机器学习秘籍：探索算法原理

【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用

文章是关于GaN增强模式晶体管（enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs）在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

python调用ollama本地部署的deepseek

之前的文章中已经部署好，并调试通的网络，现在需要使用python能调用deepseek的API，便于后续的模型探索和应用开发。
小杰丶·2025-03-11 08:25

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
Wis4e·2025-03-11 07:47

【贪心算法】柠檬水找零

1.题目解析860.柠檬水找零-力扣（LeetCode）2.讲解算法原理分情况讨论5---》直接收下10---》找五元，收下20----》10+5△----》5+5+5由于5元更有用，则尽可能保留5元3
I_Am_Me_·2025-03-11 06:15

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

学睿德毅,作为该领域的先锋探索者,正凭借其卓越的课程体系与专业的教学模式,为广大有志于短视频创作的学员开启一扇通往全新创作天地的大门。多元课程,进阶之路学睿德毅精心打造了丰富多元的课程体系。
互联网之声·2025-03-11 06:13

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。
綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。
qq_375279829·2025-03-11 05:59

探索C4模型：可视化软件设计的新工具

探索C4模型：可视化软件设计的新工具c4Cinfourfunctions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/c4/c4什么是C4模型？
姬如雅Brina·2025-03-11 05:27

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍大家好，在软件开发的学习过程中，设计模式一直是个重难点，尤其是单例模式，看似简单，实则蕴含诸多细节和技巧。
一杯年华@编程空间·2025-03-11 04:24

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描
scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

C++内存管理秘籍：深入解析与实战代码示例

C++内存管理秘籍：深入解析与实战代码示例一、内存管理的基本概念二、内存泄漏与野指针三、智能指针：现代C++的内存管理利器四、实战代码示例示例1：传统动态内存管理示例2：使用`std::unique_ptr
my1121716951·2025-03-11 03:41

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。
白鹭凡·2025-03-11 01:26

动态规划经典算法详解与C++实现

一、斐波那契数列（基础入门）算法原理通过存储已计算结果避免重复计算，时间复杂度从O(2^n)优化到O(n)状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]C++实现#i
金外飞176·2025-03-11 00:54

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
@心都·2025-03-11 00:23

Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案

欢迎来到今天的讨论，我们将探讨，Python编程案例教程第2版航空工业出版社高登刘洋Python编程案例教程刘庆,姚丽娜,余美华电子版，一起探索吧！
a1237567892·2025-03-11 00:21

【忍者算法】深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode 104 二叉树的最大深度

深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度：理解树的深度想象一棵树，它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度，更是生命的垂直延伸。
忍者算法·2025-03-10 22:35

Python 中鲜为人知的隐藏彩蛋

本文将带你探索Python中一些有趣的彩蛋，感受Python社区的幽默与创意。1.Hello,World!的另类表达彩蛋内容：import__hello__运行结果：Helloworld!
九月の约定·2025-03-10 21:35

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

Vue 3 组件库版本管理与发布策略：语义化版本控制与自动化发布流程 - 打造稳定可信赖的组件库生态

引言各位前端工程领域的探索者，欢迎再度莅临Vue3+现代前端工程化系列技术博客的进阶课堂！
Neo Evolution·2025-03-10 21:05

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路

如今，清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临，为在AI浪潮中奋勇前行的探索者们，开辟出一条决胜深度进阶的辉煌之路。清华智慧，铸就AI领域巅峰宝典清华大学，作为国内学术与科研的重镇，始终在人工智能领
2501_91080101·2025-03-10 21:02

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联
weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。
释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

探索Agent AI智能体的未来

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AgentAI智能体正成为一种改变世界的新力量。这些智能体不仅在当前的技术领域中发挥着重要作用，而且在未来将以更深远的影响改变我们的生活、工作和社会结构。本文将探讨AgentAI智能体的现状、潜力以及未来可能的发展方向。1.什么是AgentAI智能体？AgentAI智能体是具备自主决策和行动能力的计算系统。这些智能体可以感知环境、理解上下文、做出决策并采取行动，
A-Kamen·2025-03-10 18:08

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

PostgreSQL的学习心得和知识总结（一百二十四）|深入理解PostgreSQL数据库开源扩展pgreplay的安装说明和使用场景

PostgreSQL数据库仓库链接，点击前往4、日本著名PostgreSQL数据库专家铃木启修网站主页，点击前往5、参考书籍：《PostgreSQL中文手册》6、参考书籍：《PostgreSQL指南：内幕探索
孤傲小二~阿沐·2025-03-10 18:05

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

探索 Java 中的线程池自定义技巧：高效、灵活地管理并发任务！

文章目录为什么需要自定义线程池？1.基本步骤：使用`ThreadPoolExecutor`构建线程池2.合理设置核心线程数与最大线程数实例：创建一个适合IO密集型任务的线程池3.选择合适的任务队列实例：使用`ArrayBlockingQueue`防止任务过多时占用过多内存4.巧妙利用线程工厂自定义线程5.选择合适的拒绝策略实例：使用`CallerRunsPolicy`降低拒绝任务的发生6.监控线程
魔道不误砍柴功·2025-03-10 16:24

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com
任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，
PixelEnigma·2025-03-10 15:21

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观
七七Seven～·2025-03-10 15:19

蓝桥杯真题解析(穿越时空之门)

这扇门是一条神秘的通道，它连接着二进制和四进制两个不同的数码领域，等待着勇者们的探索。在二进制的领域里，勇者的力量被转换成了力量数值的二进制表示中各数位之和。
中二电工吹短笛·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！
skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

基于支持向量数据描述 （SVDD） 进行多类分类(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类。
荔枝科研社·2025-03-10 15:14

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。
努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技
大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。
红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。
真智AI·2025-03-10 14:38

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
weixin_39864387·2025-03-10 13:04

大模型时代，为什么模型都是多少B？

带着这些疑问，让我们一同深入探索大模型规模背后的奥秘。模型规模中的“B”是
·2025-03-10 13:14

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，
软件算法开发·2025-03-10 12:25
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