机器学习零基础入门实战第6页

2024年HarmonyOS鸿蒙最新鸿蒙应用开发当前支持的颜色枚举值(2)，2024年最新社招面试题目

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上鸿蒙开发知识点，真正体系化！

2401_84850323·2025-03-18 10:39

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及

红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。

文弱_书生·2025-03-18 10:34

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。

短剧萌·2025-03-18 08:45

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

什么是Ollama？Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列，还是最新的AI新贵Mistral，等等各种开源大语言模型，都可以用Ollama实现一键安装并运行，支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD

和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

网络安全最新HVV（护网）蓝队视角的技战法分析_护网技战法报告(1)，2024年最新网络安全开发基础作用

如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识（2天）①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。

2401_84520093·2025-03-18 06:04

前端学习路线：从零基础到初级工程师的完整指南（2025最新版）

前言作为连接设计与技术的核心岗位，前端开发在数字化时代持续释放强大生命力。本路线图专为初学者设计，通过「渐进式学习路径」+「实战项目驱动」的模式，助你系统掌握现代前端开发技能体系。一、基础筑基阶段（4-6周）三大核心基石HTML5语义化标签（）表单验证与多媒体支持SEO基础与无障碍访问CSS3Flex/Grid布局（重点掌握）动画与过渡（@keyframes+transition）响应式设计（媒体

超浪的晨·2025-03-18 06:02

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

Blender学习方法与技巧

以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结，结合了多个优质资源整理而成，帮助快速入门：一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标（如掌握基础操作）和长期目标（

自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

ubuntu20.04

ubuntu-releases/20.04/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorIntroduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程

sanzk·2025-03-17 20:08

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x

神齐的小马·2025-03-17 15:31

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

HarmonyOS NEXT开发笔记：@Computed装饰器计算属性

（从零基础入门到精通）

我很英俊小名男男·2025-03-17 12:12

【C++游戏开发】零基础手写完整飞机大战游戏（基于EasyX图形库/详细注释/源码分享）

一、开发环境与资源准备1.1环境要求VisualStudio2019+（推荐2022）EasyX图形库（官网下载适配VS版本）WindowsSDK（安装VS时勾选）1.2资源文件在项目目录创建res文件夹，存放以下素材（素材自备）：plane.png玩家飞机（50x50）enemy.png敌机（50x50）bullet.png子弹（10x20）bg.jpg滚动背景（600x700）boom.wav

小乌龟登顶记·2025-03-17 12:40

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们

努力的小雨·2025-03-17 11:04

【2025年春季】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛，看这一篇就稳了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js（2-3天）2、apache+php（4-5天）3、mysql（2-3天）4、python(2-3天)5、burpsuite（1-2天）4.2、中期1、SQL注入（7-8天）2、文件上传（7-8天）3、其他漏洞（14-15

白帽子凯哥·2025-03-17 11:32

Python（1）Python全方位指南：定义、应用与零基础入门实战

背景：为什么Python成为开发者必备技能？‌Python自1991年发布以来，凭借‌“简单高效”‌的设计理念，成为全球增长最快的编程语言。根据TIOBE2023年榜单，Python稳居前三，其核心竞争力包括：‌开发效率高‌：代码量仅为Java的1/5，C++的1/10。‌跨领域通吃‌：从Web开发到AI训练，覆盖90%以上技术场景。‌企业级应用‌：YouTube用Python处理视频推荐，NAS

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-17 10:31

[官文翻译]Flutter状态管理库Riverpod - 所有的Provider - StateProvider

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提

2401_84166236·2025-03-17 10:30

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习

码事漫谈·2025-03-17 09:48

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

【DevOps】Backstage介绍及如何在Azure Kubernetes Service上进行部署

AzureKubernetesService上进行部署推荐超级课程：本地离线DeepSeekAI方案部署实战教程【完全版】Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课AWS云服务快速入门实战目录

小涵·2025-03-17 07:05

Python入门实战：Python的代码重构

1.背景介绍Python是一种基于社区发展、易用性、生态系统完善、可扩展性强、性能卓越等特点的高级编程语言。作为一门解释型语言，它具有高效率、简洁语法、丰富的库函数、跨平台能力和多种开发范式等优点。但随着项目不断迭代更新，代码量逐渐增加，导致代码结构混乱、缺乏模块化设计、重复逻辑过多、命名不规范等问题。如何有效地组织、管理和维护代码、提升代码质量、更好地实现功能，是一个技术人的日常工作。如何进行代

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 06:01

.NET/C# 生成二维码

在本章是如何通过.net/C#来生成二维码首先大家还是需要仔细阅读这篇文档有小细节就需要注意大家需要生成一些类，把我的方法复制进去，如果不想添加类的话，大家需要再主代码上更改引用信息找到我们所添加的方法不适用于零基础的朋友

~请叫我小祸害~·2025-03-17 06:27

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

鸿蒙应用开发（HarmonyOS）自定义装饰器场景

（从零基础入门到精通）HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合（持续更新......）HarmonyOSNEXT应用开发性能优化实践总结（持续更新......）介绍本示例介绍通过自定义装饰器在自定义组件中自动添加

你我皆是牛马星人·2025-03-16 19:32

【零基础入门unity游戏开发——unity3D篇】物理系统 —— 3D物理材质Physics Material

考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。

向宇it·2025-03-16 19:30

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

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