机器学习策略第26页

怎样做公众号引流推广，让粉丝数量翻倍？

本文将围绕公众号引流推广的方法与策略展开探讨，帮助运营者实现粉丝数量的快速增长。复旦大学专家建议：现在千万别买房，因为房价将会断崖式下跌公众号流量主就找善士导师（shanshi2024）公众号：「善

氧惠好物·2024-08-25 09:29

TBB中的join节点的Reservation

一、join_node的策略join_node的策略有四种方式，即queueing、reserving、key_matching和tag_matching。

fpcc·2024-08-25 09:11

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

负载均衡器

场景：1、什么是负载均衡器2、负载均衡器有那些类型3、负载均衡器策略有哪些一、负载均衡器1、负载均衡器的工作原理原理：分发请求引入负载均衡解决的问题：a、高可用性b、使每一台设备的压力平均分配c、支持故障发现与转移

原克技术·2024-08-25 08:06

读书笔记 |《五维学习力》：所谓学习是一场持久战争

从最初的想要从中获得方法，到慢慢的理解好的学习方法，从来是让你找到攀上知识高峰的捷径，而是学习者是如何与知识久处不厌，如何有效利用策略，将我们所学之物转化成人生的有效助力。

沉棱·2024-08-25 08:57

如何高质量陪伴孩子的策略有感

刚读了韦老师高质量陪伴孩子的策略，我深深的反思了自己陪伴孩子的过程，深深的自责，做的非常不尽人意，孩子的成长过程应该是快乐的，作为母亲，我应该让孩子享受到成长

小渡余秋婻·2024-08-25 08:46

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

Kubernetes中如何对etcd进行备份和还原

一、备份etcd数据1.确定备份策略在进行etcd数据备份之前，首先需要确定备份策略。这包括确定备份的频率（如每天、每周或每月备份一次）、备份的存储位置（如本地磁盘

jun778895·2024-08-25 06:28

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

128位伙伴

今天进一步学习梳理《中国学校体育》杂志《草根争鸣》话题“体育教学中体能练习趣味化策略”的研讨经典总结，打印成册，深度思考。

山东宋晓露·2024-08-25 06:10

Ruby宝石光芒：探索SEO优化的瑰宝工具与库

标题：“Ruby宝石光芒：探索SEO优化的瑰宝工具与库”在数字营销的海洋中，搜索引擎优化（SEO）是确保网站能够吸引目标受众的关键策略之一。

2401_85702623·2024-08-25 05:51

《发展心理学-儿童和青少年》笔记（5）

第八章认知发展：信息加工儿童的信息加工过程：短时记忆能力（硬件）加工速度（硬件，cpu）策略的运用（软件）儿童对思维的理解（元认知，或执行功能）（软件）儿童的知识基础——指儿童对他所思考的事情的了解程度儿童的注意

dear心理咨询师黄倩雯·2024-08-25 05:44

邀请函 I 松下信息和望繁信科技邀您参加「数智时代下大数据应用的“道”与“术”」闭门会议

此次会议主题为“数智时代下大数据应用的‘道’与‘术’”，旨在为企业提供前沿的技术视角与实际应用策略。松下信息成立于2004年，是松下集团在中国的外商独资IT公司，专注于数

望繁信科技·2024-08-25 04:45

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

大学生摆摊需要注意些什么?卖什么东西会更火?

首先，我们要明确一个概念，那就是卖盒饭并不是简单的做饭、卖饭那么简单，它同样需要商业头脑和经营策略。在这个竞争激烈的市场，只有脱颖而出，才能赢得更多的顾客和利润。一

测评君高省·2024-08-25 03:45

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

一文搞懂React18原理

文章目录前言React初始化过程节点类型首次渲染阶段React更新过程更新场景对比更新过程（diff）key作用ReactFiber架构单线程CPU调度策略分片设计前端如何解决React是如何优化的时间分片

小童不学前端·2024-08-25 03:37

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

通过智能温控系统介绍嵌入式中PID控制、模糊控制、自适应控制的算法（代码示例）

传统温控系统的不足传统的温控系统通常依赖简单的开关控制和恒定的加热/冷却策略。这种方式存在

极客小张·2024-08-25 03:05

【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）

原文运行结果12.1复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略

冒泡芳·2024-08-25 02:59

驾驭Ruby：文件下载的艺术与实践

本文将深入探讨如何在Ruby中实现文件下载，包括使用标准库和第三方库的策略，并提供实际的代码示例。一、文件下载的基本概念文件下载通常涉及从服务器获取文件并将其保存到客户端的设备上。在Ruby

2401_85439108·2024-08-25 01:55

Redis内存淘汰

淘汰策略有两个方向，一个是noevicition，默认就

沉着冷静2024·2024-08-25 01:24

Redis 内存淘汰策略

Redis的内存淘汰策略只有在运行内存达到了配置的最大内存阈值时才会触发，这个阈值是通过redis.conf的maxmemory参数来定义的。

妖怪兮诺‍·2024-08-25 01:24

Redis内存淘汰机制

Redis目前共提供了8种内存淘汰策略。1.当内存不足时新写入，新写入操作会报错，无法写入新数据，一般不采用。2.当内存不足时新写入，移除最近最少使用的key，这个最常用。

