机器学习算法原理+实战第10页

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

yuanpan·2025-03-21 15:15

基于AOP注解+Redisson实现Cache-Aside缓存模式实战

(2)缓存更新注解一、场景需求在高并发系统中，缓存是提升性能的关键组件。而Cache-Aside模式作为最常用的缓存策略之一，要求开发者手动管理缓存与数据库的交互。本文将结合自定义注解与Redisson客户端，实现声明式的缓存管理方案。二、方案亮点零侵入性：通过注解实现缓存逻辑完整防护：解决缓存穿透/击穿/雪崩问题⚡双删策略：保障数据库与缓存一致性️逻辑删除：支持数据恢复与审计需求三、核心实现1.

@淡定·2025-03-21 15:14

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

【Java】TCP网络编程：从可靠传输到Socket实战

活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。各位看官，大家早安午安晚安呀~~~如果您觉得这篇文章对您有帮助的话欢迎您一

郑州吴彦祖772·2025-03-21 14:36

MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版

要么都成功，要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务：操作简单直接表级锁：一个人在用时，其他人要等待优点：读取速度快，占用资源少2.实战案例

泥潭硬拔·2025-03-21 14:03

ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析

目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3

der丸子吱吱吱·2025-03-21 14:02

Java Web开发技术解析：从基础到实践的全栈指南

本文从技术组成、开发工具、实战应用三个维度，全面解析JavaWeb的完整技术体系，并结合最新行业实践探讨其演进方向。

以恒1·2025-03-21 14:31

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-21 13:28

第三十篇维度建模：从理论到落地的企业级实践

关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑）SCDType2完整实现（Hudi）2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战

随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

开发实战｜commons-lang3库的字符串工具类join方法

作者简介：「六月暴雪飞梨花」，专注于研究Java，就职于科技型公司后端工程师近期荣誉：华为云云享专家、阿里云专家博主、腾讯云优秀创作者、腾讯云TDP-KOL、ACDU成员、墨天轮技术专家博主三连支持：欢迎❤️关注、点赞、收藏三连，支持一下博主~文章目录引言来源StringUtils.joinString.join功能对比StringUtils.join支持原生数组支持集合支持迭代器Iterator

六月暴雪飞梨花·2025-03-21 13:52

模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。

同学小张·2025-03-21 13:51

HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。

今天给大家分享一个非常好的实战项目，购物商城，购物商城是一个集购物、娱乐、服务于一体的综合性平台，致力于为消费者提供一站式的购物体验。各种功能都有涉及，最适合实现学习。

码牛程序猿·2025-03-21 12:49

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

使用Nginx实现后端负载均衡

负载均衡的核心作用二、基础配置三步曲1.定义后端服务器组（upstream）2.配置代理转发规则3.重载配置生效三、六大负载均衡算法详解四、高级配置技巧1.健康检查机制2.会话保持方案3.SSL终止优化五、实战场景配置案例案例

海上彼尚·2025-03-21 12:47

kubernetes高级实战

一、模拟企业环境进行一个实战部署[root@masternode]#kubectlapply-fpod-tomcat.yamlpod/tomcat-testcreated[root@masternode

云原生的爱好者·2025-03-21 12:47

【工具】gdb使用详细介绍

linux问题排查实战专栏，分享了作为公司专家，在解决内存、性能、各类死机等疑难问题的排查经验，认真学习可以让你在日后工作中大放光彩。

努力努力再努力～～·2025-03-21 12:46

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能

会写代码的羊·2025-03-21 12:45

【机器学习】建模流程

1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

常见FUZZ姿势与工具实战：从未知目录到备份文件漏洞挖掘

本文仅供学习交流使用，严禁用于非法用途。未经授权，禁止对任何网站或系统进行未授权的测试或攻击。因使用本文所述技术造成的任何后果，由使用者自行承担。请严格遵守《网络安全法》及相关法律法规！目录本文仅供学习交流使用，严禁用于非法用途。未经授权，禁止对任何网站或系统进行未授权的测试或攻击。因使用本文所述技术造成的任何后果，由使用者自行承担。请严格遵守《网络安全法》及相关法律法规！一、FUZZ技术概述二、

w2361734601·2025-03-21 11:01

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。

y江江江江·2025-03-21 10:31

8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南

Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧，涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓，并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用

wolf犭良·2025-03-21 10:25

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。

同学小张·2025-03-21 10:22

架构设计的灵魂交响曲：系统设计各维度的深度解析与实战指南

引言:系统设计的背景与重要性在快速变化的技术环境中，数字化转型成为企业生存与发展的核心驱动力。系统设计能力不仅是技术团队的核心竞争力，也是推动业务创新和提升整体效率的关键因素。根据Gartner的研究，超过70%的数字化转型项目未能实现预期结果，这强调了有效系统设计的重要性。企业需通过科学合理的系统设计来应对市场变化、用户需求和技术发展，从而实现更高的业务价值。文章将深入探讨架构设计的各个维度，通

