机器学习算法原理+实战第3页

python求两个数的最大公约数穷举法_最大公约数GCD算法

算法原理：1、辗转相除法：已知a,b,c为正整数，若a除以b余c，则GCD(a,b)=GCD(b,c)。2、更相减损术：任意给定两个正整数，若是偶数，则用2约简。

weixin_39789101·2024-09-13 17:50

opencv 之实战项目识别银行卡上的数字

OpenCV之实战项目：识别银行卡上的数字引言在日常生活中，银行卡的识别是一个常见的需求，特别是在金融领域。本实战项目旨在使用OpenCV库来识别银行卡上的数字。

SEVEN-YEARS·2024-09-13 17:48

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（10）---后台搜索Cache优化

目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU本项目的配置高版本描述goahead策略cache加载策略本项目配置应用层搜索参数的配置配置项本项目的实际配置背景但目前为止，视频搜索系统已经可以正常使用和运转。并且他是基于多策略搜索算法的，能够在

PhoenixAI8·2024-09-13 15:07

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。

张柏慈·2024-09-13 15:03

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。

ShuQiHere·2024-09-13 14:59

python绝技:运用python成为顶级黑客

在这之前已经学过《廖雪峰的python教程》，也看过了《flaskweb实战》，之前还看过《headfirstin

张柏慈·2024-09-13 14:28

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

go-etcd实战

etcd简介etcdisastronglyconsistent,distributedkey-valuestorethatprovidesareliablewaytostoredatathatneedstobeaccessedbyadistributedsystemorclusterofmachines.Itgracefullyhandlesleaderelectionsduringnetwork

小书go·2024-09-13 13:53

MyBatis Plus 实战详解

一、引言MyBatisPlus（简称MP）是MyBatis的增强工具，旨在简化开发、提高效率。它保留了MyBatis的强大功能，并在其基础上进行了扩展和优化，提供了强大的CRUD操作、配置选项、条件构造器等功能。本文将详细介绍MyBatisPlus的安装、配置、基本操作以及分页和条件查询的使用。二、安装与配置1.添加依赖首先，在Maven项目的pom.xml中添加MyBatisPlus的依赖。以下

Aries263·2024-09-13 12:14

Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五）

每一课不仅包含理论讲解，更有实战代码示例，助力读者快速将所学应用于实际项目中，提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进

极客代码·2024-09-13 11:11

Explore-Flutter-FireStore: 使用Flutter结合Firebase Firestore的实战指南

Explore-Flutter-FireStore:使用Flutter结合FirebaseFirestore的实战指南Explore-Flutter-FireStoreThisisaFlutterAppwithFirebase'sCloudFireStoreDatabaseandGoogleMap.ThisapprepresentsthatBeautifulUIcanbeimplementedwi

戴洵珠Gerald·2024-09-13 10:08

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。

黑客-雨·2024-09-13 10:05

Firestore 与 Android 架构组件实战示例

Firestore与Android架构组件实战示例firestore-android-arch-componentsFirestoresamplewithAndroidarchitecturecomponent

张栋涓Kerwin·2024-09-13 10:33

HarmonyOS学习(十一)——安全管理

文章目录1、权限等级划分2、权限类型system_grant（系统授权）user_grant（用户授权）3、动态申请权限列表单4、访问控制开发步骤4.1、权限申请5、实战：访问Camera授权5.1、申请

ImomoTo·2024-09-13 09:57

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?

Efred.D·2024-09-13 08:55

Kafka 实战 - Kafka分区和副本机制理解

ApacheKafka的分区（Partition）和副本（Replica）机制是其核心架构和可靠性保证的关键组成部分。以下是对其理解的详细解释：分区（Partition）分区概念：在Kafka中，每个主题（Topic）可以被划分为多个分区。分区是一个有序的、不可变的消息序列。这意味着消息在分区中按生成顺序存储，每个消息都有一个唯一的偏移量（Offset）。目的：分区的主要目的是为了水平扩展和并行处

用心去追梦·2024-09-13 07:15

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别

eqa11·2024-09-13 06:11

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。

景联文科技·2024-09-13 06:36

SpringBoot : SpringBoot自定义的ApplicationContext实现类

文章目录1.美图2.概述3.在传统spring框架下的扩展方式4.探寻SpringBoot框架下的扩展方式5.如何设置自定义的ApplicationContext实现类6.实战使用自定义的ApplicationContext

九师兄·2024-09-13 05:32

HarmonyOS NEXT开发实战：网络请求库-http

前言网络封装的目的，在于简洁，使用起来更加的方便，也易于我们进行相关动作的设置，如果，我们不封装，那么每次请求，就会重复大量的代码逻辑，如下代码，是官方给出的案例：//引入包名importhttpfrom'@ohos.net.http';//每一个httpRequest对应一个HTTP请求任务，不可复用lethttpRequest=http.createHttp();//用于订阅HTTP响应头，此

