机器学习编译第51页

创建一个Go项目

如果是只编译的话gobuild项目名，会生成一个exe的可执行文件，gorun是既编译了又运行了。2.交叉编译交叉编译可以实现跨平台的功能在日常工作中，线上机器一般是Linu

简单点了·2024-02-12 12:45

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

·2024-02-12 12:41

Go——使用Goland创建并运行一个go项目

一、创建目录为了遵循Google的Go的开发规范，和方便我们之后的工作，我们按照Go的要求，在每个项目文件夹下建立三个文件夹:bin/生成的执行文件pkg/编译的中间文件src/程序的代码文件二、设置环境点击打开项目配置

火山彬·2024-02-12 12:44

【GoLang入门教程】Go语言几种标准库介绍(七)

支持将代码编译为插件，按需加载)重要类型和函数：示例reflect库（语言反射支持。

The-Venus·2024-02-12 12:13

【机器学习】数据清洗之处理缺失点

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！

·2024-02-12 12:11

掘根宝典之C++名称空间（using声明和using编译指令）

如果不使用名称空间，可能会出现相同名称的定义，导致编译错误或者运行时错误。通过引入名称空间，可以将不同的代码块划分为不同的命名空间，从而避免冲突。

掘根·2024-02-12 12:10

掘根宝典之c++函数模板，显式具体化，隐式实例化，显式实例化，关键字decltype

通过将类型作为参数传递给模板，可使编译器生成该类型的函数。为了声明函数模板，我们引入了template

掘根·2024-02-12 12:39

Kylin下Qt找不到打印机解决方案

不知道各位老铁是否也碰到了麒麟系统下，qt编出来的程序打印机只能找到pdf的那个，其他的打印机都找不到，但是系统自带的qt编译的程序就可以。

读万卷书不如行万里路呀·2024-02-12 12:37

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优

数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ，使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ}，其中x是n维向量，χ\chiχ是x的可行域，f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非

stone_fall·2024-02-12 11:04

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold

lestat_black·2024-02-12 11:32

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部：核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。

bohu83·2024-02-12 11:01

[机器学习]全局最小与局部最小

机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务，基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。

3points·2024-02-12 11:01

面试题：说下局部最优和全局最优的区别

耗子来啦·2024-02-12 11:31

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。例子:邮件分类:根据邮件内容将邮件自动分类为“垃圾邮件或“非垃圾邮件”。这里，邮件内容是输入，而“垃圾邮件“或“非垃圾邮件”的非

华农DrLai·2024-02-12 11:30

机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点，但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试：你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗？梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以寻找最小值。局限性：它可能会陷入局部

华农DrLai·2024-02-12 11:29

【c2】编译预处理，gdb，makefile，文件，多线程，动静态库

文章目录1.编译预处理：C源程序-编译预处理【#开头指令和特殊符号进行处理，删除程序中注释和多余空白行】-编译2.gdb调试：多进/线程中无法用3.makefile文件：make是一个解释makefile

码农编程录·2024-02-12 11:58

RuntimeError(‘DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly‘.format(pids_str)) from e

新手入门避坑另一个原因就很气：如果使用的vscode，看一下你的conda环境和编译器环境是否一致。

SatVision炼金士·2024-02-12 11:22

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

对于数据科学和机器学习领域的程序员来说，Python提供了强大的API和众多的库，使其成为数据科学和机器学习的首选语言。在Python的众多应用中，爬虫一直有着超高需求。

程序员老冉·2024-02-12 11:21

Unity Android 微信登录SDK接入

安装目录下的classes.jar包并依赖3.配置AndroidManifeast.xml文件4.gradle目录配置5.MainActivity修改6.创建打包jks文件并转换为keystore文件8.编译打出

Silence_礼·2024-02-12 11:09

CentOS7常用工具包安装

CentOS7常用工具包安装环境：CentOS7.9工具：Xshell71.wget下载工具yum-yinstallwget2.gcc(nginx之类由c语言开发的，编译的时候需要用到)yum-yinstallgccgcc-c

落_caec·2024-02-12 11:01

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造

LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

Francek Chen·2024-02-12 11:15

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

Java基础篇：什么是平台无关性

什么是平台无关性:平台无关性就是一种语言在计算机上的运行不受平台的约束，一次编译，到处执行。平台无关有两种：源代码级和目标代码级。

大誌·2024-02-12 10:23

java虚拟机在所有平台上都是一样的_当需要JVM运行时，如何与Java平台无关？

通常情况下，编译的代码是CPU“执行”程序的精确指令集。在Java中，编译后的代码是一组精确的“虚拟CPU”指令，每个物理机器上都需要相同的指令。

生锈快刀·2024-02-12 10:23

java是如何实现跨平台性的?它的原理是什么？

Java的运行过程分为编写、编译和运行三个大的过程。首先在Java的运行环境（JRE）中输入你编写的Java代码，最后形成后缀名为.java的源文件。

穿狼皮的小红帽·2024-02-12 10:22

Java如何实现的平台无关性的

平台无关性就是一种语言在计算上的运行不受平台的约束，一次编译，到处执行。也就是说，用java创建的可执行二进制程序，能够不加改变的运行与多个平台。

1 2 3 一起追梦·2024-02-12 10:52

Java为什么与平台无关

1、为什么我们都知道Java有一个特性，那就是与平台无关性，一次编译到处运行，那么这是怎么实现的呢？ Java语言与其他语言相比，最大的优势就是编写的软件能在执行码上兼容，在所有的计算机上运行。

