机器学习自学整理

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
大模型入门学习·2025-03-06 17:58

【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.
好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。
修破立生·2025-03-06 14:09

数据分析学习目录

将会陪伴大家一起来学习关于数据分析的相关内容，包括从数据思维，数据工具（Excel，Mysql，Hive，Python），数据方法论，数据展示（Tableau,BI），数据挖掘、数据实战项目一整套的内容，同步会将可能用到的以及有用的知识点整理出来
且行且安~·2025-03-06 14:35

如何在Spring Boot中读取JAR包内resources目录下文件

精心整理了最新的面试资料和简历模板，有需要的可以自行获取点击前往百度网盘获取点击前往夸克网盘获取以下是如何在SpringBoot中读取JAR包内resources目录下文件的教程，分为多种方法及详细说明
嘵奇·2025-03-06 14:35

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。
XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
北屿升：·2025-03-06 13:29

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-03-06 11:12

智能云图库项目实战（4）---空间模块

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！
rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球，你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验（比如摸出红球的次数多），来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子：假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里
游戏乐趣·2025-03-06 11:07

Python语句中OR逻辑运算符用例分析

李升伟整理问题：请运行如下代码，并解释打印的结果：a='python'print('hello,',aor'world')b=''print('hello,',bor'world')解答：运行代码后的输出结果为
lisw05·2025-03-06 11:06

机器学习笔记

1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。
有涯小学生·2025-03-06 10:35

清华 DeepSeek 1-6 册使用手册，开启 AI 学习成就之门，稳驭进阶航程

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn
悉数之淀·2025-03-06 10:02

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

第一章：机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学，主要算法是神经网络。
走在考研路上·2025-03-06 10:29

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

Python作为一门强大而灵活的编程语言，凭借其丰富的库和工具，在机器学习和数据分析领域扮演着举足轻重的角色。
CodeJourney.·2025-03-06 09:54

Java重要面试名词整理（二十二）：云原生

文章目录DockerDocker架构Dockerfile常用指令DockerComposePrometheus架构数据&指标NodeExporterPromQLGrafanaK8SK8S核心特性核心架构快速实战NamespacePodDeploymentService存储配置Ingress核心原理K8S的网络模型容器探针重启策略Pod调度定向调度亲和性调度污点和容忍调度全链路灰度什么是蓝绿发布什么
正在绘制中·2025-03-06 08:46

k8s部署springcloud-alibaba项目

本文由个人总结，如需转载使用请标明原著及原文地址本文需要一些知识储备，有一定的自学能力，有一定的自行解决问题的能力，不然直接看的话压力会比较大，建议有一定知识储备后作为提升来学本文的前置条件是会docker
封印di恶魔·2025-03-06 07:13

Python神器 Jupyter Notebook

它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景，尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装，其中最常见的是通过安装A
懒大王爱吃狼·2025-03-06 07:10

代码随想录第七天|哈希表part02--454.四数相加II、383. 赎金信、15. 三数之和、18. 四数之和

力扣（LeetCode））18.四数之和（18.四数之和-力扣（LeetCode））例行碎碎念：今天也追赶上了一些进度，虽然生病感冒，但今天很好的坚持了从早到晚的复习，秉承开源的精神我也将自己的复习资料整理出来
Aqua Cheng.·2025-03-06 07:38

【大数据平台】大数据平台的云迁移策略

欢迎订阅相关专栏：⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典：收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。
野老杂谈·2025-03-06 06:01

Linux——vim快捷键和配置

在Linux中写代码会使用到vim，这就要我们会使用vim的快捷键和一些相关配置，以下就是我整理的一些常用vim配置啦，希望能够帮助到你哦！
举手·2025-03-06 06:59

【java后端学习路线4】SpringBoot+MyBatisPlus+Redis学习指南，985本海硕自学转码

JAVA后端学习路线路线总览javase->Mysql->计算机网络->JavaWeb->Maven(1)->Spring->SpringMVC->Mybatis->Maven(2)->Linux->Git->SpringBoot->MyBatisPlus->Redis->JVM->JUC->Nginx->Docker->RabbitMQ->SpringCloud->项目(谷粒商城/仿牛客网)方法
程序员城南·2025-03-06 04:13

2 Redis 字符串(String) 命令大全

本文整理了常用的Redis字符串命令，并附带详细示例，方便学习和复习。1.SET命令作用：设置指定key的值。示例：SETmykey"Hello,Redis!"
Theodore_1022·2025-03-06 04:11

费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力：矩阵运算与应用 (应用篇)

线性代数不仅是图像处理的基石，也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具，用于描述和解决多维
修昔底德·2025-03-06 03:06

