概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

JavaSpringboot+Vue实现前后端分离房屋租赁系统作者主页网顺技术团队欢迎点赞收藏⭐留言文末获取源码联系方式查看下方微信号获取联系方式承接各种定制系统精彩系列推荐精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟Java毕设项目精品实战案例

kubectl常用命令1，创建deployment并启动pod(类似dockerrun):kubectlrun--image=nginxnginx-app--port=80--env="DOMAIN=cluster"deployment"nginx-app"created2，根据创建的deployment暴露新服务端口：kubectlexposedeploymentnginx-app--port=

deffuntion():return'haha，往下看，下面会介绍方法'回到笔者，一名普普通通的程序员，当初也是”误打误撞“学习Python入门到机器学习、深度学习，至今有4个年头，踩了很多坑，下文说到的学习方法

智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言，因其强大的性能和丰富的生态系统，在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。

虚拟资料，顾名思义与实体商品是对应的，泛指那些电子类的产品或者服务包括近几年爆火的各类知识付费项目，其实都是虚拟资料的一个类别虚拟资料具有以下优势：无库存压力，边际成本低不像传统产品，需要和供应链谈合作，需要真金白银压库存，很多虚拟资料甚至可以无限次售卖。交付周期短，成交流程快主要是回款快，传统电商结款可能要15-30天，而虚拟资料成交即完成交易，而且几乎不用对接快递。售后问题少，私域存留高这类基

1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模

武汉纺织大学会议时间：2024年12月13日-12月15日会议地点：湖北武汉02征稿主题：包含（但不限于）以下领域：大数据：大数据分析、人工智能、大数据网络技术、大数据搜索算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据的机器学习

目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning的特点1.3总结一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning  动态规划算法依赖于已知的马尔可夫决策过程（MDP），在环境的状态转移概率和奖励函数完全明确的情况下，智能体无需与环

FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2919:10:23//DesignName://ModuleName:image_line_buffer//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法，因为它不假设数据的分布形式，主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂：KNN算法非常直观，容易理解和实现。无假设：KNN算法对数据没有假设，适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题：KNN能够处理多类分类问题，只需在投票过程

聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。

这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem》，发表在《InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems》2024年第17卷，由R.

方舟编译器简介方舟编译器(ArkCompiler)是为支持多种编程语言、多种芯片平台的联合编译、运行而设计的统一编译运行时平台。ArkCompiler主要分成两个部分：编译工具链与运行时。ArkCompilereTSRuntime主要由四个子系统组成：CoreSubsystem、ExecutionSubsystem、CompilerSubsystem、Runtimesubsystem。ArkCom

众所周知，Python凭借其众多的第三方模块，近年来被数据分析、机器学习、深度学习等爱好者所喜爱，最主要的是Python还是开源的。另一方面，MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧。

在分布式系统的设计与开发过程中，如何生成全局唯一、有序且高可用的ID是一个绕不开的核心问题。尤其是在电商、社交网络、金融交易等领域，ID不仅是业务数据的重要标识，还可能直接影响系统的稳定性和扩展性。本文将深入剖析分布式ID生成方案的设计原则、常见算法，并通过Java示例展示一种可行的实现方式。一、分布式ID生成的需求分析全局唯一性：在分布式环境下，必须保证生成的ID在全球范围内不重复，避免数据冲突

本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz核心组件栈Flink

✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K

NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。

开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】取消盒子的

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取frompyspark.ml.evaluationimportBinaryClassificationEv

**谷歌云平台（GoogleCloudPlatform,GCP）**：谷歌提供的云计算服务，以其强大的数据分析和机器学习能力著称。4.**阿里

最新【重大更新说明】感谢各位读者的阅读，这篇文章由于年代久远，存在一些错误的观点，再次向大家道歉，也做一个技术上的解释说明。受限于当时的技术水平和网络论调，在那个时代，网上绝大多数人都认为加了databinding就是mvvm了，实际上不是这样的，MVVM是一种架构模式，而DataBinding是一个实现数据和UI绑定的框架，是构建MVVM模式的一个工具。mvvm和MVP有一个比较大的区别是：vm

