机器学习案列

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

MySQL高阶操作的详细步骤说明，结合了索引优化、事务管理、存储过程、触发器等核心功能

以下是MySQL高阶操作的详细步骤说明，结合了索引优化、事务管理、存储过程、触发器等核心功能：一、索引优化创建索引语法：CREATE[UNIQUE]INDEX索引名ON表名(列1,列2...)示例：CREATEINDEXidx_ageONstudents

最爱で毛毛熊·2025-02-26 07:38

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。

·2025-02-26 05:01

python中的join函数连接dataframe_Python Pandas pandas.DataFrame.join函数方法的使用

DataFrame.join(other,on=None,how='left',lsuffix='',rsuffix='',sort=False)源代码在索引或键列上与其他DataFrame连接列。

weixin_39597868·2025-02-26 03:11

Pandas——DataFrame对象用法

Pandas——DataFrame对象用法一、创建pandas的DataFrame对象二、使用pandas读取excel文件三、访问pandasDataFrame中的元素四、获取DataFrame的行数和列数五

William.csj·2025-02-26 02:06

c语言中二维数组在内存中的存放,在C语言里二维数组在内存中的存放顺序是什么？...

在c语言里二维数组在内存中的存放顺序是按行存放的，二维数组A[m][n]，这是一个m行，n列的二维数组，设a[p][q]为A的第一个元素，即二维数组的行下标从p到【m+p】，列下标从q到【n+q】即可。

小马新志·2025-02-26 01:31

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

一段电机转子表磁数据谐波幅值计算的MATLAB代码（需要自取）

clcclearalldata=xlsread('data');%Excel表格data数据即为测量的表磁数据[M1,N1]=size(data);%行即为采集的数据点，列即为层数%设置采样率为数据点数

Deepdaq·2025-02-25 23:48

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备

山海青风·2025-02-25 23:43

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

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·2025-02-25 22:39

SQL中如何使用GROUP BY语句

GROUPBY语句在SQL中用于：将行数据根据列进行分组。当你想要对数据进行分组并对每个分组进行聚合计算（如计数、求和、平均等）时，GROUPBY非常有用。

用完记得换回去·2025-02-25 22:08

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

如何在 Linux 中检查未挂载的磁盘

未挂载的磁盘通常在MOUNTPOINT列中显示为空。

小白糖的狗狗叫鸡蛋·2025-02-25 21:59

MVCC（多版本并发控制）底层原理

在MySQL的InnoDB存储引擎中，MVCC是通过隐藏列、ReadView快照和undolog来实现的。

·2025-02-25 20:47

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁

天行者@·2025-02-25 20:53

需求不明确、没有列基准计划的项目，如何管理项目过程及进度

在项目管理中，需求不明确、没有基准计划是常见但又极具挑战性的情境。面对这种情况，项目经理必须采取灵活的管理方式，依赖经验判断、团队协作和适当的工具来应对不确定性。首先，通过持续沟通和需求梳理，可以在项目进行过程中逐步明确需求，避免大规模的需求变更；其次，即便没有正式的基准计划，仍可以通过设定临时里程碑、进行小范围的迭代和灵活的进度追踪来管理项目进度。本文将结合实际经验，详细探讨如何在这些不确定的环

·2025-02-25 20:44

python读取excel丨换一种存储格式, 读取速度提升几倍

今天用了一个88万行13列的表格,按不同的方式读取比较读取用时如下:excel文件:文大小61.9M,读取用时200秒csv文件:文件大小194M,读取用时5秒hdf文件:文件大

python技巧(数据分析及可视化)·2025-02-25 19:16

hbase put 写入数据慢_HBase

逻辑结构物理存储结构数据模型逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。HBase的底层物理存储结构(K-V)。

马斯克·贾·2025-02-25 16:25

如何用HBase轻松管理海量数据？

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，专门用来处理大规模数据。它基于Google的

狮歌~资深攻城狮·2025-02-25 15:46

MySQL高性能优化规范建议

需要将其用单引号括起来）数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀所有存储相同数据的列名和列类型必须一致

2301_80148369·2025-02-25 13:04

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

【YashanDB 知识库】jdbc 查询 st_geometry 类型的数据时异常

问题现象某客户的业务在通过YashanDBjdbc驱动查询含有st_geometry列的数据时，报如下异常：YAS-00101cannotallocate0bytesforanlHeapMalloc问题的风险及影响影响客户的正常业务运行问题影响的版本所有的

·2025-02-25 12:03

清单管理工具：个人与团队的效率倍增器

●梳理筛选出关注的重点：通过列清单

·2025-02-25 11:30

Debezium日常分享系列之：Debezium 3.1.0.Alpha2发布

日常分享系列之：Debezium3.1.0.Alpha2发布模式历史配置默认值的变更可能的Vitess数据丢失Oracle的ReselectColumnsPostProcessor行为变更Reselect列后处理器的错误处理模式

快乐骑行^_^·2025-02-25 11:21

第三章：css知识点总结

样式选择器执行级别选择器名称执行级别效果示列使用示列行内样式第一级别我是行内样式我是行内样式ID选择器小于行内样式ID选择器样式ID选择器样式#pid{color:red;}class类名选择器小于ID

java_大队长·2025-02-25 11:50

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

星环科技·2025-02-25 11:16

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。

Rain松·2025-02-25 10:44

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。

威哥说编程·2025-02-25 09:35

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。

静默.\\·2025-02-25 08:34

【二分查找】P11201 [JOIG 2024] たくさんの数字 / Many Digits|普及

具体地，给定两个长度为NNN的序列A,BA,BA,B，她会在第iii行第jjj列的格子上写下Ai+BjA_i+B_jAi+Bj。Aoi想知道写出这些数需要多少个字符。也就是说，你需要求出写出的N

闻缺陷则喜何志丹·2025-02-25 08:01

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系，收集到如下2×22×22×2列联表数据（调查了170170170人）：肯定否定合计男生222222888888110110110女生

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析