机器学习算法原理+实战

相约深圳，个推与你共寻AI时代下的数据价值和数智增长机会

同时，在两天的会期中，个推在大会展区也将为现场观众带来数智化运营增长的实战案例与创新产品，助力各位产品官、运营官在AI产品飞速迭代的时代洞察发展趋势，稳抓增长曲线。本次产品经理大会聚焦AI时代的

·2025-01-20 12:59

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-01-20 12:25

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

CSS 高效开发秘籍：日常总结与实战技巧-1

column-gap的影响column-gap属性用来设置元素列之间的间隔大小。在未触发的时候，弹窗是隐藏的，但是column-gap会将其计算在内，导致最后一个div也会产生gap间隙，解决方法就是将拿出来，在外面再套一层div另外，下面这种写法不会对column-gap造成影响，因为它始终保持3个dom根据标签属性判断css:css[]css[]可以匹配带有指定名称的标签div[role="g

·2025-01-20 12:23

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

如何用Python爬取网站数据：基础教程与实战

本文将介绍Python爬取网站数据的基础知识、常用工具，以及一个简单的实战示例，帮助你快速上手网站数据爬取。1.什么是网站数据爬取？

大梦百万秋·2025-01-20 12:27

如何抓取社交媒体上的公开用户信息：完整的Python爬虫教程与实战

引言社交媒体平台如Twitter、Instagram、Facebook和LinkedIn等，成为了现代社会中获取信息、表达观点、社交互动的主要场所。通过社交媒体，用户分享个人信息、兴趣、活动以及与他人的互动数据，极大地丰富了网络世界的内容。在数据分析、市场研究、舆情监控等领域，抓取社交媒体上的公开用户信息是非常重要的任务。对于很多数据科学家、市场分析师、爬虫开发者来说，如何高效地抓取社交媒体平台的

Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python字典实战：打造高效学生成绩管理系统

Python字典实战：打造高效学生成绩管理系统在日常学习和工作中，我们经常需要管理和查询数据。

清水白石008·2025-01-20 11:19

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原

ningaiiii·2025-01-20 10:36

【Python】爬虫实战03：自动化抢票脚本【某麦网】

1.脚本介绍1.1背景介绍在这个数字化时代，演唱会、体育赛事和各种活动的门票销售往往在线上进行。由于热门活动的高需求和门票的有限供应，抢票成为了一场激烈的竞争。许多粉丝和爱好者经常因为手速不够快或网络延迟而错失购票机会。为了提高抢票的成功率，自动化抢票脚本应运而生。以下这个脚本是一个用Python编写的自动化抢票程序，利用Selenium库来模拟用户在网页上的操作。下面是脚本的详细功能和结构介绍：

m0_74825152·2025-01-20 10:06

Android实战技巧之五十：App的系统签名

这件事困扰我们多时了。我们一直想用非源码编译的方式解决此事，按如下步骤。这种获取系统签名的方法如下：1、apk中需要使用android:sharedUserId=”android.uid.system”这个属性。在Manifest文件修改，如下：2、将app做无签名编译（AndroidStudio）用命令行编译Windows:gradlew.batassembleReleaseMac/linux:

全速前行·2025-01-20 09:03

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

iOS 性能优化：实战案例分享

摘要：本文将深入探讨iOS性能优化的重要性，并通过一系列实际开发案例，展示如何解决常见的性能问题，包括内存管理、CPU性能、网络性能、UI性能和启动性能等方面的优化，帮助iOS开发者打造更流畅、高效的应用程序。一、引言在当今竞争激烈的移动应用市场中，性能优化对于iOS应用的成功至关重要。用户期望应用程序能够快速启动、流畅运行，并且不会出现卡顿或崩溃的情况。然而，随着应用功能的增加和复杂性的提升，性

忆江南的博客·2025-01-20 08:26

封装Redis工具类（解决击穿，穿透）

基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类Redis实战篇|Kyle'sBlog(cyborg2077.github.io)目录方法1：将任意Java对象序列化为JSON，并存储到String

Li清水·2025-01-20 07:43

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

【Python爬虫实战】深入解析 Scrapy 管道：数据清洗、验证与存储的实战指南

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、了解ScrapyShell二、配置文件settings.py（一）为什么需要配置文件（二）配置文件的使用方法（三）常用字段及其含义三、管道的深入使用（一）管道的常用方法（二）管道的实现（三）启用管道四、管道的常见应用场景五、管道使用

易辰君·2025-01-20 07:37

【Python爬虫实战】轻量级爬虫利器：DrissionPage之SessionPage与WebPage模块详解

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、SessionPage（一）SessionPage模块的基本功能（二）基本使用（三）常用方法（四）页面元素定位和数据提取（五）Cookie和会话管理（六）SessionPage的优点和局限性（七）SessionPage和Driver

易辰君·2025-01-20 07:07

【Python爬虫实战】全面解析 DrissionPage：简化 Python 浏览器自动化的三种模式

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、DrissionPage简介（一）ChromiumPage（二）WebPage（三）SessionPage（四）三大模块总结二、ChromiumPage（一）初始化ChromiumPage（二）基本操作（三）等待元素加载（四）执行J

