机器学习课程回顾第18页

【重磅揭秘】DeepSeek暂停API充值：算力危机背后的AI浪潮

一、事件回顾：官方声明与暂停原因2月6日，DeepSeek官网公告显示：“当前服务器资源紧张，为避免对您造成业务影响，我们已暂停API服务充值。存量充值金额可继续调用，敬请谅解！”

老六哥_AI助理指南·2025-02-08 03:02

Java 8 Lambda表达式详解：从入门到实践

3.2Lambda表达式与函数式接口的关系4.实战演练：环绕执行模式的Lambda化4.1经典模式回顾4.2Lambda重塑环绕执行5.Java8的函数式接口工具箱5.1`Predi

全端工程师·2025-02-08 02:00

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344

@心都·2025-02-08 02:28

1.4 学习序列（Sequence）分为几步？

四、示例代码4.1示例14.1.1代码分析4.2示例24.2.1代码分析：五、总结前言需要回顾一下UVM的基本概念，特别是Sequence的部分。

啄缘之间·2025-02-08 00:44

Python 基于 TCP 传输协议的网络通信实现

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/

pythonxxoo·2025-02-07 23:11

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。通过这些基本功能的示例，你可以逐步深入了解并实际应用dlib库，解决更多复杂的计算机视觉问题。掌握dlib库不仅能提升你的编程技能，还能为你以后在计算机视觉领域的研究与应用打下坚实的基础。希望这篇文章能让你更好地理解和使用dlib库，开启你的计算机视觉之

I'mAlex·2025-02-07 23:38

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。

和风化雨·2025-02-07 23:07

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理

树上求索·2025-02-07 18:42

直播预告｜2024中服云工业物联网案例巡礼暨年终总结

致尊敬的合作伙伴、业界同仁及广大观众朋友们在这个辞旧迎新的美好时刻，中服云特此举办线上年终总结直播活动，旨在回顾过去一年中服云在工业物联网领域的卓越成就，分享最新案例，展望未来的发展蓝图。

·2025-02-07 17:38

智能家居环境质量分析系统的设计与实现

智能家居环境质量分析系统的设计与实现关键词：智能家居、环境质量分析、传感器技术、数据采集、数据处理、机器学习、系统架构、实现案例、未来发展趋势摘要：本文全面探讨了智能家居环境质量分析系统的设计与实现。

AI天才研究院·2025-02-07 17:05

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-02-07 17:33

苹果的AI策略：拒绝AGI，拥抱用户体验

苹果公司机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚（JohnGiannandrea）近日公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣，认为这既不现实，也有些轻率。

·2025-02-07 17:32

Python 数据挖掘与机器学习

模块一：Python编程Python编程入门1、Python环境搭建2、如何选择Python编辑器？3、Python基础4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）Python进阶与提高1、Numpy模块库2、Pandas模块库3、Matplotlib基本图形绘制4、图形样式的美化5、图形的布局6、高级图形绘制7、坐标轴高阶应用模块二：特征工程数据清洗1、描述性统计分析

岁月如歌，青春不败·2025-02-07 16:55

torch库介绍

Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库

codelyq·2025-02-07 15:22

AppML 案例未来

在这个充满变革的时代，AppML（应用机器学习）作为一种新兴技术，正在改变着应用开发的模式。本文将探讨AppML的应用案例及其未来发展趋势。

lly202406·2025-02-07 14:12

《用DOTS解决实际需求》集锦

去年作者发布了一篇《DOTS-ECS系列课程》，深受同学们的好评！前期课程是基于0.51版本录制的，DOTS升级至1.0版本后，同学们纷纷希望能使用DOTS1.0版本录制实战课程。

·2025-02-07 13:56

Orleans7.0 游戏服务器全栈开发实战

本课程目标是从零开始搭建一套基于微软Orleans和DotNetty开源方案的游戏服务器框架，框架遵守Actor模型，可以充分利用多核，方便水平扩展。并且使用.NET平台，开发和部署都非常便捷。

·2025-02-07 13:22

课程知识图谱生成系统设计与实现

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智

编程千纸鹤·2025-02-07 12:02

免费音视频转文字工具：本地使用，内置Whisper模型，精准提取文案

这款内置Whisper模型的工具，支持音频、视频转文字，精准度高，速度快，适用于会议记录、课程字幕、采访整理等多种场景！

2501_90520495·2025-02-07 12:02

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

大模型，即大规模机器学习模型，是利用海量数据和强大算力训练出来的“大参数”模型。其发展历程可谓是一部科技创新的传奇史。从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

【码道初阶】二分再秒一道困难题：Leetcode154寻找旋转排序数组中的最小值 II ，不禁感叹证明一个思路错误，有时比找到正确的思路更加困难

问题回顾已知一个长度为n的数组，预先按照升序排列，经由1到n次旋转后，得到输入数组。

月明长歌·2025-02-07 11:21

Linux 用户层和内核层

回顾概念：设备节点：Linux中的设备节点是通过"mknod"命令来创建的，一个设备节点其实就是一个文件，Linux中称为设备文件，有一点必须要说明的是，在Linux中所有的设备访问都是通过文件的方。

逸兴云飞~·2025-02-07 09:42

【系统架构设计师-2021年真题】案例分析-答案及详解

【说明】某公司拟开发一套机器学习应用开发平台，支持用户使用浏览器在线进行基于机器学习的智能应用开发活动。该平台的核心应用场景是用户通过

数据知道·2025-02-07 09:39

Thingsboard本地源码部署教程

本课程主要从0到1带你熟悉ThingsBoard，学习优秀的物联网变成思维与思想，主要有有一下几点：1、ThingsBoard相关介绍，以及为何在物联网平台火爆2、不同环境部署并运行ThingsBoard

