机器学习数据分析笔记第3页

竞品已占据市场先机，如何找到差异化突破口

·2025-03-25 23:09

使用UE4制作RPG类游戏（学习笔记6）（技术笔记5）＜刺客信条＞

项目介绍SLG：策略游戏SRPG:模拟类角色扮演游戏FTG：格斗游戏SPG：体育竞技类游戏MSC∶音乐游戏RCG（RAC）：竞速游戏STG：射击类游戏FPS：第一人称视角射击游戏TPS：第三人称视角射击游戏RPG：角色扮演游戏由玩家扮演游戏中的一个或数个角色，有完整的故事情节的游戏。玩家可能会与冒险类游戏混淆，其实区分很简单，RPG游戏更强调的是剧情发展和个人体验，一般来说，RPG可分为日式和美式

FS9000·2025-03-25 22:26

StarRocks Awards 2024 年度贡献人物

在过去一年，StarRocks在Lakehouse与AI等关键领域取得了显著进步，其卓越的产品功能极大地简化和提升了数据分析的效率，使得"OneData，AllAnalytics"的愿景变得更加触手可及

StarRocks_labs·2025-03-25 22:24

【C++】深入理解类与对象：面向对象编程的核心

个人主页：Yui_Linux专栏：LinuxC语言笔记专栏：C语言笔记数据结构专栏：数据结构C++专栏：C++文章目录1.面向过程和面向对象的初步认识2.类的引入3.类的定义4.类的访问限定符及封装4.1

Yui_·2025-03-25 22:54

python学习笔记：range()函数用法

>>>range(1,5)#代表从1到5(不包含5)[1,2,3,4]>>>range(1,5,2)#代表从1到5，间隔2(不包含5)[1,3]>>>range(5)#代表从0到5(不包含5)[0,1,2,3,4]再看看list的操作:array=[1,2,5,3,6,8,4]#其实这里的顺序标识是[1,2,5,3,6,8,4](0，1，2，3，4，5，6)(-7,-6,-5,-4,-3,-2,-

sunhaoning·2025-03-25 21:49

Leetcode 刷题笔记图论part05

卡码网107寻找存在的路径初识并查集并查集功能：寻找根节点，函数:find(intu)，也就是判断这个节点的祖先节点是哪个将两个节点接入到同一个集合，函数:join(intu,intv)，将两个节点连在同一个根节点上判断两个节点是否在同一个集合，函数:isSame(intu,intv)，就是判断两个节点是不是同一个根节点classUnionFind:def__init__(self,size):s

平乐君·2025-03-25 21:17

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。

2301_79809972·2025-03-25 20:12

科学计算（2）：矩阵特征值计算

系列笔记为上科学计算课上随意记下的笔记，可能有一些凌乱，勉强凑合着看。以记录和梳理为主，证明较少。关于特征值的求解主要有两种方法，一类是基于矩阵相乘的迭代幂法，另一类是基于正交相似变换的方法。

♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

【机器学习】什么是逻辑回归？

什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。通俗易懂的理解我们可以通过一个简单的例子来理解逻辑回归。例子：判断一个学生是否能通过考试假设你是一个老师，想要通过学生的学习时间（每周学习的小时数）来预测他们是否能够通过考试（通过或不通过）。为了让问题更简单，我们假设一个学生的学习时间和

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

[笔记]Linux平台设备与驱动匹配创作机制详解

0：前言在最近项目中涉及到了linux的驱动层与应用层之间的交互，在项目过程中发现对这两个层级之间应该怎么相互交互还不胜了解，因此本片笔记对这个驱动层与应用层之间的相互交互进行记录学习；在Linux内核开发中

BROKENBOAT·2025-03-25 19:04

2024年河南省职业院校技能大赛高职组 “大数据分析与应用” 赛项任务书（四）

2024年河南省职业院校技能大赛高职组“大数据分析与应用”赛项任务书（四））背景描述：任务一：Hadoop完全分布式安装配置（25分）任务二：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取任务三：数据采集与实时计算

落寞的魚丶·2025-03-25 19:32

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学假设你是一个刚接触逻辑回归的学生，如何能够快速理解并构建逻辑回归的理论体系，帮助进行后续机器学习课程？

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

【嵌入式学习笔记】---- MCO时钟

在STM32系列微控制器中，MCO（MicrocontrollerClockOutput）时钟输出功能是一项非常实用的功能，它可以用来将内部时钟信号输出到外部引脚，为外部设备提供时钟信号。本文将深入探讨STM32中MCO时钟输出功能的原理、配置以及应用场景。MCO时钟输出功能简介MCO时钟输出功能允许将STM32微控制器内部的时钟信号输出到指定的引脚上。通过配置MCO时钟输出功能，可以将系统时钟、