参考资料：《Java并发编程实战》第一部分：并发编程1.线程状态转换新建（New）创建后尚未启动。可运行（Runnable）可能正在运

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读

视频来源：B站《golang入门到项目实战[2021最新Go语言教程，没有废话，纯干货！持续更新中...]》一边学习一边整理老师的课程内容及试验笔记，并与大家分享，侵权即删，谢谢支持！

文章目录一、界面开发1、代码书写方式2、界面开发-布局思路3、组件的属性方法4、文字溢出省略号、行高5、Image图片组件6、输入框与按钮四、综合实战-华为登录五、svg图标六、布局元素的组成二、单位问题一

一、项目简介MiniCPM-V系列是专为视觉-语⾔理解设计的多模态⼤型语⾔模型（MLLMs），提供⾼质量的⽂本输出，已发布4个版本。1.1主要模型及特性（1）MiniCPM-Llama3-V2.5：参数规模:8B性能:超越GPT-4V-1106、GeminiPro、Qwen-VL-Max和Claude3，⽀持30+种语⾔，多模态对话，增强OCR和指令跟随能⼒。部署:量化、编译优化，可⾼效部署于端侧

王凯博士强调，大数据与机器学习技术的飞速发展，使大模型成为智能交通系统的核心，有效提升交通效率，增强城市安全，改善居民出行体验。其演讲不仅

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

引言上一篇物联网平台开发实战-初探从宏观层面了解了物联网平台相关内容。随着物联网的快速发展和普及，越来越多的企业和机构开始构建自己的物联网平台。

✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》

目录背景设计完整代码注意点运行效果背景通过商用落地视频搜索系统1-3，基本上商用系统后台可以开始运作，主体部分可以使用了，虽然效率上还存在一些可以优化的空间，之后的每一节会带着大家一起看看一步一步怎么做。我们现在还需要解决的是video本身的存储，你可能说video本身就存储在自己的电脑或是某个服务器上，可以吗？当然是ok的。但是进一步如果你的系统需要有较为高效的存储，并且有一定的通知管理机制，查

目录背景商用视频搜索算法设计设计理念搜索策略详细设计源码完整代码代码解读背景向量数据库发展到现在，已经支持了类似hybridsearch的功能。但是必须要指出为了应对商用化大型系统向量查询，如果仅使用hybridsearch，无法从用户功能满足你的功能要求。比如在定义视频相似度时，如何衡量多个视频之间的相似度？如何能通过语义拆分及内容，对视频进行综合排序？如何找到相似视频的关键位置等都是searc

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的

前言Kafka是一种开源的流处理平台和消息系统，被设计用于构建实时数据管道和流式应用程序，可以处理大规模的实时数据流，并提供高吞吐量、持久性存储和分布式处理能力。在实时数据处理、日志聚合、指标监控、事件驱动架构等场景下，Kafka有着广泛的应用。它的高性能、可扩展性以及丰富的功能使其成为了大数据领域中的重要工具之一。Kafka中发布订阅的对象是topic。用户可以为每类数据创建一个topic，把向

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity

工作，生活处处都是实战场。我个人认为，第一就是把工作和生活分开。生活里包括了工作，但是这里说的生活主要是工作之外的家庭生活之类。

CSDN特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战

Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S

CSDN特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战

3.5Vue4数据库表设计5文档参考6计算机毕设选题推荐7源码获取1项目介绍博主个人介绍：CSDN认证博客专家，CSDN平台Java领域优质创作者，全网30w+粉丝，超300w访问量，专注于大学生项目实战开发

3.5Vue4数据库表设计5文档参考6计算机毕设选题推荐7源码获取1项目介绍博主个人介绍：CSDN认证博客专家，CSDN平台Java领域优质创作者，全网30w+粉丝，超300w访问量，专注于大学生项目实战开发

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

CSDN特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

什么是SSL/TLSSSL（securesocketslayer，安全套接层）安全传输技术。TCP是传输层的协议，但是它是明文传输的，是不安全的。SSL的诞生给TCP加了一层保险，为TCP通信提供安全及数据完整性保护。TLS只是SSL的升级版，它们的作用是一样的。TLS（TransportLayerSecurity，传输层安全协议）由两层组成：TLS记录（TLSRecord）和TLS握手（TLSH

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。