机器学习微服务物联网第33页

Golang 框架介绍

以下是一篇可直接发布到CSDN的关于Golang主流框架的技术文章，包含框架对比、使用场景和代码示例：---#Golang主流框架全解析：从Web开发到微服务##引言Go语言凭借其高性能和简洁语法，已成为云原生时代的宠儿

wwwenhx·2025-02-18 12:49

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

基于Knative的无服务器引擎重构：实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮

引言：从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时，某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍，弹性扩缩响应速度突破至120ms级。

桂月二二·2025-02-18 09:37

数字化转型实战：Odoo+工业物联网技术破解江苏食品制造行业三大核心痛点

行业背景与挑战江苏省作为中国食品工业产值前三强省份，拥有光明乳业、雨润食品等龙头企业及近2000家中小型食品制造企业。2023年江苏省食品工业协会调研显示：行业平均设备综合效率（OEE）仅为62.3%月度异常停机时间达42小时/产线质量追溯周期超过3.5小时库存周转天数高于行业标杆企业27%在实地调研南京某糕点生产企业时发现，其ERP系统与生产设备存在严重数据断层：车间主任需每天手工录入6类表单、

邹工转型手札·2025-02-18 06:42

stm32超声波模块

HC-SR04超声波测距模块资料1.HC-SR04简介HC-SR04是一种常见的超声波测距传感器，它通过超声波反射测量物体的距离，广泛应用于机器人避障、液位测量、物联网设备等领域。

想要成为糕手。·2025-02-18 05:59

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

网络软件架构设计与架构风格深入解析.zip

本书通过分析如客户端-服务器、SOA和微服务等架构风格，指导开发者理解并复用成功的设计模式，同时强调安全性和性能优化在架构设计中的重要性，最

满天乱走·2025-02-18 04:20

数字孪生的关键技术？

以下是主要的关键技术：1.物联网（IoT）与传感器技术物联网是数字孪生的基础，通过部署大量传感器，实时采集物理实体的各种数据（如温度、压力、振动、位置信息等）。这些数据被用于构建和更新数字孪生模型。

云栖道人·2025-02-18 04:19

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

国内十大工业物联网平台分析报告(2025年)

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构1.3、工业物联网平台核心功能2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势2.3、市场发展趋势2.4、应用趋势3、工业物联网平台市场预测

CServer_01·2025-02-18 04:45

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-18 03:09

微服务之消息队列

在微服务架构中，服务之间的通信至关重要。而消息队列(MessageQueue,MQ)作为一种异步通信机制，能够有效解耦服务，提高系统的可扩展性、可靠性和最终一致性。1.微服务为什么要使用消息队列？

qq_40784183·2025-02-18 01:22

DCIM资源模型设计方案

目的根据管理的目的的不同，机房设备的数据模型设计应包含两个部分：配置模型（配置管理模型CMDB）和监控模型（类物联网通讯模型）。

杨正同学·2025-02-18 01:50

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

构建现代微服务安全体系：Spring Security、JWT 与 Spring Cloud Gateway 实践

构建现代微服务安全体系：SpringSecurity、JWT与SpringCloudGateway实践本文将基于提供的代码示例，详细介绍如何在一个Java微服务项目中使用SpringSecurity、JWT

wy02_·2025-02-17 22:08

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【微服务】spring状态机模式使用详解

一、前言在很多系统中，通常会涉及到某个业务需要进行各种状态的切换操作，例如在审批流程场景下，某个审批的向下流转需要依赖于上一个状态的结束，再比如电商购物场景中，一个订单的生命周期往往伴随着不同的状态，比如待支付，支付完成，已发货等等，状态的存在，让一个业务的完整流程得以串联，所以状态在真实的场景中具有重要的意义。二、spring状态机介绍在开始学习spring状态机之前，有一些概念需要弄清楚，弄清

小码农叔叔·2025-02-17 20:24

《传统教培机构的痛点：数字化转型如何破局？》

[]()数字化时代的技术创新日新月异，人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术不断涌现

·2025-02-17 20:58

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

【Redis系列】Redis安装与使用

m0_74825409·2025-02-17 17:53

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

Flink在指定时间窗口内统计均值，超过阈值后报警

1、需求统计物联网设备收集上来的温湿度数据，如果5分钟内的均值超过阈值(30摄氏度)则发出告警消息，要求时间窗口和阈值可在管理后台随时修改，实时生效(完成当前窗口后下一个窗口使用最新配置)。

小的~~·2025-02-17 17:49

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

Spring Cloud构建微服务架构：分布式服务跟踪

准备工作启动SpringCloud构建微服务架构：服务注册与发现（Eureka、Consul）中的服务注册中心d-eureka-server。

yueerba126·2025-02-17 15:07

深入解析Spring Cloud五大组件：构建微服务架构的核心利器

引言在当今的互联网时代，微服务架构已经成为构建复杂应用的主流方式。SpringCloud作为微服务架构的佼佼者，提供了一系列强大的工具和组件，帮助开发者快速构建和部署微服务应用。

一位卑微的码农·2025-02-17 15:06

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（下）

在上一篇文章中，我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。本文将继续探讨SpringCloud的负载均衡、配置管理、服务熔断和API网关等高级特性。4.负载均衡4.1使用RibbonSpringCloudRibbon是一个客户端负载均衡器，与Eureka无缝集成，支持多种负载均衡策略。在服务消费者项目中，引入Ribbo

Wells974·2025-02-17 14:28

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（上）

微服务架构因其良好的可扩展性和灵活性，逐渐成为现代应用的主流架构。而SpringCloud作为一套微服务开发的全家桶，提供了完整的微服务解决方案。

Wells974·2025-02-17 14:27

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

深入解析 Vert.x 的关键特性、架构及其在异步编程中的应用

下面将对Vert.x进行更深入的解读，从其底层架构、事件驱动模型、线程模型、集群模式、以及与现代微服务体系的深度集成等方面来进行拓展，以便全面理解Vert.x作为一个异步非阻塞框架的优势和复杂性。

不是二师兄的八戒·2025-02-17 10:21

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。

golemon.·2025-02-17 08:38

nacos学习笔记

Nacos主要适用于微服务架构，并在云原生环境下发挥重要作用。Nacos的核心功能服务发现与健康检查Nacos提供了服务发现功能，可以帮助微服务在运行时动态发现其他服务的地址和端口。

柠檬编程工作室·2025-02-17 08:05

电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展

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。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：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，

车载诊断技术·2025-02-17 06:19

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