机器学习算法系列总结第7页

191113面试题总结

1.Maven中A依赖BB依赖C那么A可以使用C中的类吗？*按照依赖关系，可推C继承A，则C可以使用A中修饰符为public,protected的类2.SpringBoot中有一个类标记了@Controller注解,通过自动扫描把这个类的对象加入IOC，那么这个类应该放那？*在@SpringBootApplication所在包或者下面的子包，才能被自动扫描到#3.通过Maven下载jar包，下载失

快乐男孩小东·2025-03-24 07:52

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

若依框架二次开发——启动 RuoYi-Cloud 微服务项目

Nacos控制台第四步：安装并运行Redis1.安装Redis2.启动Redis第五步：修改后端配置第六步：启动后端服务第七步：启动前端项目1.进入前端项目目录2.安装前端依赖3.启动前端第八步：访问系统总结

bjzhang75·2025-03-24 06:47

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Java进阶——数组超详细整理

本文目录一、数组声明与初始化1.声明方式2.初始化方法3.长度特性二、内存管理三、数组遍历与操作1.遍历方式2.数组填充四、多维数组五、数组工具类Arrays六、数组与集合的转换1.数组转集合2.集合转数组总结一

1加1等于·2025-03-24 05:36

基于跳表实现的轻量级KV存储引擎项目总结

项目介绍KV存储引擎众所周知，非关系型数据库redis，以及levedb，rockdb其核心存储引擎的数据结构就是跳表。本项目就是基于跳表实现的轻量级键值型存储引擎，使用C++实现。插入数据、删除数据、查询数据、数据展示、数据落盘、文件加载数据，以及数据库大小显示。在随机写读情况下，该项目每秒可处理啊请求数（QPS）:24.39w，每秒可处理读请求数（QPS）:18.41w项目存储文件main.c

码云笔记·2025-03-24 05:04

【设计模式】C++ 单例模式总结与最佳实践

1.单例模式简介单例模式（SingletonPattern）是软件开发中常见的设计模式之一，主要用于确保某个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。常见的使用场景包括：日志管理：全局唯一的日志记录器。数据库连接池：防止创建多个数据库连接，提高性能。资源管理器：如线程池、驱动管理器等。2.单例模式的实现方式C++中实现单例模式的方式有多种，常见方式如下：2.1普通的单例模式（非线程安全）特点：使用静态

白码思·2025-03-24 05:33

R语言基础常用代码总结

基础代码#基础操作ls()#变量列表rm(var.3)cat()#多个输出sink("r_test.txt",split=TRUE)#读写文件分开始与结束#路径操作getwd():获取当前工作目录setwd():设置当前工作目录#基础运算10%/%3#整除<−、=、<<−#左赋值1%in%a#判断元素是否在向量里E%*%t(E)#用于矩阵与它转置的矩阵相乘#数学函数sqrt(n)#n的平方根exp

WhyteHighmore·2025-03-24 05:29

数据结构——链表专项

数据结构的总结1.定义一组用来保存一种或者多种特定关系的数据的集合（组织和存储数据）程序的设计：将现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构存储在内存中，并在此基础上实现某个特定的功能的操作

seven——seven·2025-03-24 04:22

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

Cesium实践（1）—— Hello World

文章目录前言Cesium是什么Cesium核心类ViewerSceneEntityDataSourceCollection创建第一个Cesium应用工程搭建Cesium版helloworld总结前言工作大半年来主要的技术栈是

迦南giser·2025-03-24 03:40

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

第二十二章: 静态多态与动态多态的衔接_《C++ Templates》notes

静态多态与动态多态的衔接核心知识点代码示例与测试用例测试用例输出多选题设计题关键技术总结核心知识点静态多态vs动态多态静态多态：编译期多态，通过模板实现，代码生成效率高，但灵活性差。

郭涤生·2025-03-24 02:00

RK平台下Buildroot驱动编译环境入门

低配置电脑下驱动编译环境搭建，驱动学习环境准备文章目录目的需求环境Ubuntu18Desk桌面开发环境Buildroot编译环境基本要求个人环境VM环境配置+Buildroot编译环境配置Buildroot编译总结目的搭建驱动开发编译环境硬件环境要求不达标如何进行配置规避

ItJavawfc·2025-03-24 01:28

Camera2 实现重力感应四个方向调试相机预览

manager.openCamera打开相机startPreviewgetPreviewRequestBuilder设置预览参数：createCaptureSession预览准备工作setRepeatingRequest请求预览总结