@Luminescence·2025-03-25 18:53

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

·2025-03-25 18:30

【Java基础笔记】第十二章 ArrayList类

目录前言第十二章ArrayList类12.1集合概述12.1.1数组的特点12.1.2集合的特点12.2ArrayList快速入门12.2.1ArrayList集合12.2.2ArrayList集合的对象获取12.2.3ArrayList集合添加元素的方法12.3ArrayList对于泛型的支持12.3.1泛型概述12.3.2举例12.4ArrayList常用API【ArrayList集合案例1】

Silence丶·2025-03-25 18:50

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

【Docker】搭建达梦数据库（基于 X86 架构）

本文内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发、订阅专栏！

行者Sun1989·2025-03-25 16:39

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

Tailwind CSS 学习笔记(二)

一、辅助工具在vscode中使用TailwindCSS，可安装官方提供的TailwindCSSIntelliSense插件，该插件可以提供自动补全、语法高亮及检查功能。二、TailwindCSS中的基本单位CSS中常见单位1、绝对单位绝对单位的值固定，不依赖其他元素或设备特性，通常用于打印或固定尺寸场景：像素(px):表示屏幕上的物理像素点，是绝对单位中最常用的。但实际物理尺寸受屏幕分辨率（dpi

SSHSHLSH·2025-03-25 14:22

Tailwind CSS 学习笔记(一)

一、简介TailwindCSS是一个工具优先的CSS框架，只需书写HTML代码，无需书写CSS，即可快速构建美观的网站。二、优点1、简洁、规整，避免了随意取类名TailwindCSS的工具类(Utilityclasses)能够为你提供一套约束系统，避免让你的样式表中出现随意的取值。它让颜色、间距、排版、阴影以及一切取值保持一致，并最终形成一个精心构建的设计系统2、灵活性强、你所想地就能实现由于Ta

SSHSHLSH·2025-03-25 14:52

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress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

·2025-03-25 13:51

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用2.2.2.2基于规则的IDS2.2.2.3机器学习在车内网络入侵检测中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

大数据（2）Hadoop架构深度拆解：HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优

2.1联邦架构的深度实践2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle机制全链路优化3.2资源调度革命：从MRv1到YARN3.3企业级编码规范四、千亿级数据分析实战

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-25 13:48

chatgpt赋能Python-python_docx_目录

简介Python是一种非常优秀的编程语言，主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中，常常需要使用文档处理相关的工具，例如MicrosoftWord。

李自提·2025-03-25 13:45

C++输入和输出：控制台I/O（键盘和屏幕）及文件I/O详细笔记

从控制台I/O（键盘和屏幕）到文件IO记录明白C++输入和输出）输入和输出概述1、CPP输入输出的管理：2、流类库3、流对象的建立和使用及输入输出的实现4、Ostream对象cout及其部分类方法4.1左移（“>”)操作符的重载4.2Ostream包含的常用方法（供cout流对象调用）：5、istream对象cin及其部分类方法6、与while()循环相关的判定句7.命令行处理技术输入和输出概述多

QQ烟雨徐行·2025-03-25 13:44

DW2.0下一代数据仓库架构_第19章 DW2.0和非结构化数据(读书笔记)

cuiba1921·2025-03-25 12:12

2025年应对远程设备威胁的顶级网络安全工具

FreeBuf-·2025-03-25 12:10

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

基于大数据的滴滴出行数据分析与可视化系统(源码+vue+可视化大屏展示+爬虫分析+讲解等)

收藏关注不迷路！！文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录程序资料获取一、项目技术二、项目内容和项目介绍三、核心代码四、效果图五、资料获取程序资料获取文末获取资料一、项目技术开发语言：Pythonpython框架：Django软件版本：python3.7/python3.8数据库：my

qq_1406299528·2025-03-25 10:29

Python爬虫实战：爬取猫眼与淘票票电影票务平台数据

对于数据分析师、开发者或电影行业从业者而言，从这些平台爬取数据是一个非常有价值的任务。在本文中，我们将深入介绍如何使用Python爬虫技术，爬取猫眼和淘票票电影票务平台上的数据。

Python爬虫项目·2025-03-25 10:52

Python爬虫实战：携程旅游平台数据爬取

对于旅行爱好者、数据分析师或商家来说，爬取携程网站上的旅游数据，能够帮助他们更好地了解市场需求、优化旅游路线、提高酒店预订率等。

Python爬虫项目·2025-03-25 10:52

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

无论是大量文件上传、广泛的数据分析脚本，还是复杂的构建过程，我们最不希望的就是我们的机器在任务中途进入睡眠状态。输入caffeinate命令–macOS的内置解决方案，可在您最需要时保持系统唤醒。

