机器学习编译器第13页

jvm中方法的存放位置

其实java方法是存在方法区的方法区：用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据，方法编译出的字节码也是保存在这个区域。

软件测试开发架构师·2024-08-24 21:02

c++顺序表初识（vector）

今天我们就来简单的认识一下vector的使用，并且简单的模拟实现一个我们的vector具体vector类的描述可以参考vector-C++Reference(cplusplus.com)在不同的编译器下

zzzyh12·2024-08-24 21:31

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

从编程语言到可执行程序

一、编译器是如何工作的？什么是编译器？编译器是一个将高级语言翻译为低级语言的程序，我们一定要意识到编译器就是一个普通程序，只不过从复杂程度上来讲，编译器这个程序的复杂度更高而已。

吴盐煮_·2024-08-24 19:18

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

red hat linux c编译器,关于Red Hat Linux下安装软件命令方法

1.通常Linux应用软件的安装包有三种：1)tar包，如software-1.2.3-1.tar.gz。它是使用UNIX系统的打包工具tar打包的。2)rpm包，如software-1.2.3-1.i386.rpm。它是RedhatLinux提供的一种包封装格式。安装rpm包的命令是"rpm-参数，包管理工具yum。"3)deb包，如software-1.2.3-1.deb。它是DebainLi

余知兮·2024-08-24 13:46

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

技术专长：在机器学习、搜

算法驯化师·2024-08-24 13:43

iOS 开发：Object-C 和 Swift 的区别（AI问答）

你可以在运行时决定对象的实际类型，这使得编译器在编译时不进行严格的类型检查。这种灵活性可以增加编程的灵活性，但也可能带来运行时错误。

app开发工程师V帅·2024-08-24 11:28

泛型知识点

编译器会在编译阶段检查类型一致性。性能提升:由于类型信息在编译时已知，因此可以减少运行时的类型检查和装箱/拆箱操作，从而提高性能。代码复用:通过使用泛型，可以编写更加通用的代码。

海带土豆·2024-08-24 10:26

【开发语言】编译型语言和解释性语言有啥区别？

编译型语言（CompiledLanguages）编译型语言是指使用专门的编译器将源代码一次性转换成目标代码（通常是机器码或中间码）的语言。转换后的目标代码可以在计算机上直接执行，

天若有情673·2024-08-24 08:39

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Linux系统性能调优技巧

1.概述1.1.简介Linux系统性能调优是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括硬件、软件、系统调用、编译器选项、Profiling工具等。

丁爸·2024-08-24 07:01

编译器指令#pragma section的使用

对于GNUC/C++编译器来说，直接使用__attribute__((__section__("xxx")))对变量或函数进行修饰即可自动创建好分区，将变量和函数放入对应分区。

MOONICK·2024-08-24 06:25

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

c++11 新特性总结【c++】

以下是C++11中一些重要的新特性：1.自动类型推导（auto）auto关键字允许编译器根据初始化表达式自动推导变量的类型，减少了代码中的冗余。

挨踢小明·2024-08-23 23:44

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

C++初学者必看

具体的步骤取决于计算机环境和使用的C++编译器，但大体如下：1.使用文本编译器编写程序，并将其保存到文件中，这个文件就是程序的源代码。2.编译源代码。

朱竹清小姐姐·2024-08-23 21:30

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

FastDFS的安装（分布式项目中的图片管理）

分布式项目中我们将图片存放在FastDFS中，也是用它来管理图片的，但是还需要使用Nginx的代理功能才能访问FastDFS中存放的图片（也就是说还要安装Nginx）一、FastDfs的安装（1）安装gcc编译器

菜到极致就是渣·2024-08-23 17:38

Python入门级[ 基础语法函数... ] 笔记例题较多

本文是刚学习Python的笔记，当时使用的编辑器是交互式编程，所以很多代码可能在你们的编译器上面不能运行，我用快引用引起来了，还需要大家自己动手试一试。

梦茹^_^·2024-08-23 16:29

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

设计模式-visit模式-在语法树的实践

文章目录背景示例代码分析灵活性双重分派总结背景很多项目代码有accept()用法，在calcite里也看到了这种，深入了解一下语法树遍历：编译器通常会将源代码解析成抽象语法树（AST）。

wending-Y·2024-08-23 14:17

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

仓颉语言的编译和构建

cjc-frontend（仓颉前端编译器）会随cjc一起通过CangjieSDK提供，cjc-frontend能够将仓颉源码编译至仓颉的中间表示（LLVMIR）。

小菜鸟学开发·2024-08-23 12:35

嵌入式初学-C语言-二九

C语言编译步骤预处理编译汇编链接什么是预处理预处理就是在源文件（如.c文件）编译之前，所进行的一部分预备操作，这部分操作是由预处理程序自动完成，当源文件在编译时，编译器会自动调用预处理指令的解析，预处理指令解析完成才能进入下一步的编译过程为了能够方便看到编译细节

GoDve丨·2024-08-23 12:01

iOS 面试收录

@class仅用来告诉编译器，有

学不来的凡人·2024-08-23 12:49

学习C语言第十五天

空字符（Nullcharacter）又称结束符，缩写NUL，是一个数值为0的控制字符，\0是转义字符，意思是告诉编译器，这不是字符0，而是空字符。

ZH-edifier·2024-08-23 12:00

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

python3.x使用cxfreeze将.p打包成.exe

之前写了一个使用ffplay批量查看格式为h264的图片，每次抽帧后都要打开pycharm编译器来运行程序，然后才能正常查看图片，或者在其他没有安装python环境的电脑中运行，很不方便。

weixin_30596343·2024-08-23 08:40

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

日拱一卒（7）——leetcode学习记录：颠倒二进制位

在Java中，编译器使用二进制补码记法来表示有符号整数。因此，在示例2中，输入表示有符号整数-3，输出表示有符号整数-1073741825。示例1

特立独行的Q·2024-08-23 04:15

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