机器学习编译第14页

其他面试题

uni-app面试题一、生命周期应用生命周期、页面生命周期、组件生命周期二、条件编译在工具中，打if出现的条件编译例如：这是h5端性能优化面试题一、加载优化1.http请求能不能减少（能不能合并

奈何我是个菜鸡·2024-09-05 01:43

VI改造计划

本次准备将Ubuntu自带的VI编辑器打造成适合我们C语言及内核开发时的IDE，先进行基础改造工程，下面是整个改造计划:0.实践环境Ubuntu13.10(64位，Kernel为自已编译的3.13.6)

stxinu·2024-09-05 01:08

isa 底层结构分析

编译器clang就要登场了ClangClang是一个有Apple主导编写，基于LLVM的C/C++/Objective-C的编译器主要用于底层编译，将一些文件输出为C++文件，可以更好的查看底层的结构以及实现逻辑探索在

远方竹叶·2024-09-05 00:05

python读取hive数据库_利用pyhive将hive查询数据导入到mysql

pyhive作用远程连接hive数据库，运行hivesql，而不需要登录到安装有hive的服务器上去可以更方便处理更多连续命令，可以封装一些经常需要复用的命令脚本化，不需要编译，随时改，随时执行看结果方便对

weixin_39939668·2024-09-05 00:35

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

JavaSE基础学习day3--异常&&集合

目录1.异常1.1异常概述1.2JVM的默认处理方案1.3异常处理1.4异常处理之try...catch...1.5Throwable的成员方法1.6编译时异常和运行时异常的区别1.7异常处理之throws1.8

yz不摆烂24124·2024-09-04 22:20

【Java基础面试题】Java的优势

跨平台众所周知java是跨平台的，在工作场景中，不同平台执行的机器码是不一样的，java之所以可以跨平台，因为中间加了一层JVM，所以实现了一次编译多平台运行。

点滴岁月·2024-09-04 21:49

C++实现顺序表操作

普通数组是在编译时指定大小的数组，大小在运行时不能改变。可以使用下标来访问数组中的元素，通过将元素插

ByteMaster_·2024-09-04 21:17

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN网络四、编译五

oufoc·2024-09-04 18:03

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

Cortex-M3(2) 汇编启动文件分析

一、伪指令（Directives）由于MDK中的汇编器（汇编编译器）用的是ARM的汇编器，所以可以从ARM官网下载汇编器的用

keven-wang·2024-09-04 17:54

一份可以让LVGL跑的更快的ICF配置

该文件可以将不同的文件编译出的目标文件，放入到指定位置。如果一个单片机的FLASH分为低速和高速，我们可以将大量使用的代码放入高速flash，将使用频率少的（比如：查找表）放入低速FLASH。

casdfxx·2024-09-04 17:23

IntelliJ IDEA 快捷键大全：提升你的开发效率

一、编译与运行编译项目Ctrl+F9：构建项目，等同于菜单【Build】—>【BuildProject】。IntelliJIDEA会编译项目中所有类，并将编译结果输出到out目录中。支持增量

黄尚圈圈·2024-09-04 15:15

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

对Vue组件生命周期的理解

Vue.js组件生命周期中的几个重要阶段：创建、初始化数据、编译模板、挂载DOM、更新渲染、卸载。这些阶段对应了Vue.js的生命周期钩子函数。

2401_85770776·2024-09-04 15:12

GNU工具开发基于ARM嵌入式系统的方法

通常开发人员需要购买芯片厂商或第三方提供的开发板，还需要购买开发软件，如C编译器或者集成了实时操作系统的开发环

yalizhi123·2024-09-04 15:40

支持nvidia显卡硬件加速的ffmpeg库编译

前提是安装了cuda#安装nvidia-codec-headergitclonehttps://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers.gitcdnv-codec-headers/sudomakeinstall#安装必要库sudoaptinstallbuild-essentialyasmcmakelibtoollibc6libc6-devunzipwgetlibnum

wjsiou123·2024-09-04 15:10

FFmpeg 编译支持的格式

[[email protected]]$./configure--helpUsage:configure[options]Options:[defaultsinbracketsafterdescriptions]Helpoptions:--helpprintthismessage--quietSuppressshowinginformativeoutput--list-decod

