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机器学习知识点
高中化学
知识点
总结归纳,一轮复习必备!
就化学这一学科来说,
知识点
非常多,同学们在一轮复习时,一定要整理好学习笔记,把书读“厚”。
爱学习的花花
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2024-02-20 01:38
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的
机器学习
算法之一。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
python零散
知识点
1.缩进问题:’‘’字符串‘’‘也要和函数运行代码缩进格式保持一致2.cvxpy(线性规划问题的使用)来自pycharm给出的解释:混合整数程序在混合整数程序中,某些变量被限制为布尔值(即0或1)或整数值。您可以通过创建具有只有布尔值或整数值条目的属性的变量来构造混合整数程序:Createsa10-vectorconstrainedtohavebooleanvaluedentries.x=cp.V
#self-discipline#
·
2024-02-20 01:11
python
python
会说话不等于口才好
最近的自己很焦虑,焦虑自己的少言寡语,朋友少,不会说话,便开始上网寻找一个答案,来寻找解决的方法~于是看到了一些观点和说法很契合现在自己的状态,也想多看一些
知识点
来改变一下自己,便想把它分享下来,顺便记录一下
该起床学习啦啦
·
2024-02-20 01:30
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1,0和1分别代表一类)于解决二分类(0or1)问题的
机器学习
方法
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
周末推好课系列《六》:《普穷爸爸 富爸爸》、《小狗钱钱》
再次听到路上读书对这本书的解读,发现自己还是遗漏了许多
知识点
,这本书值得我们一读再读。这本书帮助我建立了正确的资产和负债理念:汽车是负债,自住的房产是负债。
今朝花树下
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2024-02-20 01:00
年后面试,最好不要有这几种心态
成功目录我得找个特别完美的工作留下还是跑路,好纠结这个面试没啥,随便面面完全准备好了再面我和面试官是对立的面试官让我不爽面的不好,放弃吧失败了好几次,没信心了的面试常常是源于实力+运气,失败的面试可能会有各种各样的原因,
知识点
的盲区
王果冻ddd
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2024-02-20 01:55
面试
职场和发展
javascript
开发语言
深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在
机器学习
和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
关于Sora文生视频你需要知道的核心
知识点
,OpenAI Sora技术报告原文深度解读
一句话解释Sora本质是什么?Sora,它是一个视频生成模型,能够根据文本提示词创建高质量的视频内容。Sora爆火的原因是什么?Sora的开发标志着在视频生成领域的一个重大进步,它能够处理各种持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像,生成高清晰度的视频(注:Sora之前的runway,pika等产品生成的视频要么最多只有8秒,要么画面太模糊,不连贯,人物变形)。这意味着Sora不仅能够理解和生成复杂的
明羊羊
·
2024-02-20 01:54
人工智能
计算机视觉
第一章节 绪论以及第二章节 线性表
文章目录第一章节
知识点
1
知识点
2第二章节第一部分基本概念线性表的顺序表示和实现线性表的链式表示和实现第二部分链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点(2009统考真题)21.合并两个有序链表23.
Q天马A行空Q
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2024-02-20 01:29
数据结构
数据结构
算法
绪论
线性表
c++
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
掌握
机器学习
和深度学习:了解
机器学习
和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
ABEL in China
·
2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
生活一成不变,感觉没有意义怎么办……
最近我一直上课,在培训学校靠课时费养活自己,这样每天至少八个小时的时间不属于我自己,属于那个讲台,重复着大量的
知识点
,自己就像一台机器一样不断重复,每天重复的生活,在很多行业岗位上面都会出现,因为一个工作必然包含着重复性
奋力奔跑人
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2024-02-19 23:47
c语言指针基础
知识点
以下是c语言中所有指针的
知识点
及相应代码示例:1.定义指针变量指针变量用于存储内存地址。可以通过运算符“*”来定义指针变量。示例代码:i
御翮
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2024-02-19 23:37
c语言
开发语言
后端
Docker 第十六章 : Docker 三剑客之 Compose(二)
第十六章:Docker三剑客之Compose(二)本章
知识点
:DockerComposeYAML模板文件包含哪些顶层元素与用法、docker-compose常用命令22个。
半部论语
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2024-02-19 23:36
Docker/K8s云原生实践
docker
容器
运维
云原生
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过
机器学习
、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。
御翮
·
2024-02-19 23:35
人工智能
机器学习
在过去50年,
机器学习
的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩
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2024-02-19 23:23
PRML
机器学习
tensorflow学习笔记(二):
机器学习
必备API
因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和
机器学习
模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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2024-02-19 23:23
深度学习
机器学习
深度学习
机器学习
中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515
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2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
协调尺度:特征缩放在
机器学习
中的重要作用
目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是
机器学习
和数据分析预处理阶段的关键步骤,在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生
·
2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
【Rust 基础篇】Rust Never类型:表示不会返回的
完整的Java代码如下所示importjava题解|#小猪摘水果#题目考察的
知识点
:数组排序题目解答方法的文字
2301_79125642
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2024-02-19 23:40
java
机器学习
---HMM前向、后向和维特比算法的计算
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 23:23
机器学习
机器学习
算法
python
【
机器学习
笔记】5
机器学习
实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
RIKI_1
·
2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
和统计学的区别?
