机器学习细节研讨

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

three.js 在 webGL 添加纹理

该函数接受许多参数，包括目标，细节级别，内部格式，图像的宽度和高度，以及图像数据的格式和类型。为了方便，我将使用vite搭建一个原生js项目

belldeep·2025-03-11 01:28

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

为什么链表和顺序表删除数据的时间复杂度都为O(n),但是链表删除数据还更快

这是因为时间复杂度只描述了算法随输入规模增长的趋势，而没有考虑常数因子和具体操作的细节。

AredRabbit·2025-03-11 00:23

如何新建.py文件？在哪里新建？

这个问题看起来简单，但对于新手来说可能会有一些细节需要注意。首先，我需要确定用户的操作系统，因为不同系统的文件管理方式可能不同。之前的对话中用户提到了Windows、macOS和Linux，所以可

lisw05·2025-03-11 00:53

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

HarmonyOS Next 企业数据备份与恢复策略

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）在企业数据备份与恢复方面的技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-10 20:55

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

必看！计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出

答辩前需反复回顾代码实现、架构设计、数据库模型等关键细节，确保能清晰阐述以下问题：技术选型依据：为何选择SpringBoot而非其他框架？所选算法的优势与局限性是什么？

源码姑娘·2025-03-10 16:52

技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线

工具最实用的三个细节：保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪

LL06210721·2025-03-10 15:50

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

关于网络数通工程师 IPsec 协议的常见面试问题(2)。

以下是IPsec协议在面试中可能涉及的进阶问题及补充知识点，涵盖技术细节、部署优化和实际场景分析：八、协议交互流程细节IKEv1与IKEv2的区别问：IKEv2相比IKEv1有哪些改进？

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技

大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。

真智AI·2025-03-10 14:38

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

PSPNet在图像超分辨率中的应用

传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现，适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

22. 备忘录模式

智想天开·2025-03-10 11:21

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

物理层与数据链路层：网络通信的基石

理解这两层的工作原理，对于掌握网络通信的细节至关重要。一、物理层：数据的物理传输1.1物理层的功能物理层是OSI模型的最底层，它的主要任务是将数据以比特流的形式在物理介质上传输。物理层并不关心数据的具

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

云计算：虚拟化、容器化与云存储技术详解

在上一篇中，我们深入探讨了网络安全的核心技术，包括加密、认证和防火墙，并通过实际案例和细节帮助读者全面理解这些技术的应用和重要性。今天，我们将转向一个近年来迅速发展的领域——云计算。

Evaporator Core·2025-03-10 07:17

如何成为LangChain项目的贡献者

随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。

eahba·2025-03-10 06:11

8款白嫖党必备的ai写作神器,你都知道吗- #AI写作#科技

它们可以帮助我们节省大量的时间和精力，让我们更加专注于创意和细节的打磨。本文将为大家详细介绍几个AI写作工具，让你在写作领域更上一层楼。1.元芳写作这是一个微信公众号!

AGI学习社·2025-03-10 05:09

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制

2401_84123077·2025-03-10 05:38

Android Glide 缓存模块源码深度解析

本文将深入Glide缓存模块的源码，从整体架构到具体实现细节，全方位剖析其工作原理。二、Glide缓存模块概述2.1缓存的重要性在移动应用中，图

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

API简介

applicationprogramminginterface，应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节

汐度清风·2025-03-10 05:05

你不知道的 C++ 类型转换技巧：如何安全高效地使用 static_cast、dynamic_cast、const_cast ？

对，没错，但是这其中有很多小细节需要注意。今天我们就从最基础的内容开始，一步步深入，逐渐学会

·2025-03-10 05:36

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

使用Python开发可以充分利用其在数据处理、机器学习和Web开发方面的优势，构建一个高性能、可扩展且功能丰富的应用。

Geeker-2025·2025-03-10 02:10

java架构师成长之路_java架构师学习之路

课程大纲简要介绍2、线程基础概念、线程安全概念、多个线程多个锁概念3、对象锁的同步和异步4、脏读概念、脏读业务场景、Synchronized概念、Synchronized代码块、Synchronized其他细节微云学习地址

电影狂人A·2025-03-10 01:38

白盒测试基础知识-辅助理解

类别详细内容定义白盒测试（WhiteBoxTesting）是一种基于代码内部结构和逻辑的测试方法，测试人员需要了解程序的内部实现细节。

Ben_F·2025-03-10 00:58

核函数及其常见类型

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-09 23:49

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

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