领码科技·2025-03-21 09:19

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False

木尘152132·2025-03-21 09:17

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分，提高召回率，适用于搜索引擎

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

【存储中间件】Redis核心技术与实战（六）：Redis的设计与实现（缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除）

文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰

道友老李·2025-03-21 09:16

并发爬虫实战：多线程高效抓取王者荣耀全英雄皮肤

一、场景与挑战在网络爬虫开发中，我们常常面临以下挑战：需要处理成百上千个页面的数据抓取目标服务器存在反爬机制和请求频率限制单线程模式下载效率低下，难以充分利用带宽本文以王者荣耀英雄皮肤下载为例（日访问量超过1亿的热门游戏），演示如何通过Python并发编程实现高效数据抓取。二、技术选型分析2.1为什么选择并发线程？I/O密集型场景：网络请求占比90%以上GIL限制：Python线程适合I/O密集型

YiFoEr_Liu·2025-03-21 09:43

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

Redis高频面试题解析干货，结合核心原理、高频考点和回答技巧

一、Redis核心数据结构与实战场景高频问题：Redis有哪些数据结构？分别适合什么场景？

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

并查集：从连通性检测到动态合并的算法艺术

本文将深入剖析并查集的核心原理，并通过实战案例揭示其精妙之处。二、并查集的三重核心1.数据结构设计classDSU{

六七_Shmily·2025-03-21 07:33

Spring Boot整合SSE实现消息推送：跨域问题解决与前后端联调实战

摘要本文记录了一次完整的SpringBoot整合Server-SentEvents（SSE）实现实时消息推送的开发过程，重点分析前后端联调时遇到的跨域问题及解决方案。通过@CrossOrigin注解的实际应用案例，帮助开发者快速定位和解决类似问题。一、项目背景与需求开发一个实时订单推送系统，需要实现：司机端与服务端的持久化连接订单信息实时推送客户端主动关闭连接二、技术方案设计2.1技术选型技术组件

Cloud_.·2025-03-21 07:03

Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

·2025-03-21 07:28

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

src小白入门简介

相信有很多师傅都有在网上看过不少别人发的挖洞的文章为什么你看完之后感觉自己懂了，但真正去实战的时候却挖不到？这就涉及到一个知识转化率的问题在读完这篇文章之后你有没有抓住细节、抓住该学习的点呢？

吃饱饭，练球·2025-03-21 05:41

python爬虫之scrapy框架入门，万字教学，从零开始到实战演练，超详细！！！（21）

1.4scrapy的工作流程1.5总结2、scrapy的入门使用2.1学习目标2.2安装scrapy框架2.3scrapy项目开发流程2.4创建项目2.5创建爬虫文件2.6scrapy项目文件说明2.7案例演示2.8实战案例

盲敲代码的阿豪·2025-03-21 05:11

FlinkCDC实战：将 MySQL 数据同步至 ES

商品表、子订单表、物流信息表)组织成宽表,放入到ES中,加速订单数据的查询.同步数据到es.概述1.什么是CDC2.什么是FlinkCDC3.FlinkCDCConnectors和Flink的版本映射实战

小DuDu·2025-03-21 04:08

【尚硅谷】鸿蒙应用开发 - 带源码课件

【尚硅谷】鸿蒙应用开发-带源码课件课程描述本教程精心设计了一款精致而小巧的实战应用，贯穿整个学习过程，真正做到理论与实践相结合。课程内容从基础到高级，层层递进，全面覆盖鸿蒙应用开发的所有必备技能。

6v6-博客·2025-03-21 04:35

AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具

本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等，旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概

SuperAGI2025·2025-03-21 03:04

Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

·2025-03-21 03:55

需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解

需求分析与问题定义原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在软件工程领域，需求分析与问题定义是至关重要的环节

AI天才研究院·2025-03-21 03:32

Kotlin by属性委托

转载请标明出处：http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/119939781本文出自【赵彦军的博客】文章目录属性委托要求委托原理实战演练，SharedPreference

赵彦军·2025-03-21 03:29

一文解锁AI赋能运维实战秘籍，效率飙升！

本文将深入实战，带你领略AI如何在运维各环节大显身手，让你的运维工作开启智能高效新模式。

ivwdcwso·2025-03-21 02:56

六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、庖丁解牛：深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理3.3性能优化实践3.4可访问性最佳实践四、

编程星辰海·2025-03-21 02:26

Kotlin第十六讲---实战通过委托完成SharedPreferences封装

接下来我给大家分享1个实战技巧，使用属性委托来完成SharedPreferences的封装。前景介绍说起SharedPreferences在Android中是一种常用的本地化存储数据的方案。

奇舞移动·2025-03-21 02:51

AI系统API网关原理与代码实战案例讲解

AI系统API网关原理与代码实战案例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中，API网关作为一个重要的组件，起到了至关重要的作用。

AI大模型应用之禅·2025-03-21 01:17

芒格的“思维格栅“：构建全面的投资分析框架

通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，结合数学模型和公式进行举例说明，帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 01:16

模型部署实战：PyTorch生产化指南

‌一、为什么要做模型部署？‌模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程。‌二、模型转换：TorchScript与ONNX‌‌1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc

小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

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