灿灿丨·2024-08-25 01:52

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

深度学习设计模式之策略模式

文章目录前言一、介绍二、特点三、详细介绍1.核心组成2.代码示例3.优缺点优点缺点4.使用场景总结前言策略模式定义一系列算法，封装每个算法，并使它们可以互换。

智航云科技·2024-08-25 00:50

C语言与XML/JSON解析：libxml2、json-c库的使用与自定义数据模型绑定（二）

解析与json-c库的使用1.1json-c库的功能特点与优势1.2json-c库的安装配置与基础API介绍1.3利用json-c库进行JSON数据的解析过程详述1.4JSON数据与自定义C数据模型的绑定策略

JJJ69·2024-08-25 00:50

工厂模式与策略模式的区别及其在Java中的应用

工厂模式与策略模式的区别及其在Java中的应用1.引言在软件开发中，设计模式被广泛应用于解决各种常见问题，提高代码的可维护性、可扩展性和可读性。

范范0825·2024-08-25 00:48

工厂模式与策略模式在Java中的应用案例分析

工厂模式与策略模式在Java中的应用案例分析在Java的设计模式中，工厂模式和策略模式都是非常常见且实用的模式。

范范0825·2024-08-25 00:48

深入理解Kafka消费者偏移量管理：如何确保事件已处理

本文将深入探讨Kafka中消费者如何通过偏移量机制确认事件已被处理，并介绍不同的偏移量提交策略及其优缺点。1.Kafka中的偏移量（Offset）概述在Kafka中，每条消息在

heromps·2024-08-25 00:17

工厂模式 vs 策略模式：Java设计模式详细对比

工厂模式vs策略模式：Java设计模式详细对比设计模式是软件开发中提高系统灵活性、可维护性和可扩展性的有效方法。工厂模式和策略模式是两种常用的设计模式，它们各自有不同的应用场景和优势。

勤劳兔码农·2024-08-24 23:45

工厂模式与策略模式：理解与应用

工厂模式与策略模式：理解与应用1.引言2.工厂模式简介2.1定义2.2特点2.3应用场景2.4工厂模式例子：咖啡制作3.策略模式简介3.1定义3.2特点3.3应用场景3.4策略模式例子：咖啡定价4.区别

DebugDiver代码深处潜水员·2024-08-24 23:44

浅谈Kafka（二）

浅谈Kafka（二）文章目录浅谈Kafka（二）Kafka架构图Kafka生产者幂等性与事务生产者分区写入策略乱序问题消费者组的Reblance机制消费者分区分配策略副本机制分区的leader与followerAR

快乐江小鱼·2024-08-24 23:44

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。

张小小喜·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

【面试】jvm栈默认大小

2.这个默认值反映了早期JVM版本中对于线程栈内存管理的策略，以及当时计算机硬件资源的限制。2.JDK1.5及之后1.随着JVM的演进和计算机硬件的发展，JVM栈的默认大小增加到了1MB。

王佑辉·2024-08-24 23:42

使用Python进行数据分析的最佳实践

1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。它不仅易于学习，而且拥有丰富的生态系统，包括用于数据分析的强大工具包，如Nu

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

【0411 读书感悟】3078-Why小贤

对于我，我相信定投策略，定期定额投入资金，你就可以平摊成本。可是，你必须做到无视价格的波动，每个月这个时间就必须买，坚持才能够带来你想要的结果。

Why小賢·2024-08-24 22:54

Java线程池七个参数详解：核心线程数、最大线程数、空闲线程存活时间、时间单位、工作队列、线程工厂、拒绝策略

以下是对Java线程池中七个参数的详细解释：核心线程数（corePoolSize）：这是线程池中保持活跃的最小线程数量。即使这些线程处于空闲状态，它们也不会被销毁，除非允许核心线程超时。例如，如果设置为5，那么线程池启动时会立即创建5个线程准备执行任务。最大线程数（maximumPoolSize）：线程池中允许的最大线程数量。当任务队列已满且核心线程都在忙碌时，会创建新线程，直到达到这个数量。比如

救救孩子把·2024-08-24 21:00

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Web应用安全实用建议

本文将从多个层面介绍常见的安全威胁及其防护措施，并提供具体的管理策略，帮助企业和开发者更好地保护他们的应用。名词解释跨站脚本攻击(XSS)

TechCraft·2024-08-24 19:22

知乎搜索技巧大公开, 三种方法帮你找到有价值的内容

通过这些实用策略，无论是专业研究还是日常学习，都能让你的知乎之旅更加高效与充实。正文一、善用高级搜索语法，精准定位在知乎搜索框中，不仅仅是输入关键词那么简单。

Luca_kill·2024-08-24 19:51

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