机器学习算法原理+实战第15页

[Algorithm][综合训练][过桥][最大差值][兑换零钱]详细讲解

目录1.过桥1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现2.最大差值1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现3.兑换零钱1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现1.过桥1.题目链接过桥2.算法原理详解&&代码实现解法

DieSnowK·2024-09-01 00:08

索尼最新！首个融合 2D 和 3D 方法优势的面部重现框架3DFlowRenderer！

文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等

计算机视觉工坊·2024-09-01 00:07

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

fpga图像处理实战-双线性插值算法（任意比例）

FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/3114:48:47//DesignName://ModuleName:image_line_buffer//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://

梦梦梦梦子~·2024-08-31 21:54

RabbitMQ本地Ubuntu系统环境部署与无公网IP远程连接服务端实战演示

文章目录前言1.安装erlang语言2.安装rabbitMQ3.安装内网穿透工具3.1安装cpolar内网穿透3.2创建HTTP隧道4.公网远程连接5.固定公网TCP地址5.1保留一个固定的公网TCP端口地址5.2配置固定公网TCP端口地址推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击跳转到网站】前言本文主要介绍如何在Ubuntu系统环境下，安装Rab

深鱼~·2024-08-31 21:53

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

SwiftUI AR教程大全之创建AR应用程序以在国际空间站 (ISS) 周围走动

实战需求使用增强现实(AR)提供在封闭空间中围绕结构行走的体验，只需使用iOSSDK-ARKit和RealityKit的几行代码即可完成。

iCloudEnd·2024-08-31 20:58

《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记

概念BERT，BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，多Transformer的双向编码器表示法。RNN，recurrentneuralnetwork，循环神经网络。LSTM，longshort-termmemory，长短期记忆网络。NLI，Naturallanguageinference，自然语言推理。知识蒸馏(knowledged

johnny233·2024-08-31 19:39

《Python数据分析实战》

环境搭建定义变量名时要遵循的规则：变量名必须以字母或下画线开始，名字中间只能由字母、数字和下画线组成长度不能超过255个字符变量名在有效范围内必须具有唯一性不能使用保留字（关键字）区分大小写不能对元组中的元素做修改，只能做切片查询。如果元组中只有1个元素，则需要在这个元素的后面加上逗号。数字100正确的表示方法为(100,)列表：a=[1,2,3]，常用列表函数函数用途append()向列表末尾添

johnny233·2024-08-31 19:08

Oracle 数据库新手指南(一) Oracle基础

实战经验分享：提供实际案例分析，展示如何在真实环境中应用O

luo_lio·2024-08-31 19:38

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

感恩星球第325篇：2020年11月6日 - 草稿

1、我万分幸运并深深地感恩师父带领文化在没有任何提示的情况下实战！在实战的体验中才会看到自身存在问题。晚上会后会师父给我们每个人找到问题的所在并给予指导！真的是不体验不知道！

包潓闲·2024-08-31 18:32

【Unity实战】Jenkins与自定义命令行参数

Unity是一款功能强大的游戏开发引擎，它提供了许多方便开发者使用的功能和工具。其中一个非常有用的功能是Unity命令行参数。通过使用命令行参数，开发者可以在启动Unity时自定义一些行为和设置，从而更好地管理和调试项目。使用Unity命令行参数的好处是，它可以帮助开发者更好地管理和调试项目。通过在命令行中指定参数，我们可以自动化一些常见的任务，例如构建项目、执行测试、导出资源等。这不仅可以提高开

Shepherd0619·2024-08-31 18:58

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

k8s-pod 实战三（Liveness Probe 和 Readiness Probe 详细分析）

一、LivenessProbe和ReadinessProbe详细分析LivenessProbeLivenessProbe用于检查容器是否处于健康状态。如果探针失败，Kubernetes会杀死容器并根据重启策略决定是否重启。这对于检测和恢复应用程序中的死锁或其他致命错误非常有用。ReadinessProbeReadinessProbe用于检查容器是否准备好接受流量。如果探针失败，Kubernetes

