机器学习知识点第14页

rh124第九章知识点问答----白熊的Linux学习之旅12

第9章控制服务和守护进程1.守护进程(Daemon)是什么？列举一些常见的守护进程。答：守护进程是执行各种任务的后台等待或运行的进程。一般情况下，守护进程在系统引导时自动启动并持续运行至关机但可手动停止。且守护进程多以d结尾。常见的守护进程有Systemd2.怎么理解systemd.unit？列举一些常用的单元类型。答：systemd.unit是一个抽象的概念，用于定义一类对象，这类对象是系统知道

白白白白熊爱打APEX·2024-09-05 14:08

在下小天n·2024-09-05 13:33

前端学习：如何将数据存储到chrome浏览器localStorage中（详细）

localStorage的基本操作——存储、读取、删除、JSON格式数据的处理知识调用核心干货知识调用文章中可能用到的知识点前端学习：浏览器缓存方式有哪些（cookielocalstoragesessionstorage

Dorable_Wander·2024-09-05 13:01

深度学习的发展历程

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

【Python】Pandas：数据分析

这些知识点将帮助初学者快速上手并掌握Pandas的核心功能。数据分组（Grouping）数据分组是数据分析中的常见操作，Pandas的groupby()方法允许我们按列对数据进行分组，然后对每个组执

T0uken·2024-09-05 12:29

【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-05 12:27

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

码农三叔·2024-09-05 11:52

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

eeee~~·2024-09-05 11:19

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

小琳ai·2024-09-05 10:06

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

阅读践行·知行合一之阅读记录（4）

第四章专注力——情绪和智慧的交叉地带1.今日章节重点：①为什么容易走神②了解如何深度沉浸2.今日践行主题尝试找回自己的专注力——————ฅ՞••՞ฅ———————布衣暖暖—2022.4.6—阅读记录1.知识点

布衣暖暖·2024-09-05 09:49

如何更好吸收和内化书本知识

这一过程中相当于自己巩固了一遍又学到了新的知识点。读书或学习要有目标感。从角色、场景和目标来定，这样效果才明显。

纽扣St1205·2024-09-05 08:27

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

叶绿先锋·2024-09-05 08:23

机器学习面试题目分享面试经验分享机器学习算法工程师深度学习经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

好家伙VCC·2024-09-05 08:53

深度学习100问51:什么是mini-batch

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

计算机网络之什么是 DoS、DDoS、DRDoS 攻击

这是涉及网络安全的一个知识点，DDos还会挺常见的，如SYNFlood。DOS:(DenialofService),翻译过来就是拒绝服务,一切能引起DOS行为的攻击都被称为DOS攻击。

GoGo在努力·2024-09-05 07:47

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

量子位AI·2024-09-05 05:06

结构体知识点

///结构体是把单一类型组合在一起的做法///define不是关键字，是一个预处理指令///structStu//这是一个类型（类似于int）通过类型创建变量，不占空间，只有变量创建出来，才能占据空间{charname[20];intage;charsex[10];chartele[12];};voidprint(structStu*p)//p是指针，里面存的数据类型是地址{//p中存储的是地址。

别辜负这场相遇·2024-09-05 04:32

【LeetCode-SQL每日一练】——2. 第二高的薪水

接下来小梦会带领小伙伴们一起每天刷一道LeetCode-数据库（SQL）相关的题目，然后在文章后例举相关知识点帮助小伙伴们学习与巩固，更好的掌握SQL。??♂小伙伴们如果在学习过程中有不

m0_67401920·2024-09-05 01:14

(十)巨幕页头和警告框

本节知识点巨幕组件页头组件缩略图组件警告框组件(一)巨幕组件jumbotron巨幕组件主要就是展示网站的关键性区域有圆角没有占满全屏网站标题学习网站更多内容第二种无圆角，占满全屏标题这是一个学习分享的平台标题

我拥抱着我的未来·2024-09-05 00:43

开始切换到 Kotlin: 谷歌工程师给初学者的知识点总结

image在2019年的I/O大会上，我们曾宣布Kotlin将会是Android应用开发的首选语言，但是，部分开发者们反馈仍不清楚如何切换到Kotlin，如果团队中没有人熟悉Kotlin，一开始直接使用Kotlin进行项目开发还是会令人生畏。在AndroidStudioProfiler团队内部，我们是通过几个步骤克服了这个问题，第一步是要求所有的单元测试使用Kotlin编写。这么做有效避免了我们犯

谷歌开发者·2024-09-04 23:13

鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~

北向开发的目标是为鸿蒙生态系统构建丰富多样的应用程序，满足用户在不同场景下的需求。通过北向开发，开发者可以充分利用鸿蒙操作系统的独特优势和强大功能，为用户带来全新的体验，同时也为自身创造更多的商业机会和价值。开发技术与特点1.分布式技术：鸿蒙操作系统的一大特色是分布式能力，北向开发可以充分利用这一特性，实现跨设备的应用协同。例如，在手机、平板、智慧屏等设备之间实现数据共享、任务流转和多屏互动。2.

