解决多维

修昔底德·2025-03-06 03:06

恶意文件检测指南：构建高效安全防御体系

从勒索软件加密企业数据到APT组织投递钓鱼文档，安全工程师每天都需要在海量文件中快速识别威胁。本文将深入解析恶意文件检测的核心技术、实战工具链与高级对抗策略，助您构建多层次防御体系。

ivwdcwso·2025-03-06 03:06

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。

一小路一·2025-03-06 02:27

机器学习校招面经二

快手机器学习算法一、AUC（AreaUndertheROCCurve）怎么计算？AUC接近1可能的原因是什么？

Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

21.如何评价分类模型的优劣?（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用：当关注假阴性错误的成本较高时（例如疾病检测）。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

工程师必看的写作密码.md

在撰写技术文章、文档、博客或项目说明时，遵循一定的写作规范可以提升内容的专业性、可读性和实用性。一、文章结构与逻辑标题清晰标题应简洁明确，反映核心内容（如《如何用Python实现快速排序》）。避免模糊标题（如《一个有趣的问题》）。分级标题层级明确（例如：#一级标题→##二级标题→###三级标题）。摘要/引言开篇简要说明文章目标、解决的问题或适用场景。本文档旨在记录一些在实际开发工作中用到的实用且高

·2025-03-06 00:31

顺丰科技-2024 机器学习算法面经

专栏分享：计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点专栏首页：软件测试开发类面经合集主要分享：测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验面试code学习参考请看：数据结构面试必刷100题一面：1.自我介绍2.线程和进程的区别，什么时候用多进程，什么时候用多线程（这个属于给自挖坑了）3.实习项目问题，项目目标是怎么定的，用的什么算法

程序员奇奇·2025-03-06 00:10

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理：系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于Dj

源码空间站11·2025-03-06 00:40

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4

孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识

孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

背景深度学习的概念与发展历程：深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一类方法，源于

与光同尘大道至简·2025-03-05 23:59

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀（含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。

arbboter·2025-03-05 20:08

嘉立创EDA专业版切换账号方法

1简介嘉立创EDA专业版是一款功能强大且专业的电子设计自动化软件，专为满足电子工程师和相关专业人员的复杂设计需求而打造。

菜只因C·2025-03-05 18:30

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。

衣衣困·2025-03-05 18:59

掌握STM32微控制器：嵌入式开发的终极指南

本书是一本深度探索意法半导体（STMicroelectronics）STM32系列微控制器的权威指南，专为希望深入了解并掌握这一广泛应用于嵌入式系统开发平台的工程师和爱好者设计。

段惟果Edwin·2025-03-05 18:56

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-05 18:55

电子电气架构 --- 拓扑架构集中的趋势及其演变

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·2025-03-05 16:04

如何评估测试团队的绩效？

测试团队的绩效评估目的一、软件测试工程师职责二、测试的不确定性三、考核内容四、绩效评估的误区五、绩效评估模板六、绩效评估等级与激励方式目的绩效评估不仅仅是为了衡量团队的工作成果，更重要的是通过评估找到改进点

blues_C·2025-03-05 15:27

在手机制造行业中应用大语言模型推进智能制造

(Harnessingthepoweroflargelanguagemodelsformanufacturing|WorldEconomicForum)智能制造工厂中的机器人臂和工程师协同工作，大语言模型等

txzq·2025-03-05 15:56

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求

richenlin·2025-03-05 15:56

【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换

Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips：（本博文在jupyter中实训）目录一、创建数组对象1.array（）函数来创建数组的对象2

sc.溯琛·2025-03-05 15:55

【数据分析之道-NumPy(二)】多种方式创建数组_创建一个3行4列的二维数组(1)

✍本文录入于《数据分析之道》，本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对python基础知识点逐一击破，不断学习，提升自我。

2401_84159839·2025-03-05 15:21

神经网络:人工智能的核心技术

它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

m0_75126181·2025-03-05 14:12

深度实测！如何用DeepSeek一键生成全栈项目代码？这5个技巧让你少写80%的代码

作为一名同时维护5个企业级项目的全栈工程师，我决定花一周时间深度实测，从登录页面到微服务架构，全面验证它的代码生成能力。结果令人震惊：**合理使用DeepSeek后，我的日常编码工作量减少了80%！

阿三0404·2025-03-05 13:32

强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略，还是说它只能在已知规则下生效？

强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。

concisedistinct·2025-03-05 12:58

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

别错过！Python 爬虫微专业完结撒花，海量实战干货打包带走

而Python高级爬虫工程师，正是高效采集海量数据的先锋力量。微专业Python高级爬虫工程师课程重磅来袭，如今已完美收官！

七七知享·2025-03-05 11:18

探秘Mixup：数据增强的新利器

mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库，它实现了机器学习中的数据增强策略

荣正青·2025-03-05 10:42

智能汽车嘚啵嘚 --- 智能座舱第一稿