机器学习算法使用总结

Vue 单个文件拆分组件，异步组件使用总结

拆分组件Vue项目中，是否将单个文件内的功能拆分成多个小组件，取决于多个因素，代码复杂度、可维护性、复用性以及性能等。以下是一些判断标准和拆分的好处，帮助您决定是否需要拆分。1.是否需要拆分的判断标准代码复杂度如果单个文件内的代码量很大（例如超过300行），逻辑复杂，建议拆分成小组件。拆分后，每个组件只关注自己的功能，代码更清晰，易于理解和维护。功能独立性如果文件内的某些功能是独立的（例如一个表单

86Eric·2025-03-27 11:29

【nvidia-B200 生产环境】NVIDIA 570.124.06+Cuda12.8 Ubuntu22.04 nccl-test 一键部署脚本（免修改复制即用）

MellanoxOFED24.10-2.1.8.05.安装CUDA12.86.安装NCCL和测试7.配置rc.local和其他优化8.B200单独步骤9.最终测试与重启10.完整生产脚本，复制即可直接使用总结

清风 001·2025-03-26 18:00

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

C++11新特性——decltype

系列文章目录C++11新特性大全+实例文章目录系列文章目录前言decltype关键字1.decltypde类型推演2.与auto的不同3.与auto结合使用总结前言C++这门编程语言的历史可以追溯至1979

山河君·2025-03-25 12:06

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

Docker搭建开源Web云桌面操作系统Puter和DaedalOS

Puter操作系统拉取镜像运行容器基于Docker-Compose启动Puter操作系统创建目录编写docker-compose.yml运行在本地直接运行puter操作系统puter界面截图puter个人使用总结构建自己的

没刮胡子·2025-03-24 13:16

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习：让计算机学会思考的艺术

机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

OpenCV ML 模块使用指南

一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

JavaScript 箭头函数使用总结及注意事项（适合新手到进阶）

箭头函数（=>）是ES6的核心特性之一，它简化了函数写法并改变了this的指向逻辑，但在使用时需要明确其适用场景和限制。以下是详细总结：一、箭头函数核心特点简洁语法：//传统函数constadd=function(a,b){returna+b;};//箭头函数constadd=(a,b)=>a+b;//单行省略returnconstadd=(a,b)=>{returna+b;};//多行需显式re

我真聪明。·2025-03-22 17:04

如何编写一个Spring Boot Starter

文章目录概要创建一个SpringBootStarter的步骤创建一个Maven项目打包并发布在其他项目中使用总结概要写一个SpringBootStarter其实就是封装一部分功能，方便其他项目引入和使用

一口酥Hac·2025-03-22 15:48

Linux中的yum和vim工具使用总结

在Linux系统管理和文本编辑中，yum和vim是两个非常重要的工具。yum作为包管理器帮助我们轻松安装和管理软件，而vim则是一个功能强大的文本编辑器。下面我将对这两个工具进行详细介绍。一、YUM包管理器1.YUM简介YUM(YellowdogUpdaterModified)是一个在Fedora、CentOS和RedHat等基于RPM的Linux发行版中的开源命令行包管理工具。它允许用户自动下载

yi个名字·2025-03-21 21:37

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

前端开发：Webpack的使用总结

前言在前端开发过程中，尤其是现在前端框架的频繁使用的当下，作为前端开发者想必对于Webpack并不陌生，尤其是在使用Vue框架做前端开发的时候，打包时候必用Webpack。还有就是在前端求职面试的时候，Webpack相关的知识点也是面试官必定考察的，那么本篇博文就来分享一下关于Webpack使用相关的知识点，记录下来，方便后期查阅使用。Webpack概念Webpack其实是一个前端资源加载/打包工

三掌柜666·2025-03-20 17:33

机器学习流程—数据预处理清洗

使用机器学习算法、数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形、视频、图表、表格、图像等等，具

不二人生·2025-03-19 21:50

简要介绍C++中的 max 和 min 函数以及返回值

和min函数1.std::max函数基本用法比较多个值2.std::min函数基本用法比较多个值3.使用自定义比较函数示例：自定义比较函数4.使用std::max和std::min与容器示例：在容器中使用总结详解返回值

