机器学习面试知识点系列第14页

常见问题处理1：勾选BRS后，CANOE发送CANFD报文出现错误帧或发送失败

系列文章目录使用CAPL脚本解析hex、S19、vbf文件使用CAPL脚本对CAN报文的Counter、CRC、周期、错误帧进行实时监控使用CAPL脚本模拟发送符合协议要求(Counter和CRC)的CAN

嵌入式软件测试开发·2025-02-21 20:18

STM32的HAL库开发---内存保护（MPU）

在STM32开发中，内存保护单元（MPU）是Cortex-M系列处理器的重要功能，尤其在实时操作系统（RTOS）或高可靠性应用中至关重要。

大富大贵7·2025-02-21 20:17

【HeadFirst系列之HeadFirst设计模式】第5天之工厂模式：比萨店的秘密武器，轻松搞定对象创建！

工厂模式：比萨店的秘密武器，轻松搞定对象创建！大家好，今天我们来聊聊设计模式中的工厂模式。如果你曾经为对象的创建感到头疼，或者觉得代码中到处都是new关键字，那么工厂模式就是你的救星！本文基于《HeadFirst设计模式》的工厂模式章节，带你从比萨店的故事中轻松掌握工厂模式的精髓，附上Java代码示例，让你彻底理解并爱上它！1.简单工厂模式：比萨店的起步故事背景小明开了一家比萨店，刚开始只有两种比

工一木子·2025-02-21 20:47

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

python上传文件进度_Django Ajax 文件上传及进度显示

UploadHandlers这是个和Django中的Middleware差不多的东西，可以通过在settings.py文件中设置FILE_UPLOAD_HANDLERS定义一系列UploadHandlers

天天小宇·2025-02-21 19:11

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。

·2025-02-21 19:41

我在成都教人用Flutter写TDD（下）——Flutter中的TDD

老刘在这个系列的第一篇文章里结合自己两次敏捷开发的实践做了分析。感兴趣的同学可以看这里：我在成都教人用Flutter写TD

·2025-02-21 19:40

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上

eso1983·2025-02-21 18:31

51单片机系列--定时器中断

前言前几天一直在忙挑战杯的决赛，好几天没能睡上安稳觉，今天下午答辩结束，终于有空能够继续总结笔记写博客了。（在此先感谢下带队的张总与带队老师）。正文定时器介绍：51单片机的定时器属于单片机的内部资源，其电路的连接和运转均在单片机内部完成，可以取代掉占用cpu资源的delay函数。如上图示，我的51单片机外接了一个11.0592MHZ的外部晶振，我们算一下：按照时钟周期的计算公式1个时钟周期=1/晶

熬夜耗子在线敲代码·2025-02-21 17:24

【HUSTOJ 判题机源码解读系列02】judged 守护进程工作流程

【HUSTOJ判题机源码解读系列02】judged守护进程工作流程1.judged工作流程上回说到，HUSTOJ判题机源码中最重要的两个C语言文件为：judge.ccjudge_client.ccjudge.cc

伊灵eLing·2025-02-21 17:52

【HUSTOJ 判题机源码解读系列03】judge.cc 源码详细注释

【HUSTOJ判题机源码解读系列03】judge.cc源码详细注释本文是HUSTOJ中一个比较重要的模块——judge.cc源代码文件全文注释版本，部分直观的代码不会注释。

伊灵eLing·2025-02-21 17:52

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

MCU M4架构 M7架构

**ARMCortex-M4**和**ARMCortex-M7**是两种常见的微控制器（MCU）内核架构，属于ARMCortex-M系列，主要用于嵌入式系统和物联网设备。

BlueBirdssh·2025-02-21 16:45

【HUSTOJ 判题机源码解读系列01】判题机架构、判题流程浅析

HUSTOJ判题机源码解读系列011.HUSTOJHUSTOJ是一个开源的在线判题系统，很早之前就已经开发了，在源码里我甚至看到过2008年的Git提交记录（也有可能没这么早，记不太清了），时至本篇博客编写之际

伊灵eLing·2025-02-21 16:12

“深入浅出”系列之C++：（21）C++23

凌晨3点，你盯着屏幕上的段错误崩溃日志："第387行用%d输出了string...这都能过编译？""为了对齐表格，我写了20个setw！""客户说中文乱码，又要调locale到天亮？"2023年，C++开发者终于等来这个历史性时刻：ISO委员会全票通过std::print/println——让printf和cout同时失业的终极打印方案！⌛时间旅行对比：//2003年（C++03时代）std::c

我真不会起名字啊·2025-02-21 16:39

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

2后端JAVA：下载数据库数据到EXCEL表格？代码

这是运用kimi，cursor写出来的后端基础增删改查代码心得系列。将从如何用cursor写出代码，修改cursor写出来的代码，连接数据库，上传下载代码等等方面展开。

simplesin·2025-02-21 14:57

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

云上玩转DeepSeek系列之三：PAI-RAG集成联网搜索，构建企业级智能助手

正文DeepSeek系列模型以卓越性能在全球范围内备受瞩目，在各类评测中表现优异，推理性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型。