清风 001·2024-08-31 17:27

HarmonyOS开发实战：Node-API扩展能力接口

前言：扩展能力接口进一步扩展了Node-API的功能，提供了一些额外的接口，用于在Node-API模块中与JavaScript进行更灵活的交互和定制。这些接口可以用于创建自定义JavaScript对象等场景。基本概念在理解Node-API扩展能力接口之前，需要了解一些基本概念：模块:一个模块是一个可重用的、独立的代码单元。它封装了相关功能，并可以被其他模块引用和使用。命名空间:命名空间是一种用于组

小小煤球·2024-08-31 17:54

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

【分布式定时任务】XXL-JOB_2.4.1部署与实战

部署分布式任务调度平台XXL-JOBXXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。https://www.xuxueli.com/xxl-job/一数据库配置执行初始化数据库SQLxxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sqlat2.4.1·xuxueli/xxl-job·Gi

布熬夜了·2024-08-31 14:31

坤坤的功夫成长记(121）：既要避短，也要补短

扬长避短，从整个练功的体系来看，需要针对自己的身体条件、性格特点、经验阅历等情况，选择合适的练习内容，充分发挥自己的优势特点，形成自身独特的功夫体系；在功夫实战上，更是需要运用扬长避短的策略，充分把自己的优势特点发挥出来

小城28·2024-08-31 13:33

企业级web服务实战（模拟）（一

目录项目方案设计服务器本身硬件需求：1.处理器(CPU)2.内存(RAM)3.存储(硬盘)4.网络5.其他注意事项注意：这些配置建议是基于一般情况下的最佳实践。为啥是这个配置？乞丐版的硬件配置，如下：1.网络拓扑结构2.数据库架构3.负载均衡架构3.1HAProxy配置4.Web服务架构4.1Nginx配置用于静态资源4.2Tomcat配置用于动态资源5.高可用性配置5.1Keepalived配置

3分云计算·2024-08-31 13:54

[思维导图实战派T5]7/21天介绍青海湖

感受:经过老师的指点，思维上有了进步，但重点上抓取还有很大问题。知识上的溃乏，影响了关键词的表达。发现:图的整体布局不合理，左边线条还需练习，命题中心有时抓不住，容易跑题下一步:多做线条练习，对事物的深度和广度要多思考，明白是什么目的画这张图思维不卡训练图片发自App

思维导图实战派_媛·2024-08-31 13:32

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

晨间日记-《李廿讲成语典故—墨守成规》

楚王终于同意了，但是他们都舍不得放弃新造起来的攻城器械，想在实战中试试它的威力。墨子说：“那好，咱们就当场试试吧。”说着，解下衣带，围作城墙，用木片作为武器，让

李廿·2024-08-31 10:35

【思维导图实战派T6】31-21亲子-背诵课文《泉城》三四五六

今天把剩余的自然段也做了图，由于公司加班就提前发给儿子自己看了。在使用过程中发现，要是打印出来，有关联的部分可以再标注下会更好。图片发自App

臭小孩她妈SR·2024-08-31 10:03

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

实战 element-plus 级联选择器（Cascader）+企微部门架构

先看效果：1、部门架构数据来源于企业微信；2、部门层级关系的展现和勾选；具体实现：1、组件官方文档http://element-plus.org/zh-CN/component/cascader.html级联选择器组件要求的数据格式：重点：了解清楚数据格式2、后端写法（php）//递归查询负责的子部门（给elementplus组件用的）publicstaticfunctiongetSubdepar

hj1043·2024-08-31 10:36

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

鸿蒙（ Beta5.0版）开发实战：自定义TabBar页签

介绍本示例主要介绍了TabBar中间页面如何实现有一圈圆弧外轮廓以及TabBar页签被点击之后会改变图标显示，并有一小段动画效果。效果图预览使用说明：依次点击tabBar页面，除了社区图标之外，其它图标往上移动一小段距离。实现思路场景1：TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件，通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b

