机器学习编译器第27页

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本

葡萄肉多·2024-02-15 08:06

Android APK编译流程

构建流程直达官网介绍image.png如上图所示，典型Android应用模块的构建流程通常按照以下步骤执行：1.编译器将您的源代码转换成DEX文件（Dalvik可执行文件，

yanlong107·2024-02-15 08:21

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R

何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更

cuiliuyun·2024-02-15 08:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762

是安澜啊·2024-02-15 08:11

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

机器学习矩阵运算库Numpy入门25例

导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],

皮皮大·2024-02-15 08:54

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)

Longlongaaago·2024-02-15 07:38

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

利用PySide2模块以及Qt设计师（Qt-Designer）设计简易的系统窗体

一、环境的安装二、外部工具的添加（编译器选择为PyCharm或者Vscode）三、新建ui文件并打开Qt-Designer四、Qt-Designer内不同部件的使用1.Label的使用2.Spacers

netexsy·2024-02-15 05:53

项目进度管理系统----Python下Pyside2模块（大一课设）

目录一、安装Pycharm和Anaconda（这里我用的是Pycharm，Vscode也一样适用）二、在相应的conda环境中下载Pyside2模块三、在编译器中添加对应的Pyside2外部工具四、项目进度管理系统介绍五

netexsy·2024-02-15 05:53

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。

FL1623863129·2024-02-15 02:40

今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息

夕小瑶·2024-02-15 02:26

基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地

内容主要包括五个方面：京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化：TopN场景优化：动线分析场景优化：FLINK一站式机器学习点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大

Apache Flink·2024-02-15 01:50

EL表达式和JSTL标签

如果你希望某个EL表达式被JSP编译器忽略，那么可以在EL表达式之

沐暖沐·2024-02-15 00:22

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-15 00:09

初学C++容易犯的错误

1、有些关键字在cpp文件中多写了对于C++类，一些关键字只要写在.h中就好，cpp中就不用再加上了，比如virtual、static等关键字，如果在cpp中多写，编译器会报错。

Passion-优·2024-02-15 00:50

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩

沫2021·2024-02-15 00:38

C++入门下（引用内联函数 auto关键字基于范围的for循环)

循环引用引用概念引用特性常引用引用使用场景引用和指针的区别内联函数概念特性auto关键字（C++11）auto简介auto的使用细则auto不能推导的场景基于范围的for循环引用引用概念引用不是新定义一个变量，而是给已存在变量取了一个别名，编译器不会为引用变量开辟内存空间

暗暗十分·2024-02-14 23:37

iOS之Mac查看ssh key

这里记录一下最基本的操作1.进入目录cd~/.ssh2.查看目录下文件ls3.用编译器打开,复制一下内容vimid_rsa.pub

叫点什么好呢·2024-02-14 23:39

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。

王荣胜z·2024-02-14 23:13

2019-12-01

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([

xias147·2024-02-14 22:25

C++ 关键字小结

1.default=default一般会放在默认的构造函数，析构函数，拷贝构造函数，拷贝赋值函数，用来显示的表示需要编译器创造默认的上述几类函数。

见牛羊·2024-02-14 22:12

达摩院官方刚刚发布了最新的Python教程，整套427集系统学习视频

主要分为以下章节：概述初学者Python入门通过Python进行Web开发通过Python编写脚本与自动化通过Python进行机器学习开发常见问题其他资源补充多语言版本自由选择，将近7

刘好看静静·2024-02-14 22:41

什么是信号卷积，信号卷积的物理意义是什么，功能有哪些

在信号处理领域，卷积运算具有非常广泛的应用，包括数字信号处理、图像处理、机器学习和物理工程等。

kfjh·2024-02-14 22:25

g++编译选项中的-m64是什么意思

在g++（GNUC++编译器）中，-m64选项是用来指定目标代码应该为64位架构的。这意味着你正在编译一个设计来在64位操作系统上运行的程序。

kfjh·2024-02-14 22:25

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于

魏清宇·2024-02-14 21:14

【微信小程序开发】【SpringBoot】解决真机调试中无法向后台请求数据的问题

前言最近做了一个微信小程序+SpringBoot的一个项目，在编译器中用localhost请求后台可以实现，但是在手机上进行真机调试就无法正确的从后台请求数据，问题已经解决，下面是我的一点经验获取本机的