太空人_喜之郎·2024-09-13 03:15

【网易低代码】第2课，页面表格查询功能

这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中

Karle_·2024-09-13 03:15

机器学习到底是个啥

机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

Spring中FactoryBean的高级用法实战

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基文章目录前言基本用法创建多例对象创建代理获取原始FactoryBean利用SPI获取对象ServiceListFactoryBean获取所有SPI对象FactoryBean应用场景1.延迟初始化2.依

码到三十五·2024-09-13 02:41

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

Linux虚拟化网络之路由转发实战

一、Linux路由配置如果要在不同网段直接通讯，需要添加路由，Linux添加路由命令如下：route[add|del][-net|-host]target[netmaskNm][gwGw][[dev]If]add:添加一条路由规则；del:删除一条路由规则；-net:目的地址是一个网络；-host:目的地址是一个主机；target:目的网络或主机；netmask:目的地址的网络掩码；gw:路由数据

wespten·2024-09-13 01:32

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌识别系统

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

Lossya·2024-09-12 23:47

启动速度与执行效率优化项目实战（二）：启动黑白屏解决

img为什么会有黑白屏在桌面点击应用图标后，在app进程没有创建的情况下，需要时间创建app进程，初始化资源，以及启动首页Activity的（这里讨论的首页是指AndroidManifest里面标志的启动页），这就意味点击图标不能马上看到启动页。为了不让用户有卡顿的感觉，谷歌有了PreviewWindow，在启动页没有绘制完成时，会先初始化一个Window，我们通常看到的黑屏或白屏，就是这个预览窗

bug音音·2024-09-12 23:12

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

Codefengfeng·2024-09-12 21:37

Python爬虫入门实战：抓取CSDN博客文章

一、前言在大数据时代，网络上充斥着海量的信息，而爬虫技术就是解锁这些信息宝库的钥匙。Python，以其简洁易读的语法和强大的库支持，成为编写爬虫的首选语言。本篇博客将从零开始，带你一步步构建一个简单的Python爬虫，抓取CSDN博客的文章标题和链接。二、环境准备在开始之前，确保你的环境中安装了Python和以下必要的库：1.requests：用于发送HTTP请求2.BeautifulSoup：用

A Bug's Code Journey·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了

量子-Alex·2024-09-12 20:32

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机

目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机

格图素书·2024-09-12 18:49

UI设计行业实战课——工具

PxCook墨刀AdobeXDVisioAxureXMindPS：这里先记录下工具吧，有些还没用过。今天开始学习设计篇咯，算是入个门吧。

玉思盈蝶·2024-09-12 18:48

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

RocketMQ复习

SpringCloud入门(3)RabbitMQRocketMQ学习(1)快速入门RocketMQ学习(2)深入学习RocketMQ学习(3)秒杀实战目录MQ技术对比基本概念(消费者组、订阅关系等)消费模式

slh别学了·2024-09-12 17:41

JNI 实战全面解析

JNI实战全面解析2014-11-0109:0565878人阅读评论(12)收藏举报.embody{padding:10px10px10px;margin:0-20px;border-bottom:solid1px

cyj0123·2024-09-12 16:36

《重构：改善既有代码的设计》-学习笔记二（+实战解析

returnfinalPrice;}privatedoublediscountedPrice(intdiscountLevel){if(discountLevel==2)returngetBasePrice()*0.1;elsereturngetBasePrice()*0.05;}privateintgetBasePrice(){return_quantity*_itemPrice;}优化1，2，

2401_86367399·2024-09-12 16:36

大模型实战—Ollama 本地部署大模型

Ollama本地部署大模型在当今的科技时代，AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到语音助手，再到智能家居系统，都有着AI的身影，而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型，在GitHub超过22KStar的开源项目：ollama随着围绕着Ollama的生态走向前台，更多用户也可以方便地在自己电

猫猫姐·2024-09-12 16:34

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

实战项目：俄罗斯方块（七）

文章目录自我介绍图形存储及输出设置类型设计图形输出代码设计要实现的结果展示user_global.c(全局变量的C文件)user_print.huser_print.cmain.c你的点赞评论就是对博主最大的鼓励当然喜欢的小伙伴可以：点赞+关注+评论+收藏（一键四连）哦~自我介绍 Hello,大家好，我是小珑也要变强（也是小珑），我是易编程·终身成长社群的一名“创始团队·嘉宾”和“内容共创官”,

小珑也要变强·2024-09-12 12:12

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

方世恩·2024-09-12 11:05

亦菲喊你来学机器学习（21） --数据清洗

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。