CTrup·2024-09-04 22:56

基于python的游戏玩家行为数据分析与预测_python有付费数据如何做简单预测(1)

一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

2401_84538391·2024-09-04 22:56

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

【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

周日例会要点

被生拉硬拽地集合在每周日晚必开的会议室，听正副主任轮番轰炸打上满满的鸡血，全方位地寻找你要努力工作的理由，你要抓好学生的理由，你要上好课得必要性，你要摸准出题的规律和重难点，怎样高效利用课堂，怎样高效抓好学生，怎样做到知识点的全覆盖

潇风sunny·2024-09-04 20:54

最高效的学习方法

三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习

君子务本2022·2024-09-04 20:19

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

T4周：猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

KLaycurryifans·2024-09-04 18:03

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

Python知识点：如何使用Python实现语音识别

要在Python中实现语音识别，你可以使用SpeechRecognition库，它是一个功能强大的库，能够识别音频中的语音并将其转换为文本。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用这个库进行语音识别。步骤1：安装依赖库首先，你需要安装SpeechRecognition库和pyaudio库。你可以使用以下命令安装这些库：pipinstallSpeechRecognitionpipinstallpyau

超哥同学·2024-09-04 18:00

牛客（最小花费爬楼梯）

最小花费爬楼梯题目题解(131)讨论(110)排行面经new时间限制：1秒空间限制：256M知识点动态规划描述给定一个整数数组cost，其中[]cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需要支付的费用，下标从

希望有朝一日能如愿以偿·2024-09-04 17:58

牛客（两个数组的交集）

NC313两个数组的交集题目题解(19)讨论(7)排行面经new简单通过率：29.64%时间限制：1秒空间限制：256M知识点二分哈希排序双指针描述给定两个整数数组分别为1nums1,2nums2，找到它们的公共元素并按返回

希望有朝一日能如愿以偿·2024-09-04 17:28

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

我为什么参加弘丹写作训练营

3、没有系统做过读书笔记，写作时当用到某些知识点时，好比是大海老针。鉴于以上三个困惑，加之以前对弘丹老师课程

木子可_a538·2024-09-04 17:02

MySQL基础学习知识点和重点（三）JDBC操作和连接池

文章目录一、JDBC1.1理解JDBC1.1.1概述1.1.2JDBC程序的开发步骤1.1.3JDBC程序的代码步骤1、注册驱动2、获取连接3、编写sql4、创建Statement对象5、执行Sql语句，接收结果6、关闭连接1.1.3Statement的三个问题1.sql的拼接问题2.sql的注入问题3、sql拼接不支持blob等二进制类型1.1.4PreparedStatement对象1.2获取

Charles_ZengYC·2024-09-04 16:52

2021-2-11晨间日记

准确的说是开始用手机工作）6点半就寝：11点零6分天气：阴风心情：慌踏实纪念日：集体又长一岁任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：数据工作日更改进：学会应付习惯养成：随时记录周目标·完成进度50%学习·信息·阅读剧本沙知识点健康

赶路的孩子·2024-09-04 16:39

第一次双周赛+week4

第一次双周赛+Week4第一次双周赛7-2a*b知识点：十六进制数的高精度乘法核心代码：用两个for循环处理for(inti=0;i=16){z[len3+1]+=z[len3]/16;z[len3]%

羊毛_·2024-09-04 15:47

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

【Kubernetes知识点问答题】配置存储卷

目录1.解释什么是Kubernetes的Volume。2.解释emptyDir卷类型的特征。3.解释hostPath卷类型的特征。4.解释PV卷类型的特征。5.什么是PVC，如何使用它。6.PV有哪几种访问模式，详细说明。7.解释PV的回收策略。1.解释什么是Kubernetes的Volume。（1）容器中的文件在磁盘上是临时存放的，这给在其中运行的某些应用程序会带来一些问题：①其一是当容器在崩溃

summer.335·2024-09-04 14:31

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

高考地理简答题100个小知识点，你了解多少？

第Ⅰ部分地球与地图一、地球与地球仪1.试描述地球的形状并列举出证据。形状：球体。证据：①麦哲伦环球航行路线；②地球卫星照片；③月食时月球表面地球的影子；④海边看帆船时，总是先看到桅杆，再看到船身；⑤站得高看得远。2.说明纬线的形状及纬线长度随纬度的变化规律。形状：圆。规律：自低纬度向高纬度递减。3.说出地球运动的形式及各种形式产生的地理现象。形式：自转和公转。自转地理现象：①昼夜更替；②时间差异；

高三早知道·2024-09-04 12:13

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

何曾想磨刀不误砍柴工如此重要

比喻学习时生吞活剥，不加思考笼统含糊的吸收知识点。时下火爆的APP美团大家耳熟能详，创始人王兴管理团队时常说的是做好基本功，服务好顾客的基本需求提高效率和质量，拥

丢丢d初訫啊·2024-09-04 10:03

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

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