Elephant_King·2024-02-14 21:16

机器学习在各个行业的应用介绍

随着科技的飞速发展，机器学习已经从实验室走向了现实世界，逐渐成为各行各业不可或缺的工具。从金融领域到医疗健康，从零售市场到制造业，机器学习正在改变着我们的工作方式和生活质量。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 20:45

numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。

weixin_39636099·2024-02-14 19:36

python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。

weixin_39785814·2024-02-14 19:36

C# 设计模式-----单例模式（Singleton）

综上所述我们先创建一个单线程的SingletonpublicclassSingleton{//编译器在您没有对类写构造函数时，编译器会自己生成一个无参数的构造函数//不过如果您创建了构造函数那么系统本身得到构造函数将会被替换

学软件开发的猪·2024-02-14 18:59

[C#] 如何调用Python脚本程序

有以下几个原因需要C#调用Python：Python拥有丰富的生态系统：Python有很多强大的第三方库和工具，可以用于数据科学、机器学习、自然语言处理等领域。

老狼IT工作室·2024-02-14 18:53

【机器学习】数据清洗之处理异常点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

甜美的江·2024-02-14 18:21

Qt：槽函数的五种写法

Rain_ZZX·2024-02-14 18:44

设计模式之解释器模式

该模式通常用于实现编译器和解释器等语言处理器。

种棵二叉树·2024-02-14 18:43

机器学习：ROC曲线笔记

ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具，主要用于展示在不同阈值（Threshold）下模型的真阳性率（TruePositiveRate，TPR）和假阳性率（FalsePositiveRate，FPR）之间的关系。ROC曲线最早起源于二战期间，用于分析雷达信号检测敌方飞机的能力，随后逐渐扩展到其他领域，特别是医学

Ningbo_JiaYT·2024-02-14 17:16

JAVA设计模式之解释器模式详解

它只在一些非常特定的领域被用到，比如编译器、规则引擎、正则表达式、SQL解析等。不过，了解它的实现原理同样很重要，能帮助你思考如何通过更简洁的规则来表示复杂的逻辑。

一只经常emo的程序员·2024-02-14 17:12

机器学习---概率图模型（概率计算问题）

1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列，求各个状态序列I与观测序列的联合概率，然后对所有可能的状态序列求和，得到。状态序列的概率是对固定的状态序列，观测序列的概率是。，O和I同时出现的联合概率为。然后，对所有可能的状态序列I求和，得到观测序列O的概率，即但是，利用公式计算量很大，是阶的，这种算法不可行。2.

三月七꧁ ꧂·2024-02-14 17:06

使用 C++23 从零实现 RISC-V 模拟器（4）：完善 log 支持并支持更多指令

文章汇总「从零实现模拟器、操作系统、数据库、编译器…」：https://okaitserrj.feishu.cn/docx/R4tCdkEbsoFGnuxbho4cgW2Yntc这一节内容解析了更多的指令

everystep_·2024-02-14 16:47

预处理详解（上）

__FILE__//进行编译的源文件__LINE__//文件当前的行号__DATE__//文件被编译的日期__TIME__//文件被编译的时间__STDC__//如果编译器遵循ANSIC，其值为1，否则未定义举个例子

c23856·2024-02-14 16:44

TypeScript快速入门

TS代码需要通过编译器编译为JS，然后再交由JS解析器执行。TS完全兼容JS，换言之，任何的JS代码都可以直接当成JS使用。

吃一口你的梦。·2024-02-14 15:30

C&Python：表达式的求值顺序（evaluation order）

但是这两个特性并不能完全确定表达式的计算顺序，这就给编译器留下了一定

日晨难再·2024-02-14 15:24

KEI5许可证没到期，编译却出现Error: C9555E: Failed to check out a license.问题解决

一、编译出现如下报错二、检查一下许可证三、许可证在许可日期内，故应该不是许可证的问题四、检查一下编译器，我用的是这个，这几个编译器的区别其实我不太明白，但我把问题解决是选的这个五、找到编译器的路径，去复制一下六

我先去打把游戏先·2024-02-14 15:52

应广大同学的要求，提供一个基于matlab夜间车牌自动识别给大家参考

可以使用机器学习方

依然风yrlf·2024-02-14 15:21

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return

偶是不器·2024-02-14 15:19

详细教你如何用python写一个车牌自动识别程序

要编写一个Python的车牌识别程序，你需要使用图像处理和机器学习技术。这里提供一个简单的示例，使用OpenCV库进行图像处理，以及TesseractOCR（光学字符识别）库来识别车牌上的字符。

依然风yrlf·2024-02-14 15:49

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型

Francek Chen·2024-02-14 14:48

机器学习：BN层介绍及深入理解

在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像

是Dream呀·2024-02-14 13:12

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