机器学习程序员

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

程序员感慨：早11晚9，年薪还有80万，买房子太轻松了吧！

对于现在的年轻人来讲，生活安逸和高薪资福利已经成为了不可兼得的东西了。想要拿到的更好的薪资待遇，如果不努力加班工作，那肯定就不太科学。即使是那一些早早上下班的人呢，也很少有人能够拿到特别高的薪资待遇吧。对于普通人来讲，这就是很正常的一件事情，当然也有一些例外。他们在拿到了高薪资的同时，工作压力也不会说特别大。在前不久的职场论坛上，就有这样一篇热门的帖子：百度员工感慨：早11晚9，年薪还有80万，买
折扇戏美人_a48e·2024-02-20 21:07

近期总结和感悟[4]-20181111

这篇文章首发于公号《猫玛尼》股市有风险，入市需谨慎大家好，我是“猫玛尼”——我是一名对“钱”很感兴趣的程序员。今天，爬了一座山。
猫玛尼·2024-02-20 21:23

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

未来10年（到2035年）前端发展趋势的预测

在此行情下演化出一条程序员职业发展路径：要跑通这条路径的关键是获得高绩效（高绩效和升职加薪、跳槽强相关），而高绩效和两方面因素相关：你
前端技术栈·2024-02-20 21:39

Big Three

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，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

以程序员的视角，看前后端分离的是否必要？

Hello，我是贝格前端工场，本篇分享一个老生常谈的话题，前后端分离是必然趋势，但也是要区分具体的场景，欢迎探讨，关注，有前端开发需求可以私信我，上车了。一、什么是前后端分离和不分离前后端分离是一种软件开发架构模式，将前端和后端的开发过程分离开来。在前后端分离的架构中，前端负责用户界面的展示和交互，后端负责数据处理和业务逻辑。在前后端分离的架构中，前端通常使用现代的前端框架和技术，如React、A
贝格前端工场·2024-02-20 20:10

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

Java系列：Java多线程常见面试题，Java多线程必须掌握的知识点，理解线程池、线程安全、线程并发、性能优化等常见问题才是合格的Java程序员

多线程编程在Java中是一个非常重要且复杂的领域，涉及许多经典问题。也是面试过程中最常被问及的考题，如果不能掌握这些问题，将不能称为一个合格的Java编程人员。那么Java多线程都有哪些常见问题，以及必须要掌握的知识点呢？本篇文章将列举一些基本知识点。以下是一些常见的问题：线程的创建与运行：如何创建线程？有哪些方法？（例如：继承Thread类，实现Runnable接口，使用Callable和Fut
码农超哥同学·2024-02-20 19:38

(转) golang 垃圾回收 gc

曾几何时,内存管理是程序员开发应用的一大难题。传统的系统级编程语言(主要指C/C++)中,程序员必须对内存小心的进行管理操作,控制内存的申请及释放。
one_zheng·2024-02-20 19:12

关于不关电脑，谈谈程序员真正的英雄本色

文章目录程序员为什么不喜欢关电脑？主题：前言：原因：程序员为什么不喜欢关电脑？主题：你是否注意到，程序员们似乎从不关电脑？别以为他们是电脑上瘾，实则是有他们自己的原因！
见合8·2024-02-20 19:55

高级 Java 必须突破的 10 个知识点，你get到几个了？

对于搞开发的我们其实也是一样，现在流行的框架越来越多，封装的也越来越完善，各种框架可以搞定一切，几乎不用关注底层的实现，初级程序员只要熟悉基本的使用方法，便可以快速的开发上线；但对于高级程序员来讲，内功的修炼却越发的重要
LiJiaSi·2024-02-20 19:22

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

程序员们的三高：高并发、高性能、高可用！

01高并发1.1简介高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（ResponseTime），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（QueryPerSecond），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms
技术灭霸·2024-02-20 19:18

KUKA库卡机器人编程语言是什么？

程序员可以通过编写KRL代码来定义机器人的动作序列、逻辑
金鸣识别·2024-02-20 19:01

cpp程序员速成rust（更新中）

前言cpper在学习rust过程中会免不得将rust的语法跟cpp做对比，所以特开此坑，在此记录下来我的rust学习之路，仅供参考。想要从零开始了解rust的语法细节请还是以官方教程为准：https://doc.rust-lang.org/book/一、常见编程概念1.1基本数据类型rustcpp8bit有符号/无符号i8/u8int8_t/uint8_t16bit有符号/无符号i16/u16in
_沥川往事·2024-02-20 18:52

