机器学习微服务物联网

优秀的开源项目

目录热key多线程并行秒级百G级日志工具ES操作工具消息推送平台HTTP客户端业务层的分布式限流组件企业级微服务解决方案热keyhotkey:京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存
点滴~·2024-08-29 16:28

stm32的OTA(IAP)设计

目录前言一、概念二、分区规划1、分区功能介绍2、分区规划在代码上的配置三、功能设计1、升级过程时序图2、升级协议3、boot代码设计4、app应用代码设计5、上位机程序代码设计四、固件出厂部署前言随着物联网的普及和设备互联需求的要求
So_shine·2024-08-29 14:12

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出
weixin_39956182·2024-08-29 14:10

深度学习：探索人工智能的无限可能

1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

计算机视觉概念科普

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。
极客代码·2024-08-29 11:54

飞凌方案丨基于LS1028A系列核心板打造一款边缘计算网关

随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展与应用,给传统的云计算模式带来了巨大的挑战,这也催生出了计算模式的变革,边缘计算由此诞生。
spear800·2024-08-29 10:48

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
早起星人·2024-08-29 09:44

Centos7安装Docker

Container)2.镜像(Image)3.Dockerfile4.Docker引擎(DockerEngine)5.DockerHub二、Docker的优势1.跨平台一致性2.轻量级3.快速部署4.微服务架构支持
StaticKing·2024-08-29 09:11

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

基于Angular技术的MES系统基础管理功能的实现

附件1-1毕业设计任务书学部专业学生姓名学号班级设计题目基于Angular技术的MES系统基础管理功能的实现设计要求开源物联网平台Thingsboard和Angular技术研究研究采用Angular技术实现的
计算机程序设计开发·2024-08-29 09:40

Spring Boot 3 中的性能优化：更快的启动时间和更低的内存占用

随着微服务架构的普及，SpringBoot因其简洁的配置和快速的开发周期，成为了众多开发者的首选框架。
missterzy·2024-08-29 08:34

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》

【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。
ShuQiHere·2024-08-29 08:33

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

机器学习（ML）算法分类

机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

微服务的负载均衡不同的场景应用

这些负载均衡策略各有不同的优点和应用场景。以下是每种负载均衡策略的详细解释及其适用场景：1.RandomLoadBalance（随机算法）描述:随机算法通过随机选择一个服务器来处理请求。对于性能较好的服务器，可以设置更大的权重值，使得它们被选中的概率更高。应用场景:简单负载分配:适用于服务负载均衡策略较简单的场景。适合负载相对均匀且没有严格性能要求的应用场景。权重调节:通过设置权重，可以在一定程度
Wade_Crab·2024-08-29 07:54

微服务CI/CD实践（二）服务器先决准备

微服务CI/CD实践系列：微服务CI/CD实践（一）环境准备及虚拟机创建微服务CI/CD实践（二）服务器先决准备微服务CI/CD实践（三）gitlab部署微服务CI/CD实践（四）nexus3部署微服务
lbmydream·2024-08-29 07:54

从单体架构到微服务架构的演变，微服务带来的挑战是什么？

文章目录微服务架构与SOA架构最大的不同就是如下的几点。
nihui123·2024-08-29 06:23

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。
一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

来吧！生活原本没有你想象的那么难

跨界来到通信物联网行业，对于没有一点专业基础知识的我来说，这一切显得那么难。除了要适应新的环境，还要从金字塔的上端走下，重新开始一段新的旅程。学习，培训，都那么陌生。就这样艰难的行走着。终于在上周。
周林说故事·2024-08-29 06:38

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员，能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互，并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务，涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
听忆.·2024-08-29 06:19

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。
生信小课堂·2024-08-29 04:59

Spring Cloud Consul入门：服务发现与配置管理的最佳实践

SpringCloudConsul入门：服务发现与配置管理的最佳实践在微服务架构中，服务发现和配置管理是两个核心的需求。
勤劳兔码农·2024-08-29 03:28

[笔记]中间件基础 - 进一步阅读的扩展点

它通常用于物联网（IoT）设备之间的通信，因为它具有较低的带宽需求和高效的流量控制。通常，中间件（Middleware）被定义为位于硬件、操作系统等平台和应用之间的通用服务。
子正·2024-08-29 01:46

