机器学习面试点总结第3页

记录一次M1芯片Mac折腾安装Python3的过程

总结两件事：装好python3.9，得能用给python3.9装上reques

Onemud·2025-02-26 07:40

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

《白帽子讲Web安全》爬虫对抗：技术演进与攻防博弈

本文结合书中内容，从爬虫发展、行业挑战、反爬方案及对抗策略等维度总结核心观点。

予安灵·2025-02-26 06:34

小结：路由引入问题

以下是华为路由器不同协议间路由引入的总结：默认优先级直接连接路由（Direct）:0OSPF:10IS-IS:15静态路由（Static）:60RIP:100OSPFASE（OSPFAutonomousSys

flying robot·2025-02-26 06:01

数据结构------最短路弗洛伊德算法（Flody)

目录前言一、Foldy代码核心介绍二、Flody代码详解：三、所有代码：四、Foldy算法分析:总结前言如果你要求所有顶点至所有顶点的最短路径问题时，弗洛伊德算法是非常不错的选择。因为它十分简洁。

不羁修士·2025-02-26 05:28

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

【肝帝一周总结：全网最全最细】十万字python教程，学不会找我！教到你会为止！！内容超多，建议收藏慢慢看！

川川菜鸟·2025-02-26 05:24

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。

·2025-02-26 05:01

JavaScript 番茄工作法倒计时器：轻松实现时间管理，新手友好教程前端倒计时设计案例：用 JavaScript 实现番茄工作法，代码全解析从零开始构建番茄工作法倒计时器：JavaScript

效果图：博客教程：用JavaScript构建番茄工作法倒计时器目录项目介绍工具与环境准备项目结构HTML构建页面结构CSS美化倒计时页面JavaScript实现倒计时与番茄工作法功能总结1.项目介绍在本教程中

南北极之间·2025-02-26 04:52

CMake入门教程【基础篇】注释

文章目录1.概述2.注释的基本使用2.1单行注释2.2多行注释2.3使用注释的好处2.4使用技巧2.5注意事项3.总结1.概述在任何编程或脚本语言中，注释都是不可或缺的一部分，它们帮助开发者理解代码的目的和功能

编程小鱼酱·2025-02-26 04:51

鸿蒙5.0实战案例：基于原生能力的横竖屏旋转适配

✏️记录一场鸿蒙开发岗位面

敢嗣先锋·2025-02-26 04:50

python简单项目实现第2弹（九九乘法表/水仙花数及其延申应用）

本篇文章包括以下3个项目项目4：打印九九乘法表项目5：打印水仙花数项目6：倒序输出用户输入的4位数项目4：打印乘法口诀表如图由上图我们可以总结出如下特点（以a*b=c为例）a代表行数，

都市最强牛爷爷·2025-02-26 03:13

【Linux网络编程】socket套接字的基础API接口

2.1socket2.2bind2.3地址转换函数2.4recvfrom2.5sendto2.6TCPsocketAPI2.6.1listen()2.6.2accept()2.6.3close()2.6.4connect()总结前言了解了计算机网络的基础知识

清水加冰·2025-02-26 03:13

Word——论文排版技巧总结

Word毕业论文排版：最详细教学更新题注Ctrl+A全选；F9更新。快速加入参考文献关联Word与Zotero参考文献引用格式：选择带有numeric的：

Irving.Gao·2025-02-26 02:10

数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)

包含哪些内容DCMM等级评估等级划分什么样的企业可以申请DCMM评估DCMM评估流程评估细节评估方式评估类型评估参考标准企业主要有哪些人参与目前哪些机构具备DCMM评估的资质收费情况DCMM的价值应用案例总结数仓建模

不二人生·2025-02-26 02:07

深入理解C++ 线程池：动手实践与源码解析

想象一下，你正使用一款图片处理软件，它需要同时对多张图片进行滤镜添加、尺寸调整等操作；又或者是一个网络服务器，瞬间要应对来自四面八方的海量用户请求。

深度Linux·2025-02-26 02:06

学习计划：第四阶段（第八周）

目录第四阶段：特殊方法与高级特性第8周：学习特殊方法周一周二周三周四周五总结一、学习内容回顾理论学习代码实践二、问题与解决问题解决方法三、学习成果四、下周计划第四阶段：特殊方法与高级特性第8周：学习特殊方法周一上午理论学习

