机器学习面试知识点系列第14页

数字新基建浪潮下：5G时代项目管理工具选型指南

·2025-03-17 15:11

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

解析京东商品详情 API 接口 item_get

为了能够高效地获取京东商品的详细信息，京东开放平台提供了一系列API接口，其中item_get接口在获取商品详情方面发挥着核心作用。

·2025-03-17 14:36

Python学习日记-第二十九天-tcp（客户端）

系列文章目录tcp介绍tcp特点tcp客户端一、tcp介绍Tcp协议，传输控制协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，由IETF的RFC793定义TCP通信需要经过创建连接、传输数据、

差点长成吴彦祖·2025-03-17 14:55

【step by step】Easyi3C Host I3C/I2C adapter (8)

公司提供一系列产品，旨在帮助工程师和开发人员更高效地使用I3C/I2C、USB和MIPI、JEDEC、MCTP等协议。Easyi3C提供PythonAPI。

Scott.W·2025-03-17 14:53

【Repos系列】Bandersnatch同步原理

Bandersnatch是PyPI（PythonPackageIndex）的官方镜像工具，旨在高效同步和维护PyPI的完整本地副本。其核心原理围绕元数据抓取、增量同步、文件校验和并发下载，以下为详细工作流程：1.元数据抓取与包列表生成PyPI接口：Bandersnatch通过PyPI的JSONAPI（如https://pypi.org/pypi/{package}/json）获取所有包的元数据。主

yunqi1215·2025-03-17 13:22

网安工具系列：雷池waf社区版安装、配置使用

坦笑&&life·2025-03-17 13:21

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

（十一）CSharp-LINQ-标准查询运算符（3）

一、标准查询运算符1、概念标准查询运算符由一系列API方法组成，API能让我们查询任何.NET数组或集合。标准运算符的要点：标准查询运算符使用方法语法。

CRongQ·2025-03-17 13:16

38份DeepSeek核心资料汇总｜可下载

资料链接：https://pan.quark.cn/s/b469ed4018ff为了方便大家查找和使用，我们对之前发布过的DeepSeek系列学习资料进行了分类和汇总。

航锦234·2025-03-17 12:45

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

解决注入mapper报红的问题

在spring系列集成mybatis时，我们经常遇到这样的问题：明明注入没有问题，但是intellijidea会报红。

Jyannis·2025-03-17 12:10

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

Hive SQL 精进系列：REGEXP_REPLACE 函数的用法

目录一、引言二、REGEXP_REPLACE函数基础2.1基本语法参数详解2.2简单示例三、REGEXP_REPLACE函数的应用场景3.1去除特殊字符3.2统一字符串格式四、REGEXP_REPLACE与REPLACE函数的对比4.1功能差异4.2适用场景五、REGEXP_REPLACE与REGEXP函数的对比5.1功能差异5.2适用场景六、总结一、引言字符串处理是数据处理中的常见需求，Hive

进一步有进一步的欢喜·2025-03-17 11:33

国产芯片替代方案：解析沁恒USB桥接芯片转四串/双串/单串口

沁恒国产USB桥接芯片：高兼容性方案加速国产化替代随着USB通信接口在工业控制、消费电子、智能设备等领域的广泛应用，国产芯片厂商沁恒微电子（WCH）推出了一系列高性能USB转串口芯片，以高集成度、低成本

禾川兴 13242400688·2025-03-17 11:03

Hive SQL 精进系列：SUBSTR 函数的多样用法

目录一、引言二、SUBSTR函数基础介绍2.1基本语法2.2参数详解2.3简单示例三、SUBSTR函数常见应用场景3.1提取日期中的年份、月份或日期3.2隐藏部分敏感信息四、SUBSTR函数高级用法4.1结合条件判断动态截取4.2处理复杂字符串模式五、总结一、引言SUBSTR函数是HiveSQL中一个用于字符串截取的重要函数，在处理文本数据时发挥着关键作用。本文将全面且深入地介绍HiveSQL中S

进一步有进一步的欢喜·2025-03-17 11:03

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

荣耀CEO赵明内网发布告别文章，正式告别荣耀和职场

在任期间，他主导了荣耀品牌的独立运营，成功打造了荣耀Magic系列、数字系列等多款爆款产品，使荣耀在

国货崛起·2025-03-17 09:49

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

大话 Python：python 操作 excel 系列 -- pandas 读取、分析、保存

read_excel()直接读取excel文件df=pd.read_excel(‘C:/test.xlsx’)4，读取当前字段计算后生成新字段获取原有字段paymount值paymount=df[‘paymount’]业务计算（金额-10）paymount_new=paymount-10添加新字段paymount_newdf[‘paymount_new’]=paymount_new这个步骤可以加入

2401_84140734·2025-03-17 09:48

Android15音频进阶之qnx定位so调用进程(一百一十一)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列

