机器学习进程第11页

【Linux探索学习】第二十九弹——线程概念：Linux线程的基本概念与线程控制详解

与进程相比，线程更加轻量级，创建和销毁的开销更小，且线程之间可以共享内存空间，因此在多任务处理、并发编程中，线程的使用非常广泛。Linux作为一个多用户、多任务的操

GG Bond.ฺ·2025-02-19 01:03

Socket通讯协议理解及客户端服务器程序流程

Socket在应用层和传输层之间提供了一个接口，用于实现进程之间的通信。在网络通信中，Socke

luckyext·2025-02-19 00:53

【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined

【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地

云天徽上·2025-02-18 23:14

Linux上清理内存缓存、缓冲与交换空间

每个Linux系统都有三个选项可以在不中断任何进程或服务的情况下清除缓存。

饭饭饭饭饭～·2025-02-18 23:11

selenium实现chrome多开

多开有时候为了避开登录验证所带来的麻烦，先登录后用selenium预加载之前的用户配置及cookie信息会极大便利自动化目标的实现，但受限于selenium及chrome的用户配置文件加锁机制，每次只能有一个进程操作大大限制了自动化目标的实施

0x8g1T9E·2025-02-18 23:40

YashanDB进程线程体系

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...YashanDB采用多线程架构，充分利用多核处理器的计算能力，提高系统的并发性和响应性。在多线程架构中，由一个主线程负责程序的初始化和协调工作，然后创建多个子线程来执行具体的任务。每个线程可以独立地执行特定的代码块，但它们共享

·2025-02-18 22:35

Linux内存管理方式

以下是Linux内存管理的主要方式和机制：1.虚拟内存（VirtualMemory）虚拟地址空间：每个进程拥有自己的虚拟地址空间，虚拟地址空间与物理内存是分开的。

wjq++·2025-02-18 22:35

Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解

HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:03

如何在Python上安装xgboost？

在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。

cda2024·2025-02-18 22:32

常见Linux命令

第八章常见Linux命令学习目标1熟练文件目录类命令2熟悉用户管理命令3熟悉组管理命令4熟练文件权限命令5熟悉搜索查找类命令6熟练压缩和解压缩命令7熟练进程线程类命令8了解磁盘分区类命令第一节文件目录类命令

程序员小柴·2025-02-18 22:02

BSD协议栈：UDP输入

UDP输入输入函数的目标是把UDP数据报放到合适的插口缓存内，然后唤醒该插口上因输入阻塞的所有进程或线程（唤醒需要依靠操作系统的IPC机制）。

skaiuijing·2025-02-18 21:22

python读取bashrc变量不生效问题

它通常用于定义系统范围内所有用户和进程共享的环境变量。与用户级别的配置文件（如.bashrc或.bash_profile）不同，/etc/environment中的环境变量对所有用户和会话生效。1.

鸭梨山大哎·2025-02-18 21:49

iOS 获取设备占用内存

获取应用占用内存获取应用进程占用内存-(NSUInteger)memoryUsage{task_vm_info_data_tvmInfo;mach_msg_type_number_tcount=TASK_VM_INFO_COUNT

Johnny Tong·2025-02-18 21:18

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。

小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

机器学习基本库之Pandas

Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv

莫名其妙·2025-02-18 19:37

字节跳动后端或大数据基础知识面试题及参考答案（2万字长文）

大模型大数据攻城狮·2025-02-18 19:03

【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码

标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。

默默科研仔·2025-02-18 18:09

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法

饮长安千年月·2025-02-18 18:08

【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习

1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习

熔光·2025-02-18 18:08

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！

dami_king·2025-02-18 17:02

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove

Dontla·2025-02-18 17:58

Linux 文件 1.4—文件描述符0 1 2（文件操作简述）

此处这里讲的十分的详细，清晰，膜拜大佬Linux中有这样一句话，万物皆可文件；1、对于内核而言，所有打开文件都由文件描述符引用，文件描述符是一个非负整数，当打开一个现存文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:56

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

java nio编程实例_Java 网络IO编程总结（BIO、NIO、AIO均含完整实例代码）

1、BIO编程1.1、传统的BIO编程网络编程的基本模型是C/S模型，即两个进程间的通信。

weixin_39723010·2025-02-18 15:46

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

Linux内存管理：深度解析与探索

它需要智慧地分配房间（内存空间），合理地安排住户（进程），还要及时清理不再需要的杂物（回收内存）。今天，我们就一起深入了

深度Linux·2025-02-18 14:09

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

智能城市：科技驱动的未来城市

随着科技的不断发展和城市化进程的加速，传统城市面临着诸多挑战，包括交通拥堵、环境污染、资源浪费和公共服务不足等问题。为了解决这些问题，智能城市（SmartCity）的概念应运而生。

给生活加糖！·2025-02-18 14:04

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业

gs80140·2025-02-18 13:55

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

Druid密码错误重试导致数据库超慢

mysql连接发现很多connect命令的连接showfullPROCESSLIST由于连接的host全是我们服务器的ip，所以一开始想到的是服务器是不是被黑了，然后频繁的尝试破解数据库密码赶紧查了一下是哪个进程在连接数据库

·2025-02-18 13:25

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

Linux：Supervisor进程管理

3.2安装方式3.3修改WebServer端口（可选）3.4启动服务四、Supervisor常用命令4.1supervisord命令行选项4.2supervisorctl命令行选项五、监控服务5.1创建进程管理配置文件

m0_37559973·2025-02-18 10:17

【Linux】 TCP短服务编写和守护进程

文章目录TCP短服务编写流程进程组和会话和守护进程TCP短服务编写流程 TCP服务器是面向连接的，客户端在发送数据之前需要先与服务器建立连接。因此，TCP服务器需要能够监听客户端的连接请求。

杰瑞的猫^_^·2025-02-18 09:15

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

ffmpeg-cli-wrapper操作ffmpeg的工具

学习链接ffmpeg-cli-wrapper-内部封装了操作ffmpeg命令的java类库，它提供了一些类和方法，可以方便地构建和执行ffmpeg命令，而不需要直接操作字符串或进程。

NaughtyBo·2025-02-18 08:36

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-18 03:09

Android N(全志平台A40i)添加adb登录密码

在adbshell登录终端时加入鉴权密码，鉴权开关可配置且密码可修改问题分析：见下文AndroidN：adb及adbd源码分析解决方案：思路：pc上终端输入adbshell命令后，实际上是adbd守护进程

阿姨打太极·2025-02-18 02:55

掌握SQLite_轻量级数据库的全面指南

1.引言1.1SQLite简介SQLite是一个嵌入式关系型数据库管理系统，它不需要单独的服务器进程或系统配置。它的设计目标是简单、高效、可靠，适用于各种应用场景，尤其是移动设备和嵌入式系统。

随风九天·2025-02-18 01:22

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

达梦：dmserver占用io高排查

针对达梦数据库（DM）中dmserver进程占用高I/O的问题，您可以按照以下步骤进行排查和优化：1.使用达梦数据库的性能视图达梦数据库提供了多种性能视图，您可以通过以下查询来查看当前活动的会话和SQL

喝醉酒的小白·2025-02-18 00:57

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

装配式建筑 4.0，中建海龙如何成为行业标杆

随着科技的飞速发展和城市化进程的加速，建筑行业正经历着前所未有的变革。在这场变革中，装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点，引领着建筑业迈向新的发展阶段。

科技世界网·2025-02-17 22:10

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