ItJavawfc·2025-03-24 01:27

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

计算机网络&性能优化相关内容详解

需要总结这些内容，并指出核心

GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

JavaScript基础-DOM的一些基本常用语法

总结了一下JS一直到DOM中所用的单词的用法输入方式：window.prompt('请输入数据');输出方式：1、window.alert('HelloJavaScript');2、console.log

Southern Wind·2025-03-24 00:48

通过浏览器扩展获取本机 MAC 地址

但用户的需求不能不考虑，特别是在做商业项目时，这时就不得不给出方案，总结下来有如下三种方案：扩展JSAPI：比如以前在做

云水木石·2025-03-24 00:48

Python调用fofa API接口并写入csv文件中

前言一.功能目的二.功能调研三.编写代码1.引入库2.读取数据3.写入csv文件中总结前言上一篇我们讲述了目前较为主流的几款网络探测系统，简单介绍了页面的使用方法。

YOHO !GIRL·2025-03-23 23:41

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【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

Python读取.nc文件的方法与技术详解

.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五、其他注意事项文件路径变量命名数据类型文件关闭六、总结一

傻啦嘿哟·2025-03-23 22:29

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

IT项目管理第二章作业

A.写项目总结B.遣散团队成员C.更新问题日志D.举办庆功宴在下列哪一种组织结构中,项目成

是努力站桩的奶酪呀~·2025-03-23 21:49

Python新手入门 python流程控制基础1——条件语句if~~else；if~elif~else；

二、语句使用方法1.if.....2.if.......elif......3.if.......elif......else.......总结一、条件语句是什么？

不爱纸片人·2025-03-23 21:19

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？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

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

C语言_数据结构总结8：链式队列

纯C语言实现，不涉及C++链队列队列的链式表示称为链队列，它实际上是一个同时具有队头指针和队尾指针的单链表，头指针指向对头结点，尾指针指向队尾结点。头结点是链式队列中的特殊结点，通常不存储实际的队列元素数据，其主要作用是方便对队列的操作，例如在进行入队、出队操作时，可以统一操作逻辑，无需特殊处理队列为空的情况。它作为队列的头部标识，其next指针指向队列中的第一个真正存储数据的结点。尾结点（注意区

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

C语言_数据结构总结10：二叉树的递归/非递归遍历

纯C语言实现，不涉及C++遍历是二叉树各种操作的基础，例如对于一棵给定二叉树求结点的双亲/求结点的孩子/求二叉树的高度/求叶结点个数/判断两棵二叉树是否相等……所有这些操作都是在二叉树遍历的过程中进行的。因此必须掌握二叉树的各种遍历过程，并能灵活用以解决各种问题。常见的遍历次序有：先序，中序，后序->其中“序”是指根结点何时被访问。先序：根结点->左子树->右子树中序:左子树->根结点->右子树后

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

第十八章：模板的多态力量_《C++ Templates》notes

模板的多态力量一、动态多态vs静态多态二、奇异递归模板模式（CRTP）三、策略模式（编译期策略选择）关键要点总结第一部分：多选题(10题)第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案1.

郭涤生·2025-03-23 20:11

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

泡沫o0·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整3.2电源设计优化四、常见问题与解决方案总结前言

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

Python 中的 Iterable、Iterator 与生成器

Iterable、Iterator与生成器Iterable（可迭代对象）Iterator（迭代器）生成器（Generator）Iterable、Iterator与生成器的关系实际应用生成器的高级用法（send()）总结在

CavenWang·2025-03-23 19:02

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法7.6、克鲁斯卡尔算法6、树和二叉树6.1、树的基本概念结点的度：一个结点的度是指该结点拥有的子树数量

莫问alicia·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

HTML+CSS案例展示(CSS3D效果旋转相册)

参考来源：黑马程序员pink老师前端入门教程，零基础必看的h5(html5)+css3+移动端前端视频教程_哔哩哔哩_bilibili效果展示：总结：transform：translate(x,y)rotate

hacalili·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解

粒子动画特效实现详解这里写目录标题炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解项目介绍技术栈项目架构1.HTML结构2.样式设计核心实现1.粒子类设计2.动画效果实现星空效果烟花效果雨滴效果3.鼠标交互性能优化效果展示总结项目介绍本文将详细介绍如何使用

木木黄木木·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

systemctl restart 和 systemctl reload 和 systemctl daemon-reload 对比笔记250322

systemctlreload和systemctldaemon-reload对比以下是systemctlrestart、systemctlreload和systemctldaemon-reload的对比总结

kfepiza·2025-03-23 18:25

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

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