机器学习细节研讨第5页

【前缀和】-- 寻找数组的中心下标

g[i]=g[i+1]+nums[i+1]【细节问题】：初始化需要单独初始化f[0]和g[n-1]f[0]=0;g[n-1]=0;填表顺序f：从左向右g：从右向左3

雨雨雨雨点子·2025-03-21 01:16

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

工厂函数详解：概念、目的与作用

二、工厂函数的目的与作用目的作用解耦对象创建逻辑将对象的创建与使用分离，调用者无需关心对象的具体实现细节。延迟实例化仅在需要时创建对象，避免资源浪费（如内存、CPU）。支持动态参数根据输入参数返回

漫谈网络·2025-03-21 00:35

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

详解离线安装Python库

爱编程的喵喵·2025-03-20 22:17

ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券

当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。

ESG学习圈·2025-03-20 21:06

c#:使用串口通讯实现数据的发送和接收

1.概述串口通讯的核心是System.IO.Ports.SerialPort类，它封装了串口操作的底层细节，提供了简单易用的接口。以下是串口通讯的基本流程：1

妮妮学代码·2025-03-20 20:04

前端面经分享（25/03/19）

20k-40k，要求3-5年详细聊了一下上家公司的项目上家公司的项目是不做了吗，离职原因是什么，你觉得公司的这个产品怎么样在做AI类的业务时，作为前端感觉跟常规业务有什么区别详细聊了一下上上家公司的项目细节讲一下项目里用编辑器做了什么事遇到过什么难解决的问题项目里提供的

CreatorRay·2025-03-20 20:56

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域

Donvink·2025-03-20 19:24

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。

PersistDZ·2025-03-20 18:47

golang接口用法-代码案例

接口不关心具体的实现细节，只关心方法的签名（即方法的名称、参数和返回值类型）。接口可以看作是不同类型之间的桥梁，它允许不同类

JavaPub-rodert·2025-03-20 18:44

RAG 企业级应用落地框架细节差异对比

—1—什么是RAG？RAG检索增强生成本质上来讲，就三件事情：第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中，如何筛选出少量的有益知识，供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合，使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂，然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中，包含了众多精细且复

一顿码·2025-03-20 15:55

近期计算机领域的热点技术

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

模型微调：让AI更懂你的魔法棒

今天，我们就来深入探讨模型微调的技术细节，让你也能像魔法师一样，轻松驾驭AI模型！什么是模型微调？模型微调是指在预训练模型的基础上，通过少量的特定任务数据进行训练，使模型更好地适应新任务的技术。

带上一无所知的我·2025-03-20 14:10

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计

会写代码的羊·2025-03-20 12:28

HAl库开发中断方式接收Can报文的详细流程

下面给出一个基于HAL库的中断方式接收CAN报文的详细流程说明，描述每一步的硬件配置、软件调用和中断处理机制，而不涉及具体代码细节，只讲解整体原理和步骤：在使用HAL库时，不需要手动清除中断标志位。

逆旅可好·2025-03-20 12:58

Can通信流程

细节：这一步保证后续调用HAL库函数时，各个全局变量和中断配置已就绪。1.2系统时钟配置调用时钟配置函数（通常由

逆旅可好·2025-03-20 12:50

Linux安装Anaconda和Jupyter

一、了解Anaconda和Jupyter引言：Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。

硬水果糖·2025-03-20 08:20

ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建

如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先

WangYan2022·2025-03-20 07:17

Hessian 矩阵是什么

****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

USB摄像头数据获取——libuvc

封装性好：libuvc封装了许多底层细节，如视频格式转换、缓冲区管理等，简化了开发过程。缺点：功能有限：相对于V4L2，libuvc提供的功能相对有限，可能无法满足

jbjhzstsl·2025-03-20 04:21

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

Telegram bot教程：通过BotFather设置Telegram bot的命令菜单

最近在研究Telegrambot嘛，总有些小细节可以记录了，今天就记录一个通过BotFather设置Telegrambot的命令菜单功能➡️【好看的灵魂千篇一律，有趣的鲲志一百六七！】

鲲志说·2025-03-20 02:38

Eaglewood-开发单片机函数封装技巧

（二）、接口清晰：隐藏实现细节。（三）、可配置性：通过宏、结构体或回调支持灵活扩展。（四）、可移植性：抽象硬件差异，降低移植成本。

OverflowSummer·2025-03-20 02:07

图像处理篇---图像预处理

、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

go面向对象编程三大特性，封装、继承和多态

优点：隐藏细节。可以对数据进行验证，保证安全合理。2.2封装的实现步骤将结构体、字段（属性）的首字母小写（不能导出了，其他

平谷一勺·2025-03-20 01:57

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

【图像处理基石】什么是HDR图片？

HDR（高动态范围图像，HighDynamicRange）是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明：核心原理动态范围：指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。

AndrewHZ·2025-03-20 01:47

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

【商城实战(43)】探秘知名商城架构：解锁电商成功密码

无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战

奔跑吧邓邓子·2025-03-19 23:05

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

多线程保证并发顺序执行的细节&3个线程轮流打印1-10

多线程保证并发顺序执行的细节背景一个公共类存储互斥资源(3方法，分别打印1，2，3)，基于同一个该类实例，创建三个并发线程t1，t2，t3，t1调用实例的printFirst()方法打印1，t2调用实例的

像云~·2025-03-19 20:47

数据库 + Spring Boot + Vue 全栈交互逻辑详解

目录整体架构概述技术栈说明数据库设计规范SpringBoot后端架构Vue前端架构完整交互流程关键技术实现细节安全与性能优化异常处理机制整体架构概述graphTDA[Vue前端]-->|HTTP请求|B

代码CC·2025-03-19 20:15

技术转管理，需要克服的4大硬伤！

一、角色转换难技术人员作为执行层，专注的是技术实现与细节把控，只要专心做好自己份内的事即可。比如，开发工程师要保证代码质量，运维工程师负责系统稳定性。

项目经理刘湖南·2025-03-19 19:32

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

AUTOSAR与arxml的文档解析

如下是文档脑图一、文档概述该文档是AUTOSAR经典平台的应用接口用户指南，主要解释**AlTable（应用接口表）**的结构、方法论及相关技术细节，帮助开发者理解如何通过标准化接口实现软件组件的互操作性

dont__cry·2025-03-19 16:14

Python 机器学习基础之学习基础环境搭建

Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9

仙魁XAN·2025-03-19 15:01

【机器学习】主成分分析法（PCA）

【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

MNIST数据集&手写数字识别

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。

2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。

·2025-03-19 11:34

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

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