机器学习通识第16页

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。

Y1nhl·2025-03-02 15:58

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

nginx 反向代理配置详解

nginx.conf/etc/nginx/sites-available/default（在一些基于Debian的系统上，如Ubuntu）/etc/nginx/conf.d/xxx.conf如果你在CentOS上，通

Winter_Sun灬·2025-03-02 15:52

【弹性计算】弹性裸金属服务器和神龙虚拟化（二）：适用场景

1.混合云和第三方虚拟化软件部署伴随着公共云的高速发展，通

G皮T·2025-03-02 14:20

Linux进程间的关系

Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(即：子模型1)，处理后的结果再传递给Classifier(即：子模型2)。最后，返回Classifier的输出。这种方式允许将两个子模型串联起来，形成一个组合模型：importtorch.nnasn

lczdyx·2025-03-02 13:05

零基础程序员如何快速学会python

学会Python能做的事情也很多，常见的就有网络爬虫，数据分析，前端开发，机器学习，都能很好地提高工作效率，往任何一个领域发展，工作前景是非常不错的。

Java进阶营菌·2025-03-02 12:28

在 Ubuntu 上通過 Docker 部署 pSQL 伺服器

引言Yo，各位极客们，今天Hitch我将手把手教你们如何在Ubuntu系统上通过Docker部署pSQL服务器。这可是构建现代应用的基础设施，能帮你们快速搭建pSQL数据库环境，方便开发和测试。废话不多说，直接上干货！Docker和pSQL简介DockerDocker就像一个“集装箱”，把你的应用和依赖都装进去，然后可以在任何支持Docker的机器上运行。它轻量级、可移植，简直是开发部署的利器！p

reddingtons·2025-03-02 12:24

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

GD32F4xx SD卡读写及FATFS移植记录

说一下思路：分3步实现1、从资料中首先学习一下SDIO接口的相关内容；2、根据例程调通SDcard的读写驱动程序；3、最后移植FATFS文件系统，文件系统来操作SD卡。

madao1024·2025-03-02 07:15

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

python中httpx库的详细使用及案例

可以通

数据知道·2025-03-02 06:03

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

考研导师选择方法

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·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在机器学习中，

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

2-1文件描述符

这个内存地址是虚拟的，并不是物理内存的0地址当运行磁盘上的一个可执行程序，就会得到一个进程，内核会给每一个进程创建一个虚拟地址空间，并将应用程序装载到虚拟地址空间对应的内存中进程在运行过程中，程序内部的指令都是通

要好好养胃·2025-03-01 22:07

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

例如：苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信

视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

（图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框）

返回值：经过Sobel算子处理后的图像，通

GWY_uu·2025-03-01 17:08

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简

山海青风·2025-03-01 16:33

虚拟机可以ping通本地，但是本地ping不通虚拟机，java.net.ConnectException: Connection refused

问题：之前可以连接到finallshel，突然不行虚拟机可以ping通本地，但是本地ping不通虚拟机开着VMware时直接重启后无法连接finallshelljava.net.ConnectException

YDXD_C·2025-03-01 16:30

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。

IT古董·2025-03-01 16:29

[持续更新]八股速通之Java基础面试题答案精简速记版!

问题1：请解释Java中ArrayList和LinkedList的区别？回答思路：数据结构：明确底层实现（数组vs双向链表）。性能对比：从查询、插入/删除、内存占用三方面分析。适用场景：根据性能特点给出使用建议。补充细节：扩容机制、线程安全性等。示例回答：ArrayList基于动态数组实现，支持快速随机访问（时间复杂度O(1)），但在中间插入或删除元素时，需要移动后续元素，性能较差（平均O(n)）

八股文领域大手子·2025-03-01 13:43

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的悬浮按钮（Floating Action Button）

Vue3开发：打造丝滑的悬浮按钮（FloatingActionButton）前言页面效果指令输入属性定义1.外观相关2.位置相关3.交互相关4.动画相关事件定义其他think组件代码代码测试测试代码正常跑通，

宝码香车·2025-03-01 12:34

一文速通MongoDB

MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库管理系统，与传统的关系型数据库（如MySQL）不同，MongoDB存储数据的方式更加灵活，不需要固定的表结构和模式。MongoDB的一些关键特性：文档型存储：MongoDB使用BSON（二进制JSON）格式存储数据，数据以文档的形式组织。每个文档类似于JSON对象，可以包含键值对、数组、嵌套文档等多种结构。无模式设计：MongoDB不要求事先定

C__C..·2025-03-01 12:33

layui 获取select值和文本

在表单中，使用layui渲染select网盘名称诚通百度360蓝奏其他在下拉选择的时候，添加监听事件form.on('select(down_link_name)',function(data){console.log

linlinlove2·2025-03-01 12:58

第四天----线程

（2）由于共享地址空间和数据段，同一进程的多线程之间进行数据交换比进程间通

唯瑞主义·2025-03-01 11:28

解构soon，让你重新认知什么是很快、马上、立刻

比如east是东方的意思，这里的ea-通o，表示太阳，east就是指太阳升起的方向，即东方：east=ea-(通o)太阳+st站、立、占据，由坐到站、起立，升起=太阳升起时所在的方向=东方，东方的为什么

nshkfhwr·2025-03-01 09:12

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo

rockingdingo·2025-03-01 07:53

【学习笔记】Kubernetes

kube-apiserverKubernetesAPI的前端，所有组件通

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:20

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的复选框（Checkbox）

关注哦目录DeepSeek助力Vue开发：打造丝滑的复选框（Checkbox）前言页面效果指令输入属性定义基础属性样式相关属性状态相关属性事件定义其他组件设计文档和示例think组件代码代码测试测试代码正常跑通，

宝码香车·2025-03-01 03:50

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

数据整合平台Airbyte中的Shopify连接器使用指南

用户可以通

bavDHAUO·2025-03-01 03:49

推荐频道

机器学习通识