机器学习微服务物联网第9页

【漏洞复现】蜂信物联 FastBee 开源物联网平台 download 任意文件读取漏洞

【漏洞复现】蜂信物联FastBee开源物联网平台download任意文件读取漏洞、01漏洞描述蜂信物联FastBee开源物联网平台download接口存在任意文件读取漏洞，未经身份验证攻击者可通过该漏洞读取系统重要文件

炫彩@之星·2024-09-05 04:27

【Docker系列】docker缓存详解

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2024-09-05 02:45

[Camera Drv]MT6589平台如何通过adb动态调试sub sensor的register - MTK物联网在线解答 - 技术论坛

[CameraDrv]MT6589平台如何通过adb动态调试subsensor的register由于目前MT6589平台代码中不支持subsensor的寄存器debug,那么在调试效果或debugsensorregister时需要动态读写sensor寄存器应该怎样修改代码？最佳答案１．在kd_sensorlist.c中的CAMERA_HW_i2C_init函数中添加如下代码：/*=========

qq_18536597·2024-09-05 02:14

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

Spring Cloud Gateway的使用

SpringBoot项目中集成SpringCloudGateway2.1创建项目与添加依赖2.2配置网关3.高级功能与实践**3.1配置过滤器****3.2分组路由**4.监控与故障处理5.部署与持续集成在微服务架构中

DebugDiver代码深处潜水员·2024-09-04 22:54

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

Sublime text3+python3配置及插件安装

作者：方雷个人博客：http://blog.chargingbunk.cn/微信公众号：rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向：微服务方向：springboot,springCloud

raysonfang·2024-09-04 19:23

人工智能训练师边缘计算实训室解决方案

一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。

武汉唯众智创·2024-09-04 19:34

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

【微服务】Etcd实现服务器注册和发现|Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper 比较

目录Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper的比较Etcd服务注册与发现的必要：etcd简介etcd分布式一致性算法etcd应用场景etcd安装服务注册与发现实例(go语言)服务注册的简单实现1：服务注册的简单实现2：都是key-value存储，redis可以代替etcd吗？为什么选择Etcd而不选择Zookeeper附录附录1:etcd基本使用(数据库CURD和持久化等)数据库操

bdview·2024-09-04 15:09

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

微服务架构中的注册中心：深入探讨与实际应用

微服务架构中的注册中心：深入探讨与实际应用在微服务架构中，服务的注册与发现是一个核心组件，它确保了服务之间的动态通信和协调。

需要重新演唱·2024-09-04 12:20

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

内网穿透技术原理篇

内网穿透技术是实现从外部网络访问内网服务的重要手段，尤其在云计算和物联网快速发展的今天愈发显得重要。

无聊的一个人啊·2024-09-04 10:08

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

揭开分布式系统的神秘面纱：Java中的分布式链路追踪详解

引言在当今微服务和分布式系统日益普及的背景下，系统中各个服务之间的调用关系变得异常复杂。如何有效地监控和诊断这些服务调用链路，成为了每个开发者不得不面对的问题。

๑҉ 晴天·2024-09-04 05:32

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

国内外网络安全政策动态（2024年7月）

《网络安全物联网安全与隐私家庭物联网指南》正式发布7月1日，我国牵头提出的国际标准ISO/IEC27403:2024《网络安全物联网安全与隐私家庭物联网指南》（Cybersecurity–IoTsecurityandprivacy–GuidelinesforIoT-domotics

网安加社区·2024-09-04 05:59

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas

sz66cm·2024-09-04 00:35

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面

weixin_39531992·2024-09-03 20:09

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。

不以物喜a·2024-09-03 19:00

为什么说网络安全行业是IT行业最后的红利？

物联网的扩张：物联网将改变我们生活的方方面面，但它也将增加网络威胁的数量。网络安全专家需要制定安全策略和技术，以确

网安CILLE·2024-09-03 18:26

机器学习在医学中的应用

边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域，涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路，分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。

听忆.·2024-09-03 18:25

Higress + Nacos 微服务网关最佳实践

在社区的交流中我们发现有不少微服务开发者在使用如SpringCloudGateway/Zuul等微服务网关对接Nacos注册中心实现微服务的路由，并且希望了解迁移到Higress网关能带来哪些好处。

阿里云技术·2024-09-03 17:52

基于单片机的家居环境监测系统的设计

环境监测方面采用SHT30模块实现室内温度和湿度的监测；有害气体监测方面，用MQ-7传感器实现室内一氧化碳气体的监测；采用WIFI模块连接指定热点，通信方案采用MQTT协议，将采集到的数据发送到阿里云物联网平台

lantiandianzi·2024-09-03 17:51

开源物业管理系统HC

以下是对HC小区物业管理系统的详细介绍：一、系统概述HC小区物业管理系统涵盖了物业管理、业主服务、物联网集成等多个方面，通过系统化的管理手段，实现了对小区内各项事务的全面掌控和高效处理。该

易道合之逍遥峰·2024-09-03 16:12

微服务--Nacos

一、Nacos简介Nacos（NamingandConfigurationService）是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。它致力于帮助开发者快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。Nacos支持几乎所有主流类型的服务的发现、配置和管理，包括KubernetesService、gRPC&DubboRPCService、SpringClou

顾以沫·2024-09-03 15:09

使用实例：xxl-job应用在spring cloud微服务下

启动这个启动类，然后按照路径访问http://localhost:8080/xxl-job-admin/3、在你的项目里编写一个单独的微服务，或者不用微服务在项目里直接写一个包也可以，用来放置你的定时任务

努力尝试！·2024-09-03 15:09

服务之间调用的几种方式

服务调用是分布式系统和微服务架构中的核心概念，能够实现不同系统或组件之间的协作和功能整合。优缺点优点模块化开发：可复用性：服务可以被多个应用或系统调用，减少重复开发。分而治之：系统可以拆分为多个独立

ArchManual·2024-09-03 15:08

3分钟说清楚Nacos和Eureka区别，面试不用愁

Nacos和Eureka都是非常优秀的服务注册与发现组件，它们在微服务架构中扮演着重要的角色。然而，这两个组件在实现方式、功能和性能等方面存在一些差异。

打工人何苦为难打工人·2024-09-03 15:07

服务注册和发现的基本流程是怎样的？（面试版）

注册中心原理三个角色服务治理中的三个角色分别是：服务提供者：提供接口供其它微服务访问服务调用者：调用其它微服务提供的接口注册中心：管理服务三者的关系注册中心、服务提供者、服务消费者三者间关系如下：流程如下

雪球不会消失了·2024-09-03 15:06

SpringCloud中什么是服务雪崩，常见的解决方案有哪些？（面试版）

雪崩：微服务调用链路中某个服务的故障，导致整个链路中的所有微服务都不可用。