机器学习自学整理第3页

HarmonyOS NEXT 基于原生能力获取视频缩略图

不得不佩服HarmonyOSNEXT原生能力的强大，如果你想在鸿蒙APP开发中获取视频缩略图，不用依赖第三方库，就可以高效和稳定的实现，AVMetadataHelper就是一个好帮手，下面V哥整理实现步骤的代码

·2025-03-24 20:24

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

一篇文章，彻底理解数据库操作语言：DDL、DML、DCL、TCL

于是写一篇文章，系统的整理一下在数据库领域中的DDL、DML、DQL、DCL的使用及区别。

Java布道者·2025-03-24 19:02

【图片合并PDF】多个文件夹里的图片合并PDF，一次性批量合并多个文件夹里的图片转成PDF，基于WPF完成方案分享

例如，整理旅行照片、制作项目报告、归档文档等场景。手动逐一将图片转换为PDF并合并非常耗时且容易出错。

平安喜乐-开开心心·2025-03-24 19:59

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

我人生中最努力的200个小时（自学高项版）

在职，每天3个小时，三个月，拿下软考高项，中间多努力不用我多说了吧。下面给大家分享一些我的备考经验，希望能帮助大家提高.效率，一次上岸！-❤❤备考顺序先啃6-19章，接着20-24章，蕞后1-5章6-19章是核心板块，涵盖了大量的关键知识点，从综合知识选择题到案例分析，都是考试的重.点区域，必.须牢牢掌握-❤❤备考建议●选择题每天坚持刷题！建议用软考通、51CTO等app刷题，错题及时总结，做到举

不是小盆友·2025-03-24 17:47

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

小米新款智能眼镜今日发布；苹果CEO库克来访中国，盛赞DeepSeek | 极客头条

整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！

CSDN资讯·2025-03-24 17:43

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

腾讯面经，有点难度~

下面是我整理的面经详解：面经详解一个表，里面有数据列，id，name,class，查学生最喜欢的前10个课程，sql语句实现SELECTclass,C

·2025-03-24 15:13

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

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·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！

大家好，我是JackBytes，一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿，平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余，你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么？假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进

鸡腿爱学习·2025-03-24 14:49

图解HTTP的知识框架详解

图解HTTP的知识框架详解，我需要结合提供的搜索结果来整理出一个结构化的回答。

GISer_Jinger·2025-03-24 12:05

GSMA SAS 安全生产审计检查清单

GSMAFS.18-SecurityAccreditationScheme-ConsolidatedSecurityRequirementsandGuidelinesv11.1文档中与安全生产相关的章节，整理的安全生产审计检查清单

SofterICer·2025-03-24 12:35

操作系统笔记-番外-操作系统经典书籍推荐

最近整理以前的笔记，有人问关于操作系统的书籍。

VioletCherry·2025-03-24 12:04

【操作系统】Operating System Conceptions第二章知识整理总结

小结：这几天我看了《OperatingSystemConceptions》的第二章。第二章先从用户、开发者以及计算机系统的角度开始，展示操作系统所提供的服务，继而讲解了操作系统是如何通过系统调用来为系统提供服务的，阐述一段程序是如何在系统中装入链接以及执行的。同时通过比较和对比整体、分层、微核、模块化和混合策略操作系统的不同设计，向我们展示了macOS、Android、Windows三种不同的操作

guozhirourou·2025-03-24 12:34

利用Python爬虫获取Shopee（虾皮）商品详情：实战指南

然而，手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是，通过编写Python爬虫程序，我们可以高效地完成这一任务。

小爬虫程序猿·2025-03-24 12:32

Ubuntu & Debian 系统下挂载 Samba 共享目录的完整指南

Ubuntu&Debian系统下挂载Samba共享目录的完整指南想把NAS中的内容通过Samba挂载到OrangePi5B，但是OrangePi5B提供的内核默认是没有开启CONFIG_CIFS的，所以就整理了一下

YiYueHuan·2025-03-24 11:01

火语言 RPA 的独特优势：为何它能脱颖而出？

例如，“打开Excel文件‘销售数据.xlsx’，选中A1到C10单元格区域，计算平均值并将结果填入D1单元格”，这样一段简单的描述，通过火语言稍加整理就能转化为可执行的自动化脚本。

IDFaucet·2025-03-24 10:20

交换机救命命令手册：华为 & 思科平台最全运维指令速查表

这篇文章，我将整理一份覆盖华为+思科双平台的实战命令手册，从最基础的设备状态查看，到VLAN、STP、防环、LACP、QOS、抓包、限速、安全加固等操作，通通囊括。

IT程序媛-桃子·2025-03-24 10:19

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

吐血整理 python最全习题100道（含答案）持续更新题目，建议收藏！

最近为了提升python水平，在网上找到了python习题，然后根据自己对于python的掌握，整理出来了答案，如果小伙伴们有更好的实现方式，可以下面留言大家一起讨论哦~已知一个字符串为“hello_world_yoyo

Bejpse·2025-03-24 09:09

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

复试英语面试常见问题整理自用，考研复试英语问题汇总

旅人_Eric·2025-03-24 07:19

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Java进阶——数组超详细整理

数组是一种基础且重要的数据结构，广泛应用于各种场景，本文将深入探讨Java数组的相关知识点，并结合实际场景展示其应用。本文目录一、数组声明与初始化1.声明方式2.初始化方法3.长度特性二、内存管理三、数组遍历与操作1.遍历方式2.数组填充四、多维数组五、数组工具类Arrays六、数组与集合的转换1.数组转集合2.集合转数组总结一、数组声明与初始化1.声明方式数组的声明有两种方式：int[]prod

1加1等于·2025-03-24 05:36

假如我有一台新电脑, 我要做些什么?

有时候我要重装系统,或者买了一台新电脑,或者帮别人清理电脑,我个人感觉是有一条还算清晰的整理思路的.今天把它写下来做个备份,方便以后年龄大了记不清事情了还能查阅.所以以后想到什么补充的也会添加进来.本人常用的是

t.y.Tang·2025-03-24 05:29

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

《Oracle DBA入门实战：十大高频问题详解与避坑指南》

OracleDBA入门作业十问十答本文为OracleDBA入门作业整理，涵盖工具使用、配置管理及权限控制等核心知识点，适合新手快速上手。如有疑问或补充，欢迎评论区交流！1.DBA常用工具有哪些？

鸿·蒙·2025-03-24 00:13

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。

petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

本文将带领读者通过Python和Flask框架，结合大模型的强大能力，构建一个个性化的新闻聚合平台，不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻，还能以语音播报的形式提供"新闻电台

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

SQL自学：怎么创建视图

在SQL中，视图是一种虚拟表，它是基于一个或多个表的查询结果集。视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。一、创建视图的语法（以MySQL为例）CREATEVIEWview_nameASSELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameWHEREcondition;view_name：是要创建的视图的名称。column1,column2,...：要在视图中显示

m0_74823471·2025-03-23 18:26

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