易辰君·2025-01-20 07:06

Java实战：Spring Boot实现多租户思路

引言在当今云计算与SaaS服务盛行的时代，多租户架构成为了很多企业级应用的基础设计之一。这种架构允许单一应用程序实例为多个组织（租户）提供服务，同时保持各租户数据和配置的隔离性。SpringBoot作为现代Java开发领域的翘楚框架，其简洁明快的风格与高度灵活性使它成为构建多租户应用的理想选择。本文将带领您走进SpringBoot的世界，详细探讨如何实现多租户架构。一、多租户架构概述多租户模型多租

拥抱AI·2025-01-20 05:58

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

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步入烟尘·2025-01-20 05:58

提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

步入烟尘·2025-01-20 05:57

HarmonyOS 开发实战 —— 模块化架构组件（使用系统路由表+注解+hvigor插件自动配置项目模块化）

往期笔录记录：鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……@satis/oh-router简介@sati

CTrup·2025-01-20 05:26

商城项目测试用例设计实战

文章目录项目介绍模块测试用例实现步骤1注册模块1需求分析2提取测试点项目介绍注册模块登录模块搜索模块购物车模块订单模块模块测试用例实现步骤需求分析测试点提取用例编写用例执行缺陷管理1注册模块1需求分析查看查看需求文档原型图2提取测试点可以从ui布局和功能考虑

shengnan_wsn·2025-01-20 04:47

SpringBoot3.3.0集成Knife4j4.5.0实战

原SpringBoot2.7.18升级至3.3.0之后，Knife4j进行同步升级(SpringBoot3只支持OpenAPI3规范)，从原3.0.3(knife4j-spring-boot-starter)版本升级至4.5.0(knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter)，以下是升级过程与注意事项等版本信息JDK21Maven3.9.6SpringB

荆州克莱·2025-01-20 04:41

SQLAlchemy：Python数据库实战_第2版(贾森•迈尔斯,里克•科普兰)

pdf：获取关于SQLAlchemy：“SQLAlchemy是一个流行的PythonSQL工具包和对象关系映射（ORM）库。”安装SQLAlchemy：“安装SQLAlchemy非常简单，你可以使用pip安装它：pipinstallsqlalchemy。”数据库连接：“使用SQLAlchemy的第一步是创建一个数据库连接。这通常是通过创建一个Engine对象来完成的，该对象表示数据库的核心接口。”

zxfxgn·2025-01-20 03:34

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型（LLM）的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

Java全栈项目--校园餐饮点评平台项目实战

项目介绍本项目是一个面向校园师生的餐饮点评平台，用户可以在平台上查看校园内各个餐厅的信息、菜品评价、发表点评等。项目采用SpringBoot+Redis+MySQL实现，包含用户登录、商户查询、优惠券秒杀、点评发布等功能。技术栈后端：SpringBoot、MyBatis-Plus、Redis前端：Vue.js、ElementUI数据库：MySQL缓存：Redis核心功能实现1.登录功能采用Redi

天天进步2015·2025-01-20 02:15

GAN在图像增强中的应用实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像增强技术通过算法改善图像质量，GAN作为一种生成对抗网络，在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1

码字仙子·2025-01-20 00:03

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

黑客常备十大编程语言，每一个都不容易学，但每一个又很有用

SQL4、Javascript5、PHP6、C++编程7、JAVA8、Ruby9、Perl10、BashPython学习资源分享1、Python所有方向的学习路线2、学习软件3、精品书籍4、入门学习视频5、实战案例

一秋的编程笔记·2025-01-20 00:59

Spring Boot 实战篇（四）：实现用户登录与注册功能

目录SpringBoot实战篇（四）：实现用户登录与注册功能一、用户注册功能（一）前端页面设计（简要提及）（二）后端实现二、用户登录功能（一）前端页面设计（简要提及）（二）后端实现在构建Web应用程序时

m0_74824054·2025-01-19 23:29

Java实战：Spring Boot application.yml配置文件详解

本文将详细介绍SpringBootapplication.yml配置文件的使用和配置项。我们将探讨application.yml文件的基本概念，以及如何使用它来配置SpringBoot应用程序的各个方面。此外，我们将通过具体的示例来展示如何配置不同的SpringBoot组件，如数据源、数据库、缓存、邮件服务等。本文适合希望深入了解SpringBoot配置文件的开发者阅读。一、引言在SpringBo

m0_74823963·2025-01-19 23:58

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：安全实践

在桌面应用开发中，安全性至关重要。相比Electron，Tauri2.0提供了更严格的安全模型和更完善的权限系统。本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。权限系统对比Electron的安全模型在Electron中，我们通常这样处理安全：//main.jsconst{app,BrowserWindow}=require('electron')functioncreateWindow(){cons

技术出海录·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

《Spring微服务实战》读书笔记

福利置顶，PDF版本电子书下载地址：百度网盘，密码:e45d。还是比较习惯中文阅读，因为速度足够快，毕竟我这样的菜逼要看的书籍太多，啃英文不知道得啃到什么时候（读英文文档不是问题，毕竟小硕毕业）。百度下载的这个中译本是迷途书童翻译的，很感谢。但是，这翻译的水平明显有待提高啊，很多地方明显感觉就是机器翻译的结果。Areyoukiddingme？另：本书基于Camden.SR5版本，略显过时。第一章欢

johnny233·2025-01-19 19:50

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。

小码快撩·2025-01-19 16:21

golang学习笔记08——如何调用阿里oss sdk实现访问对象存储？

GoppViper·2025-01-19 16:17

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。

Blair Long·2025-01-19 15:14

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。

suimodina·2025-01-19 15:42

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