西西o·2025-02-07 09:39

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

原创DatawhaleDatawhaleDatawhale学习开源贡献：Datawhale团队许愿你想学习的课程组队学习新增许愿环节，每个人都可以在留言区写下你想学习的内容。

·2025-02-07 09:18

3D数据可视化与SVM分类

在数据科学和机器学习中，数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。

t0_54coder·2025-02-07 07:24

C++课程--设计设计思想、方法与模式（李建忠老师）

【干货回顾】李建忠老师在Boolan直播间和大家畅聊《C++软件设计与模式的道法术》，精辟囊括了《软件设计思想、方法与模式》C++课程的主要内容，以下为本期直播干货重点：讲师介绍李建忠Boolan首席软件专家

Boolan博览·2025-02-07 07:22

【Rust自学】20.3. 最后的项目：Web服务器的优雅停机与清理

(=･ω･=)20.3.0.回顾在上一篇文章中我们完成了多线程Web服务器的构建，但是它的仍然有一些可以改进之处，这篇文章我们就来完善代码。

SomeB1oody·2025-02-07 06:50

swift 学习指南

往期更新回顾详见《收录周报》这份指南汇集了Swift语言主流学习资源，并以开发者的视角整理编排。对于精选项目及文章，可直接访问《Swift项目精选》和《Swift文章精选》。

行者ZZZ·2025-02-07 05:40

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

1.数据背景BankMarketing数据集是机器学习和数据分析领域中广泛使用的另一个经典数据集。该数据集来源于葡萄牙的一家银行，记录了该银行通过电话营销活动推广定期存款产品的客户互动情况。

张陈亚·2025-02-07 05:39

GitHub上Swift语言指南

往期更新回顾详见《收录周报》这份指南汇集了Swift语言主流学习资源，并以开发者的视角整理编排。对于精选项目及文章，可直接访问《Swift项目精选》和《Swift文章精选》。

今个儿赛太阳·2025-02-07 04:07

智能运维 AIOps

1、什么是AIOpsArtificialIntelligenceforITOperations（AIOps，IT智能运维）是指结合大数据和MachineLearning（机器学习），将包括异常检测、事件关联以及运营数据采集和处理在内的

数字化信息化智能化解决方案·2025-02-07 04:05

文武双全！为什么数据分析师需要既懂业务又懂技术

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。在企业中，数据分析

R3eE9y2OeFcU40·2025-02-07 04:35

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经

幸运 lucky·2025-02-07 03:28

2024年技术总结与2025年最有潜力的技术发展方向

本文将回顾2024年的关键技术成果，并展望2025年的技术发展趋势，附加一些具有代表性的开源项目例子，供大家参考。

Allen-Steven·2025-02-07 02:23

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

决策树叶节点对应于决策结果，内部节点表示一个特征或属性。基本流程决策树算法递归返回的三个条件：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分;当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定为该节点所含样本最多的类别；当前结点包含的样本集合为空，不能划分；*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定其父节点所含样本最多的类别；划分选择决策树学习算法包括3部分

KE.WINE·2025-02-07 02:49

侯捷 C++ 课程学习笔记：用代码实例解析RAII与智能指针

本文聚焦侯捷《C++系列课程》中的RAII与智能指针。RAII通过对象生命周期管理资源，避免泄漏；智能指针解决裸指针风险，实现自动内存管理。

I'mAlex·2025-02-07 02:47

神经网络Neural Networks概述

机器学习（ML）是解决人工智能问题的一个重要方法。深度学习（DL）则是机器学习的一个分支，它在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了新的高潮。

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

82K+机器学习、神经网络(github)(libhunt)Django高效的Web开发框架，促进快速开发。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征编码技术:one-hot编码与label编码1.背景介绍在机器学习和数据科学领域,特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

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）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法=贝叶斯定理+特征条件独立。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征

ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)，表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P

SUNX-T·2025-02-06 23:58

【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习：理论、方法与实践

文章目录迁移学习：理论、方法与实践引言第一章迁移学习的基本概念1.1什么是迁移学习1.2迁移学习的类型1.3迁移学习的优势第二章迁移学习的核心方法2.1特征重用（FeatureReuse）2.2微调（Fine-Tuning）2.3领域适应（DomainAdaptation）第三章迁移学习的应用实例3.1医疗影像分析3.2文本分类3.3工业故障检测第四章迁移学习的未来发展与挑战4.1领域差异与模型适

E绵绵·2025-02-06 22:52

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

10大机器学习算法

10大机器学习算法7分钟阅读2025年02月06日“机器学习是一门让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学。”

·2025-02-06 21:56

利用Docker简化机器学习应用程序的部署和可扩展性

利用Docker的强大功能：简化部署解决方案，确保可扩展性，并简化机器学习模型的持续集成/持续交付（CI/CD）流程。

荆州克莱·2025-02-06 20:44

二、Java并发编程之ReentrantLock、Java内存模型

B站黑马课程文章目录4.AQS4.1锁的活跃性死锁哲学家就餐问题活锁饥饿4.2AQS4.3ReentrantLockReentrantLock原理ReentrantLock基础ReentrantLock

wxygf·2025-02-06 19:03

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