前端开发是做什么的？工作职责有哪些？

程序员写的前端代码（备注：在前后端分离的开发模式中）3）前端代码是如何转换成用
黑马程序员官方·2024-02-20 18:48

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

三步万能公式解决软件各种打不开异常

程序员都知道,辛苦做的软件发给客户打不开那是一个大写的尴尬,尴尬归尴尬还是要想办法解决问题.第一步清理环境.目标机台有环境和没有运行环境的,统统把vs环境卸载了,让目标机台缺少环境.第二步打包环境源代码添加打包工程
耿直小伙·2024-02-20 18:46

EL 表达式

个人对这部分的内容级别定义为：“看看就行”EL表达式JSP2.0的最重要特性就是表达式语言（EL），EL的目的是帮助程序员编写无脚本的JSP页面。
Gambler_Tu·2024-02-20 18:05

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

【Java程序员面试专栏 分布式中间件】Redis 核心面试指引

关于Redis部分的核心知识进行一网打尽，包括Redis的基本概念，基本架构，工作流程，存储机制等，通过一篇文章串联面试重点，并且帮助加强日常基础知识的理解，全局思维导图如下所示基础概念明确redis的特性、应用场景和数据结构什么是Redis，Redis有哪些应用场景Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis支持多种类型的数据结构，如字符串（s
存在morning·2024-02-20 18:39

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

上传（图片）文件的功能实现

那现在的程序员面对上传文件的功能到底写啥代码。1）、对于前端人员：就是把后端的请求地址，请求方式，要传的文件对象（选择的文件）写好。
田江·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

java8-用optional取代nu11

引用从nu11到optiona1:以nu11安全的方式重写你的域模型让optiona1发光发热:去除代码中对nu11的检查读取optiona1中可能值的几种方法口对可能缺失值的再思考如果你作为Java程序员曾经遭遇过
AIGPTchina·2024-02-20 17:21

尾声 | 始于知，终于行

在写这个专栏之前，我已经写了好些博客，写过很多关于技术的，也写过更多围绕程序员或者说当时的我自己成长的一些感悟。
_Rye_·2024-02-20 17:21

深度学习与机器学习的关系

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所
阿岛格·2024-02-20 16:48

05 | 架构与实现：它们的连接与分界？

程序员成长的很长一段路上，一直是在“实现”，当有一天，需要承担起“架构”的责任时，可能会有一点搞不清两者的差异与界线。是什么架构是什么？众说纷纭。
_Rye_·2024-02-20 16:47

「 2023-年度总结 」2023关于三掌柜的每个值得记录的时刻

目录前言顺利转正被任命为项目经理印象深刻的实战经历：项目重大版本上线系统学习新技术的心得体会获得腾讯云开发者社区优秀作者奖想要安利给所有人的开发工具技术大会招募线下沙龙圆桌主持新书发布上市受邀直播探会接受采访组织1024程序员节活动获得
·2024-02-20 16:17

2023，半路转行程序员的第一年

本文参与了SegmentFault思否2023年度有奖征文活动，欢迎正在阅读的你也加入。键盘敲着总结，抬头看桌面的日期，转眼间来到了2024年，时间就这么悄悄的流逝。本来想12月底就把总结给写完的，结果一拖，拖到了2024。我本科专业是材料，当时属于生环化材“天坑”专业，快毕业那几年互联网发展很快，互联网公司新人的薪水，就能达到材料行业十年工作经验的工资。冲击太大，于是乎在毕业后，尝试开始自学计算
·2024-02-20 16:17

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。在诊断中，中医通过观察人的舌头的舌质、苔质等舌象特征，了解人体内的体质信息从而对症下药。传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚
博士僧小星·2024-02-20 16:35

在黑马程序员大学的2023年终总结

本文参与了SegmentFault思否2023年度有奖征文活动，欢迎正在阅读的你也加入。起笔时间真快，转眼又是年末。是时候给2023做个年终总结了，为这一年的学习、生活以及成长画上一个圆满的句号。这一年相比去年经历了很多事情，接下来我会一一说起全文大概4000字，可能会占用你15分钟左右的时间经历先来给大家分享我的2023这一年的经历报名上海市计算机比赛时间：2022年12月7日在年初由我带队与班
·2024-02-20 16:13

一份工作4年前端的Git备忘指南

无论是github，还是gitlab，还是其他的代码托管平台，代码管理都是用git去做的，git可以说是一名程序员的必备技能，对于工作和面试都是非常有帮助的。Git常用命令优雅使用Git的一些实践o
·2024-02-20 16:08

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26
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