夢鑰·2024-09-04 15:38

编译 ffmpeg 方法

编译ffmpeg方法答：在各个平台编译方法基本都是一样的。首先下载ffmpeg源码，地址为:DownloadFFmpeg进入到下载后的ffmpeg目录下，执行下面的指令：Mac平台：.

ls2018536·2024-09-04 14:34

java开发面试：AOT有什么优缺点/适用于什么场景/AOT和JIT的对比、逃逸分析和对象存储在堆上的关系、高并发中的集合有哪些问题

JDK9引入了AOT编译模式。AOT有什么优点？适用于什么场景？JDK9引入了一种新的编译模式AOT(AheadofTimeCompilation)。

鸡鸭扣·2024-09-04 14:31

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

ubuntu 14.04LTS 系统下安装nginx

nginx源码安装说明：使用nginx源码编译的方式安装时，需要先安装nginx的依赖库pcre、zlib、oppenssl。

zhaoqhu·2024-09-04 11:46

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

2022年，Rust将成为Linux 内核第二官方语言吗？

具体来说，Rust代码现在已经依赖于稳定的Rust编译器而不是之前的beta版本状态。Ojeda称，接

简说Linux内核·2024-09-04 11:13

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

IDEA提示：java: 常量字符串过长

这个限制是编译器和JVM对于方法大小的内部限制，通常是出于性能的考虑。方案解

瑶山·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

开发者“疯狂”整活：用纯 C 语言，从头编写一个 Rust 编译器！

近日，一个项目在HN上引起了许多开发者的注意——一名富有创新精神的开发者正在尝试使用C语言来编写Rust编译器。这位开发者表示：为了引导Rust发展，无论付出什么代价都值得。

CSDN资讯·2024-09-04 10:06

react-native-http-cache android编译错误

getSmallImageDiskStorageCache()改为getSmallImageFileCachegetMainDickStorageCache()改为getMainFileCacheios编译错误

ablac·2024-09-04 09:07

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

latex换行\left[和\right]编译报错-解决方案

简而言之：\\换成\right.\\,&换成&\left.来个例子就知道了：原本的公式是：\begin{align}\label{up_critic}L_Q(\theta)&=\mathbb{E}\left[\frac{1}{2}(Q_\theta(\mathcal{S}_{k,t}^m,{A}_{k,t}^m)-({R}_{k,t}^m\\\nonumber&+\gammaQ_{\bar{\th

还有你Y·2024-09-04 06:13

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

学习关系型数据库：在MAC下编译安装firebird

尝试在MAC下编译安装firebird从下载页面下载，选最新的版本：https://sourceforge.net/projects/firebird/files/这里有比较老的一篇mac安装指南：https

skywalk8163·2024-09-04 05:02

Kotlin inline内联函数

中非常重要的内联函数，小伙伴系紧鞋带准备发车普通函数调用下面测试整数相加的情况funcalculate(){println(add(a=1,b=3))}funadd(a:Int,b:Int)=a+b反编译查看下

linlinlinl·2024-09-04 05:43

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

JavaWeb开发知识总结(JSP,EL,JSTL)

2.JSP执行流程JSP的本质是Servlet，tomcat服务器会将jsp文件进行编译生成一个servlet.java文件

Sunmos·2024-09-04 03:49

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

iOS 闪退收集

一、dSYM什么是dSYMdSYM实际上放的是程序在编译过程中收集的符号表的信息，其实质上保存符号表数据的是二进制的DWARF(DebuggingWithArbitraryRecordFormats)文件

杰克疯·2024-09-04 02:15

iOS 获取本地图片URL

因为在Assetcatalog中的图片，ImageSet类型的图片会经过无损压缩和合成，编译后就无法通过path读取了，只能通过named方式加载。

Code&Ocean·2024-09-04 02:15

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