好好学习 666·2025-03-25 10:51

python爬虫学习笔记-requests基础

我们都知道，当前我们所处的时代是大数据的时代，在大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集。优

资料小助手·2025-03-25 09:49

python学习笔记--实现简单的爬虫(一)

任务：爬取豆瓣最受欢迎的250个电影的资料链接：豆瓣电影Top250用浏览器打开后，使用F12或鼠标右键--检查，查看网页的源代码，分析网页结构，如下图所示：分析后得知：1.电影名位于class为hd的div中，里边嵌套中一层a标签和span标签，最终目的地为；2.电影评分位于class_="rating_num"的span中；3.电影资料位于class_="bd"的div中；参见下图：下面通过编

moxiaoran5753·2025-03-25 09:48

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

阿里二面：双亲委派机制？原理？能打破吗？

小龙coding·2025-03-25 08:11

ensp学习笔记

目录eNSP介绍VRP的介绍eNSP具有的显著特点任务实施——添加网络设备并修改标签名任务实施——配置设备主菜单包含的内容工具栏网络设备区工作区设备接口区任务实施——设置设备名称任务实施——设置系统时钟任务实施——设置标题信息任务实施——查看网络设备的基本信息任务实施——配置设备接口信息使用undo命令行undo命令用户恢复默认设置undo命令用来禁用某个功能undo命令用户删除某项配置命令行在线

我就是一粒沙·2025-03-25 07:04

软件测试笔记｜web自动化测试｜什么是class_name元素定位？

在Web自动化测试中，class_name元素定位是通过HTML元素的class属性值来定位页面元素的一种方式。例如，有一个HTML元素Somecontent，在自动化测试中可以使用测试框架提供的方法，通过“my-class”这个class属性值来定位到这个div元素。class_name定位的优点是：1.如果页面上的元素具有独特的class属性值，定位相对容易。2.可以同时定位多个具有相同cla

阳哥整理软件测试笔记·2025-03-25 06:59

前端面试题总结(PS:尊重劳动成果拿或者要原笔记记得滴滴)

前端优化性能的方法压缩字体文件使用fontmin-webpack插件对字体文件进行压缩减少HTTP请求使用字体图标iconfont代替图片图标使用webp格式的图片减少重绘重排使用事件委托使用WebWorkershtml+css1.HTML和CCS3新增那些内容？广义上的html5指的是最新一代前端开发技术的总称，包括html5，CSS3，新增的webAPI。Html中新增了：header,foo

掉头发的前端酒窝妹妹·2025-03-25 06:54

vue实战笔记整理——用户列表小案例

vue实战——笔记整理——黑马用户列表案例目录1.初始化项目1.1梳理项目结构1.2修改项目的开发调试配置1.3初始化路由1.4使用路由渲染UserList组件2.渲染用户列表组件2.1安装并配置axios2.2

Thaley·2025-03-25 05:51

性能测试笔记

3、JMeter基础JMeter简介JMeter是免费、开源、纯Java开发的性能测试工具，JMeter可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下的测试它们的强度和分析整体性能。能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序是否返回了你期望的结果，JMeter允许使用正则表达式来创建断言CGI(CommonGatewayInterface)是WWW技术中最

云半S一·2025-03-25 05:49

BatteryHistorian环境搭建配置

BatteryHistorian数据分析BatteryHistorian环境配置1.Go语言环境配置1.下载安装(go1.8.windows-amd64.msi)https://studygolang.com

Ansen360·2025-03-25 05:16

Springboot之RequestContextHolder 学习笔记

1.核心作用RequestContextHolder是Spring框架中用于管理当前线程请求上下文的工具类。它的主要功能包括：存储请求上下文：通过ThreadLocal存储与当前线程绑定的RequestAttributes对象（如ServletRequestAttributes）。全局访问点：提供静态方法，允许任意层代码（如Service或DAO层）无需显式传递HttpServletRequest

走向自由·2025-03-25 05:16

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。

KsClang·2025-03-25 05:16

题型笔记 | Apriori算法

目录内容拓展知识内容其步骤如下：扫描全部数据，产生候选项111项集的集合C1C_1C1根据最小支持度，由候选111项集的集合C1C_1C1产生频繁111项集的集合L1L_1L1。若k>1k>1k>1，重复步骤(4)(4)(4)、(5)(5)(5)和(6)(6)(6)由LkL_kLk执行连接和剪枝操作，产生候选k+1k+1k+1项集的集合Ck+1C_{k+1}Ck+1。根据最小支持度，由候选k+1k

Mryan2005·2025-03-25 05:14

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