狐凄·2025-02-26 01:01

ArcGIS Server HTTP与HTTPS端口（6080/6443）使用及Nginx升级HTTPS时的问题与解决

目录前言一、ArcGISServer中http与https二、nginx中升级https的配置项三、ArcGISServer中设置安全策略四、问题解决的关键点五、总结前言本文记录了在项目Web平台从HTTP

GISX·2025-02-26 01:00

QVariantList使用详解

QVariantList1.基本概念2.使用场景3.基本操作3.1创建和初始化3.2访问元素3.3修改元素3.4删除元素4.实际应用示例5.总结其他QT文章推荐QVariantList是Qt框架中的一个类

三雷科技·2025-02-26 01:58

嵌入式开发：傅里叶变换（5）：基于STM32-DSP库实现

arm_rfft_fast_f32函数4.FFT的执行过程4.编写FFT实现代码4.1初始化FFT实例4.2配置FFT长度和初始化实例4.3填充输入数据4.4执行FFT4.5处理结果5.主函数6.编译和调试7.总结在

魂兮-龙游·2025-02-26 01:26

刷力扣的技巧：4 个步骤 7 个关键点，事半功倍，冲进大厂！

我总结了7个要点和4个步骤，尤其是最后那提效4步骤，可太有用啦。大家一定要看到最后哦，记得点赞、收藏呀。

·2025-02-26 01:27

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加，人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。

2301_79809972·2025-02-25 23:17

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

力扣hot100——分割回文子串 + 回溯算法总结（算法代码模板）

给你一个字符串s，请你将s分割成一些子串，使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。解法思路：切割一个a之后，在ab中再去切割第二段.....classSolution{public:vector>res;//最终结果vectorpath;//当前结果vector>partition(strings){backtracking(s,0);returnres;}voidbacktracking

01_·2025-02-25 23:13

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。

山海青风·2025-02-25 23:43

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

计算机二级公共基础知识考点整理，超全面，超全面

第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。

zhishitu7·2025-02-25 22:37

困惑度的估计

需要注意的是，这个指标专门适用于经典的语言模型（有时称为自回归模型或因果语言模型），而对于像BERT这样的掩码语言模型，则定义不太清楚（请参考模型总结）。

转码的小石·2025-02-25 22:06

C语言链表学习笔记

C语言链表学习笔记目录链表的基本概念静态链表的创建动态链表的创建链表的插入操作链表的删除操作链表的查找与遍历总结链表的基本概念1.什么是链表？链表：一种动态数据结构，通过指针将多个节点连接成链式结构。

BUG 劝退师·2025-02-25 21:02

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

【HarmonyOS实战开发】鸿蒙设计模式-单例模式

fromModule=lemma_inlink)），又称设计模式，是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。

「已注销」·2025-02-25 21:29

力扣每日一题【算法学习day.130】

习题1.奇偶数位题目链接:2595.奇偶位数-力扣（LeetCode）题面:分析:从右向左遍历每位即可代码:classSolution{publicint[]evenOddBit(intn){int[]

南宫生·2025-02-25 21:28

力扣每日一题【算法学习day.133】

习题1.设计跳表题目链接:1206.设计跳表-力扣（LeetCode）题面:代码:classSkiplist{int[]arr;publicSkiplist(){arr=newint[20005];}publicbooleansearch

南宫生·2025-02-25 21:57

DragControls拖拽插件优化：从指定平面到任意平面

现状：Threejs官方demo提供了DragControls.js平面拖拽控件，但只能拖拽Object在垂直于相机法线的平面上移动目标场景：在六面体空间盒子中沿着六面体平面拖拽物体，并且需要限制在盒子内部已知

·2025-02-25 20:20

MVCC（多版本并发控制）底层原理

MVCC（多版本并发控制）底层原理总结：MVCC是通过维护数据的多个版本来控制并发访问的技术，它使得数据库能够支持高并发事务，同时保证事务之间的隔离性和一致性。

·2025-02-25 20:47

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