Android系统攻城狮·2025-03-17 08:16

Google Gemini 大模型技术架构剖析

Gemini系列包括Ultra、Pro和Nano三种尺寸，适用于从复杂的推理任务到设备内存受限的应用场景。GeminiUltra是最强大的模型，可在各种高度复杂的任务（包括推理和多

musicml·2025-03-17 08:15

Claude3.5到底强大在哪？

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

02、数据结构与算法 - 基础：数组 - 吊打面试官

星星学霸·2025-03-17 08:13

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

Python编码系列—Python代码重构：提升代码质量

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-03-17 06:33

大模型系列——正式推出 Spring AI MCP：用于 MCP（模型上下文协议）的 Java SDK

大模型系列——正式推出SpringAIMCP：用于MCP（模型上下文协议）的JavaSDK我们很高兴推出SpringAIMCP，它是模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP）的强大

不二人生·2025-03-17 05:20

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

CTP开发爬坑指北（四）

本系列将容易遇到的坑列出来，以供开发时参考，如有疑义之处，欢迎指正。三人行，必有我师焉。欢迎加入QQ群736174420，一起讨论交易CTP的使用！~01哪些报单状态是最终状态？

开心秋水·2025-03-17 05:49

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集

盼小辉丶·2025-03-17 05:19

抽象工厂模式

抽象工厂模式抽象工厂模式是一种创建型设计模式，旨在提供一个接口来创建一系列相关或依赖对象，而无需指定其具体类。同级别产品指同一类型产品，，同产品族是指一组相关的对象或产品，类似同一品牌。

倒霉男孩·2025-03-17 05:48

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

2、3ds Max的界面（3DMAX基础自学系列）

一、3dsMax2012中文版的操作界面二、各功能区的介绍1、菜单栏菜单栏位于软件界面顶部，共13个，分别是文件、编辑(E)、工具(T)、组(G)、视图(V)、创建(C)、修改器、动画、图标编译器、渲染(R)、自定义(U)、MAXScript(M)、帮助(H)。可以使用ALT+菜单的字母来打开菜单。①文件左上角的Max图标为文件操作入口，旁边为文件操作的快捷按钮，包含用于管理文件的命令，包括创建、

weixin_34409703·2025-03-17 04:43

【C语言--趣味游戏系列】--电脑关机整蛊小游戏

前言：老铁们，还是那句话，学习很苦游戏来补，为了提高大家与朋友之间的友谊，博主在这里分享一个电脑关机的恶作剧小游戏，快拿去试试吧！！！目录：1.电脑关机代码2.详解1.电脑关机代码#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#includeintmain(){charinput[20]={0};system("shutdown-s-t60");whi

User_芊芊君子·2025-03-17 04:42

Adaptive AUTOSAR之诊断模块（DIA）

它提供了一系列功能和服务，帮助开发人员进行故障诊断和故障管理，以确保系统的可靠性和稳定性。ara::dia模块包括以下子模块和服务：ara::com：用于通信的模块，支持诊断通信和故障管理通信。

weixin_42130902·2025-03-17 04:08

【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）

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

计算机网络知识点全梳理（一.TCP/IP网络模型）

网络模型概述应用层什么是应用层应用层功能应用层协议传输层什么是传输层传输层功能传输层协议网络层什么是网络层网络层功能网络层协议数据链路层什么是数据链路层数据链路层功能物理层物理层的概念和功能写在前面本系列文章

hrhcode·2025-03-17 02:28

【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

FFMPEG实现音频重采样

原文：https://blog.csdn.net/hiwubihe/article/details/81259134[音频编解码系列文章]音频编解码基础FFMPEG实现音频重采样FFMPEG实现PCM编码

QQ_1695710968·2025-03-17 01:47

运维系列&Linux系列：Ubuntu安装登录lftp，并下载文件

Ubuntu安装登录lftp，并下载文件Ubuntu安装登录lftp，并下载文件1.安装2.lftp连接此步骤可能报错：（1）ls:Fatalerror:Certificateverification:Nottrusted(1E:91:90:86:47:16:96:7D:12:C4:AC:3F:0F:04:98:C2:3C:78:A5:0C)（2）ls出现乱码3.cd到待下载的目录下Ubuntu安

坦笑&&life·2025-03-17 01:15

RocketMQ 集群架构与部署实践（二）

RocketMQ部署实践前期准备要充分在进行RocketMQ的部署之前，我们需要做好一系列的准备工作，确保部署过程的顺利进行。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-17 00:44

【AWS入门】AWS云计算简介

带着一系列问题，我将做一个普通布道者，引领广大读者，针对AWS各项云技术和服务，逐步进入云计算赋能千行百业的神奇世界。本文简要介绍AWS提供的云计算，希望对读者有所帮助。

Jackson@ML·2025-03-17 00:13

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度（秩），直接影响可训练参数数量。影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低

新说一二·2025-03-17 00:43

【模块化编程】数据标签转独热编码

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数

十二月的猫·2025-03-16 23:04

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