机器学习整理No.1 第15页

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

使用Python开发可以充分利用其在数据处理、机器学习和Web开发方面的优势，构建一个高性能、可扩展且功能丰富的应用。

Geeker-2025·2025-03-10 02:10

NapCatQQ+Springboot基于onebot协议实现qq机器人

目录了解什么是NapCat？使用流程1.开始安装windows:?Linux：其他：2.启动QQ和NapCatwindows:Linux:3.通过WebUI配置OneBot服务1.获取Token2.配置WebUI（可省略）springboot实现websocket服务端1.新建springboot项目2.测试了解什么是NapCat？由此可以看出NapCat是类似于中间件的东西，也可称之为框架，这里

m0_74824534·2025-03-10 01:35

番外篇 - Docker的使用

Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。

穿梭的编织者·2025-03-10 01:04

MapReduce：分布式计算的基石

它使得在大型商用硬件集群（数千台机器）上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。

Earth explosion·2025-03-10 00:30

核函数及其常见类型

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-09 23:49

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

python | flower，一个强大的 Python 库！

Github地址：https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长，联邦学习（FederatedLearning，FL）逐渐成为一个重要方向。

双木的木·2025-03-09 19:11

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习

小艳加油·2025-03-09 17:52

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）内容摘要：可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好

flex_university·2025-03-09 15:05

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

regionserver实例僵住问题分析

18：30统计图等就不刷新了，但是机器里rs进程在。d08节点还有dn，

spring208208·2025-03-09 13:52

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

nas服务器系列,机架式nas新选择篇一：小型存储服务器硬件挑选

机架式nas新选择篇一：小型存储服务器硬件挑选2020-12-2321:26:2966点赞334收藏88评论前言自己组建家用nas折腾也有一段时日了，从矿难以来的暴风酷云,蜗牛等一众热门的小型nas机器

mogego七海·2025-03-09 12:13

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

【Hadoop】详解HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

2302_79952574·2025-03-09 09:13

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）

weixin_贾·2025-03-09 06:35

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

Linux：gcc/g++编译器的使用

编译器编译过程要经历四个阶段：1.预处理（进行宏替换）-E2.编译（生成汇编）-S3.汇编（生成机器可识别代码）-c4.连接（生成可执行文件或库文件）-ogcc完成过程预处理（进行宏替换）预处理的主要功能包括宏定义

羊驼儿·2025-03-09 06:56

TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了

tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution

无人不智能，机器不学习·2025-03-09 06:53

《5G NR标准：下一代无线通信技术》读书笔记——LTE概述

多点协作和传输2.3增强的控制信道结构3.密集度、微蜂窝和异构部署3.1中继3.2异构部署3.3微蜂窝开关3.4双连接3.5动态TDD3.6WLAN互通4.终端增强5.新场景5.1设备到设备通信5.2机器类型通信

Laolu5·2025-03-09 04:56

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

K8S 集群节点扩容

k8s231192.168.99.2312C4Gmaster1.23.1720.10.24k8s232192.168.99.2322C4Gwoker1.23.1720.10.24k8s233（需上线）192.168.99.2332C4Gwoker1.23.1720.10.24当现有集群中的节点资源不够用，此时就需要给集群扩容添加机器

小小大胖子3·2025-03-09 02:38

08动态库与静态库

汇编：将汇编语言文件翻译为对应处理器的二进制机器码，此时生成*.o文件。链接：将多个*.o文件合并成一个不带后缀的可执行文件。

Bardb·2025-03-09 02:50

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

从概念上讲，课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想，将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩，使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心，通过精心设计

·2025-03-08 23:52

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能，给他俩出了一个辩题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？

null.equals()·2025-03-08 23:22

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，打造强大的私人 AI

步骤1：在VSCode中安装Ollama和CodeGPT要在本地运行DeepSeek，我们首先需要安装Ollama，它允许我们在我们的机器上运行LLM，以及CodeGPT，它是集成这些模型以提供编码辅助的

csdn_aspnet·2025-03-08 23:19

ASP.NET MVC 网站优化总结使用 Gzip 压缩

2.如何启用IIS的Gzip压缩功能：答：首先，如果你需要压缩静态文件（HTML），需要在硬盘上建一个目录，并给它“IUSR_机器名”这个用户的写权限。

飞鸟flyboy·2025-03-08 22:17

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

Manus VS DeepSeek：一文看懂两大AI平台核心差异

它不同于传统的聊天机器人如ChatGPT，后者只能回答问题或提供建议，而Manus、还能够独立思考，能像人类一样主动规划任务、操作电脑软件，最终直接把成果交到你手上。

AI悦读社·2025-03-08 21:49

10分钟极速入门DeepSeek：从注册到实战的全链路指南

1.3跨平台登录：无缝衔接的数字身份第二章交互革命：网页端与API的二元世界2.1网页端：所见即所得的AI画布2.2API调用：工业级AI流水线第三章对话艺术：Prompt工程极简教程3.1基础语法：让机器理解人类的三要素

暴怒的代码·2025-03-08 21:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

图像处理篇---opencv中的图像特征

纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

神经网络：让机器学会“观察与思考“的数字大脑

你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑"，它的工作原理既神秘又有趣：1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成，神经网络的基本单元是"人工神经元"。每个神经元接收多个输入信号（比如图片的像素值），每个信号被赋予不同的"权重"（重要性），然后通过类似"加权投票"的方式计算总和。当总和超过某个阈值时，神经元就会"激活"，输出一个信号。这个过程模仿了生物神经元的"全或无"放电机制。2.神经元的超

安意诚Matrix·2025-03-08 16:10

光学超表面的人工智能

人工智能，尤其是机器学习的优化，为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响：AI支持的超表面可制造性设计（DFM）、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。

Luis Li 的猫猫·2025-03-08 14:54

python selenium兼容性_Selenium学习整理(Python)

1准备软件SeleniumIDEfirebug-2.0.19.xpifirepath-0.9.7-fx.xpiFirefox_46.0.1.5966_setup.exe由于火狐浏览器高版本以后就不支持firebug,最好下载安装49版本以下的。selenium_ide-2.9.1.xpiWebDriverpipinstallseleniumchromedriver.exeIEDriverServe

k程·2025-03-08 13:48

Docker整理

preprod（预生产）生产环境：prodDocker概念：1.是一个开源的应用容器引擎2013年初2.基于go语言实现3.Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级别可移值发布到任何linux机器上

小白整理·2025-03-08 13:03

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