让开，我要吃人了·2024-08-31 09:29

鸿蒙HarmonyOS开发实战—安全管理（权限开发）_鸿蒙权限

自定义权限HarmonyOS为了保证应用对外提供的接口不被恶意调用，需要对调用接口的调用者进行鉴权。大多情况下，系统已定义的权限满足了应用的基本需要，若有特殊的访问控制需要，应用可在config.json中以"defPermissions":[]属性来定义新的权限，并通过“availableScope”和“grantMode”两个属性分别确定权限的开放范围和授权方式，使得权限定义更加灵活且易于理解

2301_79985178·2024-08-31 08:54

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战开发：自定义TabBar页签实现案例

介绍本示例主要介绍了TabBar中间页面如何实现有一圈圆弧外轮廓以及TabBar页签被点击之后会改变图标显示，并有一小段动画效果。效果图预览使用说明：依次点击tabBar页面，除了社区图标之外，其它图标往上移动一小段距离。实现思路场景1：TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件，通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b

前端_王华QAQ·2024-08-31 07:45

Java算法之插入排序（Insertion Sort）

算法原理插入排序的工作原理如下：将第一元素视为已排序的序列。从未排序序列中取第一个元素，从已排序序列的末尾开始比较。比较如果已排序序列中的元素比待插入元素大，则将已排序序列的元素向后移动一位。

持续输出...·2024-08-31 07:14

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

HarmonyOS应用开发实战-自定义TabBar,并添加动画效果

鸿蒙项目开发中，主界面中都会有TabBar，普通的TabBar大家都会使用了，今天来聊聊异于普通样式的TabBar，并添加一些动画效果，更加的美观。1.话不多说，先展示样式2.设计思路因普通的TabBar样式满足不了开发需求，想要中间添加一个+号会比较困难。基于这一点打算发挥自己创新思维，整体使用Stack()帧布局方式，给TabBar提前预留一个+号的位置，然后使用+号的Image给帧到对应位置

成功之路必定艰辛·2024-08-31 07:13

VUE子组件传递父组件

知识点1.在子组件页面中使用emits声明好要传递的事件和事件会用到的参数2.在父组件页面中，在子组件的标签上，接收组件传递过来的函数实战例子父组件结果：{{count}}importChildfrom

凌涑·2024-08-31 06:38

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

【mysql】mysql之存储引擎学习

零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战

向往风的男子·2024-08-31 05:28

MySQL高级课程：索引设计与性能优化的最佳实践

本课程将深入探讨MySQL索引设计和性能优化的最佳实践，帮助你掌握从理论到实战的优化技巧。一、索引的基础知识1.1

勤劳兔码农·2024-08-31 04:25

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论，可以从以下几个方面进行：1.性能评估准确率/错误率：评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式，这能反映模型的基本性能。混淆矩阵：对于分类任务，混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【愚公系列】《短视频生成与剪辑实战》005-使用 Midjourney 进行 Al 绘图

作者简介，愚公搬代码《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。《博客内容》：.N

愚公搬代码·2024-08-31 04:19

红队攻防渗透技术实战流程：红队目标信息收集之目标域名CDN绕过

红队资产信息收集1.判断域名是否存在CDN2.绕过CDN查找真实IP地址2.1CDN介绍2.1.1域名解析过程2.2为什么要绕过CDN2.3验证是否存在CDN2.3.1多地ping2.3.2nslookup2.3.4修改hosts文件2.3.5在线工具2.3.6异地ping2.4绕过CDN查找网站真实IP2.4.1查询子域名2.4.1查询主域名2.4.1网站邮件订阅查找2.4.1查询历史DNS解析

HACKNOE·2024-08-31 03:47

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

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