机器学习工程师第5页

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

神经网络专业硕士就业,神经科学专业就业方向

小浣熊的技术·2024-09-09 15:05

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

Kafka【问题 03】Connection to node -1 ( IP 9092) could not be established(1)

王岚嵚工程师面试题（附答案），只能帮兄弟们到这儿了！如果你能答对70%，找一个安全工作，问题不大。对于有1-3年工作经验，想要跳槽的朋友来说，也是很好的温习资料！【完整版领取方式在文末！！】

2401_84265972·2024-09-09 14:26

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

Python中的matplotlib库安装教程：多种方法详解

无论你是数据科学家、工程师，还是只是在数据处理领域有所涉猎，掌握matplotlib的安装方法都能让你的工作更加高效。本文将详细介绍几种在Python中安装matplotlib的方法。

代码前哨站·2024-09-09 10:01

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

半导体行业岗位选择及专业匹配度规划

这里写自定义目录标题1.半导体行业岗位选择及专业匹配度规划本周介绍在一家成熟的半导体制造业公司内部,各工程师的职位介绍及职业发展方向。

云满笔记·2024-09-09 08:45

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

网络工程师-案例18交换机堆叠技术

交换机堆叠技术简书各厂商都有自己的交换机堆叠技术(该技术最早起源于思科设备)，这些技术大同小异，都可以把多个硬件交换机堆叠成一个在用户看来是一台交换机的技术。当然堆叠技术可以在核心汇聚交换机或者接入交换机上实施，它们拥有不同的名称。比如华为设备接入层的iStack技术，思科设备接入层的FlexStackPlus、StackWise技术等，再如在核心层交换机上实施框式设备的思科的VSS(Virtua

BinaryStarXin·2024-09-09 03:42

程序员故事 - 一家奇葩的互联网公司（一）

只要你愿意付出，我们这里有足够资深的工程师带你，让

liruiqiang05·2024-09-09 02:08

Docker的110个命令，高级开发运维工程师必备

Docker的110个命令1.基本信息查询命令2.容器管理命令3.镜像管理命令4.网络管理命令5.卷管理命令6.容器运行选项命令7.DockerCompose命令8.DockerSwarm命令9.安全管理命令10.系统调试命令以下是分类列出的110个常用Docker命令，涵盖镜像、容器、网络、卷、Swarm集群等多个方面的管理操作。1.基本信息查询命令序号命令说明1dockerversion查看D

golove666·2024-09-09 02:38

【面试专题】｜技术&架构设计提升系列：面试题目及解题的正确姿势（1）

-----学习笔记-----今天是咱们第一节，我想和你聊一聊：研发工程师想提升面试竞争力，需要具备的三个技术认知是什么。

云世·2024-09-09 01:30

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

文章目录一、内容简介二、值得一读2.1全面覆盖Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2

屿小夏·2024-09-09 00:23

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

PyArmor库

下面的教程适用于中级以上的Python工程师，将介绍如何使用PyArmor来保护Python项目。对于PyArmor8.0及以上版本，对命令结构进行了简化，主要包括gen、reg和cfg这三个命令。

吉小雨·2024-09-08 23:44

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新一代车载(E/E)架构下的中央计算载体---HPC软件架构简介

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力，任何消耗你的人和事，多看一眼都是你的不对。

车载诊断技术·2024-09-08 22:06

大致总结从事 Python 后端开发工程师学习路线、学习重点和学习资源

大致总结从事Python后端开发工程师学习路线、学习重点和学习资源第一阶段：基础学习1.Python基础学习内容：语法基础：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环、函数等。

给我起把狙·2024-09-08 21:33

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

如何拿下TCP（数据库交付运维高级工程师TDSQL(MySQL版)）认证

如何拿下TCP认证需要掌握的知识掌握分布式OLTP数据库TDSQL（MySQL版）的产品架构与分布式特性掌握TDSQL（MySQL版）各组件的功能，以及启停方法掌握TDSQL（MySQL版）数据库实例的基本操作与使用方法掌握TDSQL（MySQL版）集群的基本操作与使用方法掌握TDSQL（MySQL版）实例备份恢复原理与操作使用，以及高可用方案的实现掌握TDSQL（MySQL版）数据同步和数据迁移

小伟C_C·2024-09-08 18:14

第三届磁共振脑影像结构班（训练营：2023.8.4~8.21）

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·2024-09-08 18:02

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

单片机工程师：创新与挑战之路

摘要：本文全面深入地探讨了单片机工程师这一职业角色。详细阐述了单片机工程师的职责范围、所需技能，包括硬件设计、软件编程、调试与测试等方面。

嵌入式大圣·2024-09-08 17:37

【大厂招聘试题】__嵌入式开发工程师_2023届“联想”_2

目录匹配职位：嵌入式开发工程师11.（单选题）Linux中的进程的几种状态，其中说法错误的是（）12.（单选题）关于fork函数，下列说法错误的是（）13.

Rleco.·2024-09-08 17:03

AI 大模型催生的新职业，提示词工程师是什么？

全方位解析“提示词工程师”。AI大模型技术正以前所未有的速度重塑我们的未来。它们不仅仅是冷冰冰的算法集合，更是拥有无限创造力的智能体。

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

关于AI智能体工程师的模拟试题，下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能，设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

华为、Cisco、锐捷三家网络设备供应商的常用网络命令对比

对比华为、思科和锐捷三家网络设备厂商的常用配置命令，能帮助网络工程师和技术人员在选择设备和配置时做出更明智的决策。

Network_Engineer·2024-09-08 12:01

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

2022-10-24

今天值班，一个酒店空荡荡的只有一个值班房，貌似有点夸张，但确实是事实，岗位上只有留守的一名保安，一名工程师傅，他们只能在岗位上坚持夜班，而我可以回房间睡觉。

寂然的莫迪·2024-09-08 11:58

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

Linux培训出来找得到工作吗?

毕竟现在很多从业的Linux运维工程师都是从培训机构学习出来的。Linux操作系统在互联网行

老男孩IT教育·2024-09-08 09:42

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

本系列文章目录：1.GIS开发工程师岗位职责、技术要求和常见面试题2.GIS数据工程师岗位职责、技术要求和常见面试题3.GIS后端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题4.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题

丷丩·2024-09-08 05:39

2024年最新2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(1)，2024年最新含BATJM大厂

本份面试集锦涵盖了174道运维工程师面试题128道k8s面试题108道shell脚本面试题200道Linux面试题51道docker面试题35道Je

2024spring·2024-09-08 04:07

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