1、本质区别:目标:
机器学习
的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:
机器学习
中生成模型的问题无监督学习是
机器学习
和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:超参数优化篇(超详细)
假设您的
机器学习
项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
机器学习
网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c
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2024-02-19 23:47
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习
中为什么需要梯度下降
在
机器学习
中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
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2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
大数据
深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
创新设计与技术突破:嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景
嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景非常广阔,创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹
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2024-02-19 23:45
人工智能
机器学习
注册消防师技术实务框架分析
之所以难,是因为这门考试
知识点
特别多、数据量大,而且数据有些一样、有些相近、有些不一样。另外,不仅要记准
知识点
,还要会运用,且还要前后几个
知识点
串联起来运用,如果有一处知识不知道,那么题还是做不出来。
呼呼海爸
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2024-02-19 23:03
《算法零基础100讲》(第75讲) 滑动窗口(一) - 固定窗口
每天专栏的题,做不出来没关系,因为困难的题涉及
知识点
较多,可能会涉及到后面的章节,所以不要着急,内容能看懂,能自己分析,能做出简单题就行。 在刷题的过程中,总结自
英雄哪里出来
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2024-02-19 22:59
《算法零基础100讲》
算法
数据结构
滑动窗口
kotlin中构造函数,伴生对象的讲解
kotlin中构造函数,伴生对象的讲解在kotlin中有一些
知识点
看起来好像挺简单的,好像我们使用着确实也没有问题?
爱海贼的小码农
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2024-02-19 22:40
kotlin基础
kotlin
08.Python综合应用 —— 名片管理系统
目标综合应用已经学习过的
知识点
:变量流程控制函数模块开发名片管理系统系统需求程序启动,显示名片管理系统欢迎界面,并显示功能菜单**************************************
__元昊__
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2024-02-19 22:01
iOS基础
知识点
012
图像http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/73927491.KVODelegationNSNotification特点:1.1通知:通知比较灵活,不需要编写多少代码,实现比较简单;对于一个发出的通知,多个对象能够做出反应,即1对多的方式1.2代理:代理的语法比较严格,如果delegate中的一个方法没有实现那么就会出现编译警告,需要定义很
i爱吃土豆的猫
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2024-02-19 22:02
JS的高级用法
通过阅读本文,你将了解到JS的高级
知识点
以及实际应用技巧,如高级数据结构和算法、函数式编程、异步编程和面向对象编程。我们会利用代码实例来让大家更好地理解这些
知识点
。同时,我们也会
一只理智恩
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2024-02-19 21:33
js
javascript
前端
ajax
node.js
vue.js
react.js
es6
华为机考入门python3--(14)牛客14-字符串排序
分类:列表、排序
知识点
:字典序排序sorted(my_list)题目来自【牛客】defsort_strings_by_lex_order(strings):#使用内置的sorted函数进行排序,默认是按照字典序排序
软件工程小施同学
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2024-02-19 20:48
华为机试机考
华为
算法
【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析
GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,
机器学习
这门技术也越来越重要
人才程序员
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2024-02-19 20:23
stm32
嵌入式硬件
单片机
c
c++
SpringMVC 学生成绩管理系统web课设源码分享
本文不是一个教程,没有
知识点
。就是单纯的分享整个项目源码(包括配置文件)。你需要先了解什么是springmvc和maven有什么用。
Mark Ⅹ
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2024-02-19 20:44
笔记
Spring
MVC
2021-06-15#共读学习#第8天 帮助孩子发展思辨能力
共读书籍:《不用督促的学习》作者:苏晓航共读时间:2021年6月15日共读章节:第五章利用老师、同学等外部环境,让孩子的学习内驱力暴涨第一节让同学成为学习的良伴,帮助孩子发展思辨能力✍
知识点
一、让孩子与同学来场
淡淡的糖糖
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2024-02-19 20:54
OpenCV介绍和使用
目录一:简介二:安装三:使用一:简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉、
机器学习
等领域。
攻城狮的梦
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2024-02-19 20:43
opencv
人工智能
计算机视觉
成长比成功更重要
按照惯例扣分学生罚抄
知识点
并值日。近
河北张海霞
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2024-02-19 20:46
RTC时钟
目录一、STM32F407内部RTC硬件框图,主要由五大部分组成:二、硬件相关引脚三、具体代码设置步骤四、了解其它
知识点
一、STM32F407内部RTC硬件框图,主要由五大部分组成:①时钟源(1)LSE
Can!
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2024-02-19 20:57
单片机
单片机
嵌入式硬件
uboot启动内核命令:bootz、bootm、boot
目录一、linux镜像拷贝到DRAM的方式二、uboot启动内核可以有三个命令:bootz、bootm、boot三、其它
知识点
一、linux镜像拷贝到DRAM的方式要启动Linux,需要先将Linux镜像文件拷贝到
Can!
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2024-02-19 20:26
uboot
linux
c语言
optuna,一个好用的Python
机器学习
自动化超参数优化库
️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是
机器学习
中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠
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2024-02-19 20:23
python
开发语言
盲维
由于我们受到各种限制和约束,使得我们对某些信息点、
知识点
等缺乏感知。盲维:对某一个维度缺乏意识和感知。场景感受“你为什么迟到?”有对夫妻决定在结婚10周年的时候进行一个浪漫的烛光晚餐。
moriniu
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2024-02-19 19:30
C# Winfrom实例:武汉智能安检闸机数据接收和解析
项目介绍:本实例主要是接收安检闸机的数据解析并显示到界面上,只做功能实现,不做界面美化硬件:闸机一个、网线一根、电脑主机开发环境:vs2017系统:win10涵盖
知识点
:tcp通讯、文件写入、多线程,委托
zls365365
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2024-02-19 19:42
c#
网络
开发语言
【
机器学习
笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【
机器学习
笔记】12 聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
聚类
【
机器学习
笔记】4 朴素贝叶斯
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【
机器学习
笔记】 6
机器学习
库Scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python
机器学习
包,它封装了一系列数据预处理、
机器学习
算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的
机器学习
工具包
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
scikit-learn
【
机器学习
笔记】10 人工神经网络
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
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