机器学习练习

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习

·2025-03-25 13:51

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用2.2.2.2基于规则的IDS2.2.2.3机器学习在车内网络入侵检测中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

chatgpt赋能Python-python_docx_目录

简介Python是一种非常优秀的编程语言，主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中，常常需要使用文档处理相关的工具，例如MicrosoftWord。

李自提·2025-03-25 13:45

【Java开发学习路线图】从入门到项目实战全攻略

一、Java基础核心（1-2个月）1.基础语法（建议配合IDE练习）//变量与运算符intage=25;doublescore=89.5;booleanisPass=score>=60;//true//

小小鸭程序员·2025-03-25 12:07

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

03_JavaScript运算符+分支语句

1.4自增自减运算符（一元运算符）1.5逻辑运算符二、分支结构if2.1if语句判断一种情况2.2ifelse判断两种情况2.3ifelseifelse判断多种情况三、分支结构switchcase四、强化练习一

东东__net·2025-03-25 08:10

3月23日作业

第02章_变量与运算符拓展练习1、辨别标识符是否符合规则，即编译是否报错？是否符合规范？

灿槿·2025-03-25 07:07

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

MarsCode AI为什么适合教育场景

其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习

test猿·2025-03-25 03:32

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六

xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

大一python期末总结

学期总结一.为什么选择大数据1.什么是大数据（bigdata）2.优秀的前景是什么二.关于这学期我收获了什么1.关于python的学习三.课堂初体验打印三角形99乘法表四.课堂练习五.最后的总结一.为什么选择大数据

wylrosewyl·2025-03-25 01:18

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier决策树(DecisionTree)可解释性强，自动处理非线性关系需可视化决策规则tree.DecisionTreeClassifier随机森林(Random

恸流失·2025-03-25 01:17

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代，每个行业都在经历一场数据革命。

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

编程中的循环练习与数据处理技巧

编程中的循环练习与数据处理技巧背景简介在编程的世界中，循环结构是实现重复任务的核心工具之一。无论是在数据处理、算法实现还是用户交互中，循环都扮演着不可或缺的角色。

大熊小清新·2025-03-24 23:07

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

算法刷题整理合集（七）·【算法赛】

本篇博客旨在记录自已的算法刷题练习成长，里面注有详细的代码注释以及和个人的思路想法，希望可以给同道之人些许帮助。

乌云暮年·2025-03-24 22:28

Java基础 3.21

1.多重循环控制练习打印一个空心金字塔//打印金字塔//化繁为简//1.打印一个字符//2.打印一排字符//3.打印一个矩阵//4.打印一个金字塔//先死后活//totalLevel//按照输入打印一个几层的金字塔

anlogic·2025-03-24 22:54

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

3.22 codeforces小结

之前因为一些原因比较倾向于找个空闲时间上oj上刷题，虽然知道cf对一个搞算法竞赛的人的重要性，但是一直没去蹲点打比赛（我觉得就是我们宿舍这破网上个cf要转两分钟圈圈还经常崩的原因），最多会在比赛结束找比赛题目的文档练习

Brokenrivers·2025-03-24 20:37

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

JavaScript 案例购物车

思路：1、获取页面元素，本练习用的表格table实现2、声明一个数组，包含自己需要渲染的内容，每个内容需要声明一个默认值，便于之后用来判断是否被勾选3、封装渲染函数：通过遍历每一个元素，判断勾选状态，如果被勾选

《嘘》安静·2025-03-24 17:43

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

操作系统练习题

文章目录一、单选题二、多选题三、填空题四、简答题一、单选题1、在计算机系统中配置操作系统的主要目的是（）。A、增强计算机系统的功能B、提高系统资源的利用率C、提高系统的运行速度D、合理组织系统的工作流程，以提高系统吞吐量正确答案：B2、操作系统的主要功能是管理计算机系统中的（），其中包括处理机、存储器，以及文件和设备。这里的存储器管理主要是对进程进行管理。A、程序和数据B、资源C、软件D、硬件正确

齐飞·2025-03-24 14:26

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

Python第六章08：元组操作练习题

#元组定义操作练习题"""定义一个元组，内容是：('周杰伦',11,['football','music'])，记录一个学生的信息（姓名、年龄、爱好）请通元组（tuple）的功能，对其进行如下操作：1.

苹果.Python.八宝粥·2025-03-24 12:02

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

练1：编写一个 NumPy 程序来创建一个 10x10 矩阵，其中边界上的元素是 1，内部元素是 0。练2:编写一个 NumPy 程序来创建一个 4x4 矩阵，其中 0 和 1 交错，主对角线都是0.

importnumpyasnp'''练习1：编写一个NumPy程序来创建一个10x10矩阵，其中边界上的元素是1，内部元素是0。'''

weixin_57738499·2025-03-24 09:15

31天Python入门——第11天:挑战一口气把闭包·装饰器讲明白

文章目录1.闭包扩展知识:闭包的自由变量是如何存储的2.装饰器装饰器的应用场景3.补充练习1.闭包闭包是指在一个函数内部定义的函数，并且这个内部函数可以访问外部函数的变量、参数.换句话说，闭包是一个包含了函数及其相关引用环境的组合体

安然无虞·2025-03-24 09:14

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

【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

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

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

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

【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

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