阿里云大数据AI技术·2025-02-21 14:52

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

PFAS（全氟烷基和多氟烷基物质）测试流程通常包括以下几个步骤：

PFAS是(Per-andpolyfluoroalkylsubstances)的简称，中文名：全氟烷基和多氟烷基物质，是一系列合成有机氟化物的总称，是指至少含有一个全氟化碳原子的有机化合物（即至少含有一个

nx13144450251·2025-02-21 13:47

lua-resty-openssl使用教程

lua-resty-openssl使用教程lua-resty-openssllua-resty-openssl:这是一个基于LuaJIT的OpenSSL绑定库，支持OpenSSL3.x和1.1.1系列，

瞿旺晟·2025-02-21 13:16

【系列专栏】银行信息系统研发外包风险管控-08

银行信息系统研发外包风险管控在金融科技日新月异的当下，银行业务对信息系统的依赖程度与日俱增。为了充分利用外部专业资源，提升研发效率并合理控制成本，许多银行选择将信息系统研发外包。然而，这一策略在带来诸多便利的同时，也伴随着不容忽视的风险。如何有效管控这些风险，成为银行确保信息系统研发项目成功实施、保障业务稳定运行的关键所在。外包商选择环节的风险洞察与管控资质评估失察风险在筛选外包商时，若银行对其资

静语金科媛·2025-02-21 12:36

【系列专栏】银行IT的云原生架构-云基础架构-云资源 09

银行IT的云原生架构：云基础架构（云资源）一、引言在银行IT云原生架构的构建进程中，云资源作为云基础架构的核心要素，发挥着支撑各类业务系统运行的关键作用。云资源涵盖计算资源、存储资源和网络资源等多个方面，其高效配置、灵活调度和稳定供应，直接关系到银行云原生架构的性能、可用性以及业务创新能力。深入剖析银行云资源的现状、面临的挑战以及应对策略，对银行充分挖掘云原生架构优势、实现数字化转型目标具有重要意

呱牛do it·2025-02-21 11:32

使用 Python 和 OpenCV 从一组图片生成 MP4 格式的视频

概要在创建动画、制作幻灯片，从生成的图像数据中导出动态视频时，我们需要将一系列静态图片合成一个视频。安装依赖代码需要安装OpenCV库。

@Mr_LiuYang·2025-02-21 10:51

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

MATLAB图像处理

MATLAB不仅提供了基础的图像处理功能，还通过图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）等高级工具，为用户提供了从图像读取、显示、转换到高级分析和处理的一系列功能。

陈辰学长·2025-02-21 08:40

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

Embedding（嵌入）是自然语言处理（NLP）中非常重要的概念。简单来说，embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象（比如词、字符或句子）转换为密集的、连续的向量表示的技术。这个向量通常是低维的，并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding？传统的计算机处理文本的

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

机器学习：十大算法实现汇总

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

golemon.·2025-02-21 03:11

langchain系列（二）- 提示词模板以及消息

导读环境：OpenEuler、Windows11、WSL2、Python3.12.3langchain0.3背景：前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250212说明：技术梳理提示词模板理论说明提示模板将用户输入和参数转换为语言模型的指令，以此来实现模型的响应，帮助它理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出。其接受一个字典作为输入，其中每个键代表提示

码--到成功·2025-02-21 02:56

langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例

前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250220说明：技术梳理，针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念

码--到成功·2025-02-21 02:26

什么是数据治理以及它在大数据处理中的重要性

数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

Java资深爱好者·2025-02-21 01:23

vue3-06vue2(Object.defineProperty)与vue3(基于ES6的Proxy)的响应式原理对比

1.vue2响应原理1.1对于对象与数组对象类型:通过object.defineProperty()对属性的读取、修改进行拦截(数据劫持)数组类型:通过重写更新数组的一系列方法来实现拦截。

岂不闻·2025-02-21 00:13

主要空间数据挖掘方法

details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习

CodeYoung7·2025-02-20 23:10

【update 更新数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列

系列文章目录???.NET开源ORM框架SqlSugar系列???文章目录系列文章目录前言??

m0_74824823·2025-02-20 23:08

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

【TOGAF系列】架构开发方法（ADF）第十一章

第11章：G阶段：实施治理11.1目标G阶段的目标是：确保实施项目符合目标架构为解决方案和任何实施驱动的架构变更请求执行适当的架构治理功能11.2输入本节定义了阶段G的输入。11.2.1企业外部参考资料架构参考资料（见TOGAF标准——架构内容）11.2.2非架构输入架构工作请求（见TOGAF标准——架构内容）能力评估（见TOGAF标准——架构内容）11.2.3架构输入■企业架构的组织模型（见TO

东临碣石82·2025-02-20 22:57

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