爱吃雪糕的小布丁·2024-02-12 10:52

Java实现平台无关性的原理

二、原理如下图：通过JVM（虚拟机）实现平台无关，Java源码会被编译为字节码文件（.class文件），可以被不同平台的JVM进行解析，不需要重新编译，JVM会把字节码文件解析成本地机器码执行为什么不直接使用

星河之砂·2024-02-12 10:22

什么是平台无关性，Java是如何做到平台无关的

-2720:27:54tags:Interviewcategories:Interview什么是平台无关性，Java是如何做到平台无关的平台无关(跨平台):一种语言在计算机上的运行不受平台的约束，一次编译到处运行

时光诠释·2024-02-12 10:22

Java语言实现平台无关性详解

文章目录一、平台无关性的理解二、平台无关性是如何实现的1.前端编译2.后端编译三、虚拟机平台无关性体现四、字节码平台无关性体现五、Java语言平台无关性体现一、平台无关性的理解平台无关性（PlatformIndependence

Run，boy·2024-02-12 10:22

Java平台无关性

什么是平台无关性平台无关性就是一种语言在计算机上的运行不受平台的约束，一次编译，到处执行（WriteOnce,RunAnywhe

程序媛_小白·2024-02-12 10:51

JAVA实现跨平台的原理是什么？（有图，简要明了）

跨平台，是指java语言编写的程序，一次编译后，可以在多个系统平台上运行。

仙女啃猪蹄_·2024-02-12 10:51

Java的平台无关性是怎么实现的？

前言在接触Java的时候，经常能听到Java的特点之一就是：“一次编译，到处运行（WriteOnce,RunAnywhere）”。这种特点对于Java来说，有什么好处呢？

NYfor2017·2024-02-12 10:21

什么是Java虚拟机？为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”？

Java源文件被编译成能被Java虚拟机执行的字节码文件。Java是平台无关的语言是指用Java写的应用程序不用修改就可在不同的软硬件平台上运行。平台无关有两种：源代码级和目标代码级。

梦是现实之补充·2024-02-12 10:21

Java是如何实现平台无关性（跨平台）的？

什么是平台无关性平台无关性就是一种语言在计算机上的运行不受平台的约束，一次编译，到处执行（WriteOnce,RunAnywhere）。也

Javaesandyou·2024-02-12 10:20

Java是如何实现的平台无关?

❤️1、什么是平台无关性平台无关性就是一种语言在计算机上的运行不受平台的约束，一次编译，到处执行(WriteOnce,RunAnywhere).也就是说，用Java创建的可执行二进制程序，能够不加改变的运行于多个平台

小徐很努力·2024-02-12 10:50

【QT+QGIS跨平台编译】之三十：【NetCDF+Qt跨平台编译】（一套代码、一套框架，跨平台编译）

文章目录一、NetCDF介绍二、文件下载三、文件分析四、pro文件4.1netcdf34.2netcdf44.3netcdf五、编译实践一、NetCDF介绍NetCDF（NetworkCommonDataForm

翰墨之道·2024-02-12 10:48

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为：对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1]

是Dream呀·2024-02-12 10:44

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

一、多项式回归房价预测中：有两个特征，frontage和depth，即临街长度和房子的宽度。假如我们计算一个x=frontage*depth(房子面积)，则假设函数变成了hθ(x)=θo+θ1x。线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。另外，我们可以令：X2=X2^3,X3=X3^3,从而将

BioLearner·2024-02-12 10:36

C++模板进阶

C++模板进阶1.非类型模板参数2.类模板的特化2.1概念2.2函数模板特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.4注意事项3.模板的分离编译3.1什么是分离编译3.2模板的分离编译3.3

初阳hacker·2024-02-12 09:11

NDK开发 - 视频转码压缩

我们首先需要到ffempeg官网下载然后进行编译生成相关文件，我们会有以下几个文件image.pngimage.png我们这时候会发现源文件中很多报错了，这是因为我们没有指定路径，和链接额外的ffmpeg

Peakmain·2024-02-12 09:15

DSP数字信号处理实验--CCS基础入门

二、建立工程1.新建空白工程2.设置工程名称三、编写代码四、编译程序五、硬件测试六、运行效果前言近期学习了数字信号处理的课程，刚接触DSP，学习了入门第一课，通过C语言实现输出打印信息。

qq_38549986·2024-02-12 09:39

结构体数组所有元素（1亿个元素）初始化为相同的值

编译器优化+高速缓存命中，速度已经飞快了，不用操心那么多。循环展开这些优化方法，编译器优化都可能帮你做

crazybobo1207·2024-02-12 09:37

linux离线安装postgresql和postgis插件

linux离线安装postgresql和postgis插件一、压缩包安装postgresql1、下载解压linux版本postgresql压缩包2、configure安装环境检测3、编译安装4、创建postgres

dragon-guo·2024-02-12 09:36

使用 Python 5 年后，我转向了Go

\n几乎可以用它来做任何事情–从创建简单的脚本，Web开发，到数据可视化以及机器学习。

六六子大顺1·2024-02-12 09:29

米贸搜|Facebook在购物季使用的Meta广告投放流程

一、账户简化当广告系列开始投放后，每个广告组都会经历一个初始的“机器学习阶段”。简化账户架构可以帮助AI系统更快获得广告主所需的成效。

mimaosoulily·2024-02-12 09:29

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