机器学习部署第26页

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

Spring Cloud Config 与Spring Cloud Bus组合实现配置文件热部署

先介绍下SpringCloudConfig功能：配置管理工具包，让你可以把配置放到远程服务器，集中化管理集群配置，目前支持本地存储、Git以及Subversion。接下来直接来一个demo我这里是集成了eureka的，将config-server和config-client注册到eureka先上eureka的demopom依赖,我这里有父级pom，具体jar的版本号就写，自己可以去maven中央仓

java_飞·2024-08-25 22:34

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

基于python+flask框架的力悦月子会所管理系统（开题+程序+论文）计算机毕设

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

zhihao508·2024-08-25 21:57

AI初识--LLM、ollama、llama都是些个啥？

Ollama是一个开源的LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如

才艺のblog·2024-08-25 20:51

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

云端Ruby：将应用无缝融入云服务的艺术

标题：云端Ruby：将应用无缝融入云服务的艺术随着云计算技术的飞速发展，越来越多的开发者选择将应用部署在云端。

2401_85763639·2024-08-25 18:07

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

Yolov8：模型部署到安卓端

1.项目准备1.1先安装JDK和Androidstudio（1）JDK下载：官网站：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html同意协议后，下载相应版本的JDK我这里没有下载JDK21版的，下载的是jdk1.8版本，参考文章：AndroidStudio开发环境快速搭建（超详细

爱编码的小陈·2024-08-25 17:04

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

读毛年谱（062）：红军打怪升级路之“离开闽西，巩固闽西”

这次“会剿”以江西国民党军第十二师师长金汉鼎为总指挥，部署是：江西国民党军第十二师、第七师共四个团由长汀向新泉、古田进攻，福建国民党军暂编第一师由漳州向龙岩进攻，广东国民党军第七旅一部由大埔、松口向永定推进

金台望道·2024-08-25 16:39

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

Kubernetes进阶之应用与持久化数据卷备份迁移实践

0x00前言简述1.Velero基础概述2.Velero工作原理3.Provider插件供应商4.补充说明0x01环境部署1.先决条件2.下载部署Velero3.设置Minio服务器0x02备份迁移实践

全栈工程师修炼指南·2024-08-25 15:50

etcd

etcd主目录/配置配置在/etc/etcd.conf.yml主目录/数据/var/lib/etcd主目录/日志动态库或插件install:1，安装脚本：(安装脚本可与2配置文件一起使用，做自动化静态集群部署

mmgithub123·2024-08-25 15:49

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

etcd集群部署实战

文章目录前言安装集群环境添加配置文件启动etcd查看集群状态前言本文使用v3.5.4版本的etcd进行搭建集群演示，仅适用于学习etcd的基本使用。安装通过github网站下载etcd压缩包，解压后将etcd-v3.5.4-linux-amd64目录下的etcd,etcdctl,etcdutl可执行程序复制到/usr/local/bin目录下。查看etcd版本信息：[root@node3~]#et

tree先生·2024-08-25 15:18

使用Portkey和Langchain构建高效可靠的AI应用

Portkey作为AI应用的控制面板，通过其流行的AI网关和可观察性套件，为数百个团队提供了可靠、高效且快速的应用部署方案。

qq_37836323·2024-08-25 14:43

自动化开发流程：使用 GitHub Actions 进行 CI/CD

在现代软件开发过程中，持续集成（ContinuousIntegration,CI）和持续部署（ContinuousDeployment,CD）是确保高质量软件交付的关键组成部分。

Envyᥫᩣ·2024-08-25 13:38

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

学习springboot2的第2天（2021-12-01）3-基础入门-springboot的大时代背景

2、将一个大应用拆分成一组小型服务3、每个服务都是运行在自己的进程内，可以独立部署到服务器上。

有上进心的阿龙·2024-08-25 09:46

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

【手把手教学】yolov8两种方法实现可视化界面

进行网页可视化1.gradio介绍2.安装gradio3.gradio+yolov8示例4.创建外部访问链接5.总结二、使用pySider6可视化1.pysider6介绍2.安装PySide63.界面设计5.打包部署三

王尼莫啊·2024-08-25 09:42

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

如何在阿里云环境中通过 Jenkins 实现 .NET Core 应用的 Docker 化部署：从 GitLab 拉取代码到自动化 CI/CD 流程的完整指南

在开发应用时最头疼的就是发布问题，如果能在开发完成后，通过一个按钮就能实现自动编译源码并打包上传到阿里云服务器自动部署成功，那对于开发工程师来讲，效率将大大的提升，下面我结合自己的经验，梳理出一份步骤，

一个代码猎人·2024-08-25 08:09

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

Hadoop入门基础（二）：Hadoop集群安装与部署详解（超详细教程）

一、环境准备1.集群规划首先，需要为集群中的每台机器设置角色和网络配置。在此示例中，我们使用三台机器：角色主机名IP地址NameNodemaster192.168.1.101DataNode1slave1192.168.1.102DataNode2slave2192.168.1.1032.软件要求操作系统：CentOS7或Ubuntu20.04JavaJDK：Hadoop需要JDK8或更高版本安装

william.zhang(张)·2024-08-25 06:57

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

富川麦岭镇：认真贯彻中央经济工作会议精神，推动乡镇经济社会发展中展现新作为

在中央经济工作会议中，习近平同志总结了2022年经济工作，分析当前经济形势，部署2023年经济工作。连日来，麦岭镇党委认真学习领会中央经济工作会议精神。

ml7926189·2024-08-25 05:12

基于calico部署k8s集群k8s-1.23.6

1、资源清单主机名IP地址系统版本CPU内存mn01192.168.242.130redhat7.92C4GBln0192.168.242.131redhat7.92C4GBcn01192.168.242.129redhat7.92C4GB2、系统配置(所有节点都要进行)1、安装所需软件yuminstallvimnet-toolswgetlsofipsetipvsadmiproute-tc-y2、

只是想成为一名程序员·2024-08-25 05:17

【Azure 应用服务】PHP项目部署到App Service for Linux环境中，如何修改上传文件大小的限制呢？

问题描述PHP项目部署到AppServiceforLinux环境中，如何修改上传文件大小的限制呢？

云中路灯·2024-08-25 04:07

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

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AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

Dubbo源码分析（七）服务目录

在大多数情况下，为避免单点故障，我们的应用会部署在多台服务器上。对于我们的Dubbo而言，就会出现多个服务提供者。

清幽之地·2024-08-25 03:02

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