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法
方世恩·2024-08-29 01:45

什么是微服务自动化测试？

什么是微服务？微服务-也称为微服务架构-是一种构建方式，它将应用程序构建为松散耦合服务的集合，具有完整的业务功能。微服务架构允许连续交付/部署大型复杂应用程序。本文将概述自动微服务测试工具和最佳实践。
测试界晓晓·2024-08-29 00:10

Java中的服务网格（Service Mesh）与Istio集成：深入探讨与代码示例

介绍随着微服务架构的日益普及，服务间通信、负载均衡、故障恢复、安全性和监控等问题成为开发者面临的主要挑战。
๑҉ 晴天·2024-08-29 00:10

回顾API网关：Spring Cloud Gateway

微服务架构下，单体应用被切割成多个微服务，如果将所有的微服务直接对外暴露，就会出现安全方面的各种问题。二客户端直接向每个发服务发送请求的主要问题客户端需求和每个微服务暴露的细粒度API不匹配。部
至学者·2024-08-29 00:36

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

微服务技术框架-注册中心-负载均衡

应用层的负载均衡可以选择依赖注册中心，也可以不依赖注册中心。以下是两种情况的详细说明：1.不依赖注册中心的负载均衡在没有注册中心的情况下，应用层负载均衡可以通过配置静态服务器列表或动态检测服务器健康状态来实现。以下是一些常见的方法：静态服务器列表配置静态IP列表：将所有后端服务器的IP地址和端口配置在负载均衡器中。负载均衡器根据配置的列表进行流量分发。优点：实现简单，无需额外的注册中心服务。缺点：
假装得大佬·2024-08-28 19:32

Docker微服务实战Demo

通过IDEA新建一个微服务模块通过dockerfile发布微服务部署到docker容器通过IDEA新建一个微服务模块新建一个springboot项目modulemvnpackage打成一个jar包通过dockerfile
ctrlcvKing·2024-08-28 19:59

SpringBoot 集成gRPC高性能微服务框架

文章目录一、gRPC简介二、gRPC特点三、相关资源1.gRPC文档2.Github地址3.protobuf序列化协议4.本教程源码四、功能实现1.定义proto接口规范1.1引入依赖1.2添加生成protobuf插件1.3定义.proto文件1.4生成代码2.创建gRPC服务器2.1定义注解类，用于扫描gRPC相关接口服务2.2定义添加gRPC服务组件2.3实现gRPC服务3.创建gRPC客户端
一碗情深·2024-08-28 17:17

PyTorch库学习之torch.mean函数

它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。
Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、
AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

我在高职教STM32——ADC电压采集与光敏电阻（3）

大家好，我是老耿，高职青椒一枚，一直从事单片机、嵌入式、物联网等课程的教学。对于高职的学生层次，同行应该都懂的，老师在课堂上教学几乎是没什么成就感的。
南耿先生·2024-08-28 14:31

c++调用python和numpy混合编程

而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
AIVoyager·2024-08-28 14:58

springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能

springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能，通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习（AI）技术的应用。
cesske·2024-08-28 14:27

eureka原理与实践简单介绍

目录@[TOC](目录)前言一、Eureka原理二、Eureka实践总结前言Eureka是Netflix开发的一个服务发现框架，广泛应用于微服务架构中。
cesske·2024-08-28 14:27

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere·2024-08-28 13:20

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

【机器学习基础】Anaconda与Pycharm使用

这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx
叫我东方小巴黎·2024-08-28 12:16

【机器学习】初学者经典案例（随记）

边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。
听忆.·2024-08-28 11:09

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。
刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

《陈天奇：机器学习科研的十年》阅读笔记

0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。
Bunny_Ben·2024-08-28 11:07

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar
Monyan·2024-08-28 11:06

工业智能物联网关，智慧医疗生态圈的创新驱动

项目背景智慧化数字医疗正在推动医疗健康领域的转型，预计到2024年，全球数字医疗市场规模将达到3656.7亿美元，中国市场规模将增至4130亿元人民币，随着技术的持续创新和市场需求的不断增长，这一领域的需求和潜力将持续扩大。传统医疗痛点01医疗资源信息不均医疗资源在不同区域机构的分配不均，信息共享不足，造成资源紧张，影响医疗服务的普及和质量。02就医体验与安全隐忧患者挂号难、候诊时间长，就医流程繁
你说了算a·2024-08-28 10:32
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