*TQK*·2025-03-19 21:18

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。

Fansv587·2025-03-19 11:01

【工作记录】python使用总结

1.os库2.xlwt库3.xlrd库4.BeautifulSoup库5.panda库6.json库7.re正则8.ddddocr登录网站的时候，经常输入用户名和密码后会遇到验证码，ddddocr是一款强大的通用开源ocr识别库，具有高效、准确、易用的特点，广泛应用于图像处理和文字识别任务。importddddocrtry:login_page.wait_for_timeout(2000)#等待2

星光不负赶路人！·2025-03-18 18:11

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及

红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

【解锁机器学习：探寻数学基石】

毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

python中三元运算符使用总结

在Python中，三元运算符通常被称为条件表达式，它的语法为：value_if_trueifconditionelsevalue_if_false这个条件表达式的含义是：如果condition为True，则返回value_if_true，否则返回value_if_false。示例以下是一些使用三元运算符的示例：1、基本使用:x=10result="Greaterthan5"ifx>5else"5o

上趣工作室·2025-03-16 02:03

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。

热爱电气·2025-03-15 23:07

kotlin与MVVM结合使用总结（一）

一、Kotlin与MVVM结合的核心优势代码简洁性数据类（dataclass）简化Model层定义，自动生成equals/hashCode/toString扩展函数简化View层逻辑（如点击事件扩展）lateinit/bylazy优化ViewModel属性初始化异步处理优化协程（Coroutines）替代RxJava，轻量且代码可读性强withContext(Dispatchers.IO)切换线程

每次的天空·2025-03-15 21:28

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

【python】flask-Web 应用程序框架

目录简介一、简单示例二、Flask详细使用总结1、HTML转义2、路由2.1、使用route()装饰器将函数绑定到URL。

3L_csdn·2025-03-15 11:08

安全中心建设关键技术之机器学习

由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中，首先需要获取手机银行和网上银行

sinfoyou·2025-03-15 07:33

大模型生成人物关系思维导图的实战教程

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-03-15 03:21

python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程

而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。

快撑死的鱼·2025-03-14 22:11

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

代码仓库(数字空间项目，GN可上)不想看的话，我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

kotlin与MVVM的结合使用总结（三）

在MVVM（Model-View-ViewModel）架构中，ViewModel（VM层）起到了连接视图（View）和数据模型（Model）的桥梁作用。它负责处理业务逻辑、管理数据状态，并将数据以一种可观察的方式提供给视图。以下将深入讲解在Kotlin中如何实现MVVM的VM层，并结合代码进行说明。创建ViewModel类ViewModel类负责处理业务逻辑和管理数据状态，并将数据以LiveDat

每次的天空·2025-03-14 16:45

机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】

正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究

一键难忘·2025-03-13 23:20

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-03-13 09:36

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些

python游乐园·2025-03-13 02:09

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

GDB使用总结

文章目录gdb版本信息建议环境变量问题gdb命令的参数--configuration--argskillset设置要调试的文件设置源码路径set还可以设置当前程序变量值如果第一个参数前没有选项-segdbthread类大小端问题调试.gdbinit加载.gdbinit失败设值汇编格式调试daemon程序设置参数dir技巧catchcatchsyscallptypeunionstruct如何查看宏定

mzhan017·2025-03-12 02:50

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

MPU6050 卡尔曼滤波算法四元数欧拉姿态解算 STM32 CubeMX HAL库 MDKkeil5 零基础移植

文章目录一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中1.MPU6050.h2.MPU6050.C四、如何使用总结一

辛尘大海·2025-03-11 18:13

MySQL自动建立集合自动分片_1.mongodb初步使用总结

mongoDB2.6使用总结一、准备工作下载java驱动包驱动包下载地址：http://www.doczj.com/doc/3305bc20960590c69ec376c0.html/artifact/

海上行走的狮子·2025-03-11 09:30

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

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

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

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