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。
一小路一·2025-03-06 02:27

整理一波Go工程化目录结构~

在Go语言领域遨游了几个月后，发现自己对Go语言相关的工程目录结构有些不了解，按照原来的习惯在Go工程中建立的目录结构显得比较奇怪，好的目录结构绝对是可以加强工程效率的，所以接下来会参考煎鱼、毛大等大佬项目的结构做分析并且改造一个我的半成品项目。每个项目的目录结构并不是有规定模板的，也有很多优秀的项目并不是常规的项目布局，还是要依据项目类型、大小及灵活程度做调整，但一定要保证结构清晰！夏青小说网h
damimi88·2025-03-06 01:21

机器学习校招面经二

快手机器学习算法一、AUC（AreaUndertheROCCurve）怎么计算？AUC接近1可能的原因是什么？
Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

21.如何评价分类模型的优劣?（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用：当关注假阴性错误的成本较高时（例如疾病检测）。
麦当当MDD·2025-03-06 01:15

顺丰科技-2024 机器学习算法 面经

专栏分享：计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点专栏首页：软件测试开发类面经合集主要分享：测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验面试code学习参考请看：数据结构面试必刷100题一面：1.自我介绍2.线程和进程的区别，什么时候用多进程，什么时候用多线程（这个属于给自挖坑了）3.实习项目问题，项目目标是怎么定的，用的什么算法
程序员奇奇·2025-03-06 00:10

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理：系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于Dj
源码空间站11·2025-03-06 00:40

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4
孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识
孤城laugh·2025-03-06 00:39

终于把所有的 Python 库都整理出来啦

常用库Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,一组简洁UR
编程简单学·2025-03-05 23:36

LeetCode - #78 子集（Top 100）

的Swift算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
网罗开发·2025-03-05 23:01

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

背景深度学习的概念与发展历程：深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一类方法，源于
与光同尘 大道至简·2025-03-05 23:59

嘉立创EDA常用快捷键汇总

以下整理了一份嘉立创EDA常用快捷键的汇总，分为共用快捷键、原理图快捷键和PCB快捷键三大类，供你参考（所有快捷键均可在软件内进行自定义修改）。
与光同尘 大道至简·2025-03-05 23:28

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

科研神器来袭 DeepSeek DeepResearch让科研so easy

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn
2501_90774747·2025-03-05 22:25

普通人抓住DeepSeek红利指南：解锁AI时代新机遇

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn
2501_90766876·2025-03-05 22:25

【自学笔记】Hadoop基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Hadoop基础知识点总览1.Hadoop简介2.Hadoop生态系统3.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS基本命令4.MapReduceWordCount示例（Java）5.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）6.其他组件简介总结Hadoop基础知识点总
Long_poem·2025-03-05 22:24

《如何建立知识图谱？这些资源和工具助你一臂之力》

它就像一个私人知识管家，帮你将零散的知识整理得井井有条，让知识真正为你所用，助力你在学习和成长的道路上一路开挂。接下来，就让我们
·2025-03-05 20:57

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀 （含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。
arbboter·2025-03-05 20:08

element UI =＞ element Plus 差异化整理

注：文章由deepSeek生成；以下是ElementUI和ElementPlus中有变化的组件属性差异的详细对比。这些变化主要集中在Vue3的适配、API优化以及新特性的引入。1.Button组件(el-button)属性名ElementUIElementPlus差异说明iconicon="el-icon-xxx":icon="IconName"ElementPlus使用Vue3的组件化图标，需引
CJ-杰·2025-03-05 19:31

《清华出品DeepSeek六册手册：一站式AI解决方案，开启高效便捷新体验 》

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn
qq_35008050·2025-03-05 19:00

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。
衣衣困·2025-03-05 18:59

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-05 18:55

基于Springboot的毕业论文管理系统的设计与实现

目前，在很多高校，无纸化办公方式也特别普遍，但是，对于毕业论文的管理，却有很多高校仍处于人工管理的阶段，过程繁琐且效率低下，不利于教师对学生毕业论文管理做到整理方便、查找迅速。
2301_81127431·2025-03-05 18:22

Java后端面试到底要如何准备？

我把面试准备拆成以下几个步骤：1.写简历2.整理好自己最熟悉的项目，相对有代表性的项目。
财高八斗者·2025-03-05 17:39

393道测试理论与基础面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

1.简述软件系统中用户文档的测试要点？回答在软件系统中，用户文档的测试是确保文档准确性、完整性和可用性的关键环节。以下是一些主要的测试要点：内容准确性：确保文档中的信息与软件实际功能一致。检查术语、定义和操作步骤的准确性。完整性：确认文档覆盖所有功能和特性。检查所有相关用户场景和使用情况是否得到体现。可读性：评估文档的语言是否简洁易懂，避免使用过于复杂的术语。确保文本格式（如段落、标题、列表等）清
守护海洋的猫·2025-03-05 16:03

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式，下面整理了两个推理示例，仅供参考。
奇华智能·2025-03-05 16:30
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