机器学习部署

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

Shiro-09-Session Management 会话管理

这对许多应用程序都有很大的影响-在Shiro之前，如果需要会话支持，则需要将应用程序部署在Web容器中或使用EJB状态会话Bean。
老马啸西风·2024-02-19 20:30

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库（三）

本文将详细介绍如何使用MilvusLite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。二、术语2.1、向量数据库向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。
charles_vaez·2024-02-19 19:48

开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库进阶（四）

本文将继续基于上一篇“开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库（三）”详细介绍如何通过Java来使用MilvusLite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。
charles_vaez·2024-02-19 19:48

开源模型应用落地-工具使用篇-SLB（二）

本文将详细介绍如何使用腾讯云的负载均衡技术来将我们的AI服务部署为一个集群。
charles_vaez·2024-02-19 19:11

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

yum简易安装的k8s

在阿里云的ECS下（centos系统）安装k8s相信部署过或者了解过k8s部署的同学都知道，k8s很好但是安装起来比较复杂，所以给大家整理了如下快捷的安装方法1.yuminstall-yetcdkubernetes2
爱写代码的菜鸟·2024-02-19 19:53

基于django的视频点播网站开发-step15-项目部署

项目部署是一个比较大的工程，但这是笔者最喜欢的一个环节，因为在部署过程中，会遇到很多疑难问题，这些问题能促使我学到很多很多的技术。
山东好汉Tim·2024-02-19 19:28

python写的链接搜索网站

网站名称基于python的链接搜索网站网站演示http://1.117.171.66:8002/项目开发过程项目部署过程源码http
山东好汉Tim·2024-02-19 19:28

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

NFS使用教程，多服务器共享文件，解决nfs服务断开客户端无法使用命令ls等，解决nfs挂载后覆盖客户端文件

文章目录一．NFS介绍二．部署安装1.测试机器2.NFS服务安装三.NFS配置及使用1.服务端系统(192.168.42.62)2.客户端系统(192.168.42.63、192.168.42.64)3
但行益事莫问前程·2024-02-19 19:45

《区块链公链数据分析简易速速上手小册》第10章：未来趋势和挑战（2024 最新版）

文章目录10.1区块链技术的发展方向10.1.1基础知识10.1.2重点案例：构建一个简单的智能合约步骤1:创建智能合约步骤2:部署智能合约步骤3:使用Python与智能合约交互结语10.1.3拓展案例
江帅帅·2024-02-19 19:43

拥抱自动化，CODING 2.0 持续集成全新上线

我们都知道软件只有从代码生成制品，最终部署到生产环境中可靠运行才会给公司带来收入。持续集成是一种以“反馈”
superXX07·2024-02-19 19:39

CI/CD部署

什么是CI，什么是CDCI和CD是软件开发中持续集成和持续交付的缩写。CI代表持续集成（ContinuousIntegration），是一种实践，旨在通过自动化构建、测试和代码静态分析等过程，频繁地将代码变更合并到共享存储库中。其目的是快速发现和修复代码问题，确保开发团队对软件产品持续交付。其中，持续指的是在整个开发周期中经常性地进行集成。CD代表持续交付（ContinuousDelivery）和
仲夏那片海·2024-02-19 19:05

【前端工程化面试题】什么是 CI/CD

CI/CD是软件开发中的两个重要实践，分别代表持续集成（ContinuousIntegration）和持续交付/持续部署（ContinuousDelivery/ContinuousDeployment）
我有一棵树·2024-02-19 19:33

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

nacos2.0集群，关于改了端口还是报端口占用的问题

image.png至此修改端口为8748,8849,8950，完成集成部署或者：8848，8850，8852
黑猫007·2024-02-19 18:27

Docker实用篇

1.初识Docker1.1.什么是Docker微服务虽然具备各种各样的优势，但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。分布式系统中，依赖的组件非常多，不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。
是程序喵呀·2024-02-19 18:56

云计算、大数据、人工智能、物联网、虚拟现实技术、区块链技术（新一代信息技术）学习这一篇够了！

目录云计算一、云计算的基本概念二、云计算的分类(一)IaaS(二)SaaS(三)PaaS三、云环境的分类、云计算的四种部署模式(一)公有云(二)私有云(三)社区云(四)混合云四、云计算的特点(一)虚拟化技术
IT小庄同学·2024-02-19 18:19

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

docker （七）-部署容器

实战开始：1docker部署kafka集群，并验证参考Docker搭建Kafka集群优秀文档2docker部署mysql参考上一篇docker(六)3.docker部署zabbix参考docker部署zabbix
小关暗器·2024-02-19 18:33

【project2016】解决project2016安装与office冲突问题

方法如下：下载officetoolplus进入官网后，点击下载：安装好之后点击部署：点击添加产品：找到project2016，（我这里安装的是2016版本，读者可根据自身需要选择版本）其他的不用改，然后滑到最上面
Tshaxz·2024-02-19 18:00

javaSE和javaEE区别

它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的Java应用程序。
小陈09·2024-02-19 18:24

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 18:51

新一代的团队协作平台-Teamlinker

并且支持线下免费部署，功能和线上版本一致。
·2024-02-19 18:49

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·2024-02-19 18:13

Jmeter和JDK下载安装及环境变量配置详细教程

写在最前面的话，jmeter安装部署依赖java环境，所以得安装JDKjava环境检查命令行输入：java-version如果出现以下内容，说明java环境已安装，无需理会，如果没有，需要安装JDK一、
沫沫18S·2024-02-19 17:49

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45

（一）【Jmeter】JDK及Jmeter的安装部署及简单配置

JDK的安装和环境变量配置对于Linux、Mac和Windows系统，JDK的安装和环境变量配置方法略有不同。以下是针对这三种系统的详细步骤：对于Linux系统：下载适合Linux系统的JDK安装包，可以选择32位或64位的版本。将JDK的安装包放置在服务器下，创建一个新的文件夹来存储JDK，例如/opt/java。解压安装包到该目录(/opt/java)下，使用命令如：tar-zxvfjdk-x
WEL测试·2024-02-19 16:10

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

docker的常用命令有哪些？

Docker是一种容器化平台，用于构建、部署和运行应用程序。下面是一些常用的Docker命令：镜像相关命令：dockerimages：列出本地的镜像。
元芳Q代码·2024-02-19 16:01

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

Kubernetes 企业集群建设规划

功能架构主要组件特性和能力:多集群管理和部署独立：可以在KubeSphere容器平台中维护和管理独立部署的Kubernetes集群。
富士康质检员张全蛋·2024-02-19 16:51

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章，立即关注，掌握人工智能最新资讯与成果。
傅一平·2024-02-19 16:19

通过MetricsAPI监控pod资源使用情况（k8s资源监控，java）

2.部署指南metrics-server是Kubernetes的一个集群范围内的聚合器，用于收集所有节点和Pods的资源使
只会写bug的靓仔·2024-02-19 16:18
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