机器学习面试知识点系列第33页

特征值与特征向量

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·2025-03-05 05:30

golang mysql分表_go分库分表主从分离例子

网上有很多介绍分库分表的文章，方法很多：```分区表切分垂直切分水平切分区间切分取模切分```这里不细说分库分表简单，但后期会带来一系列的难题：```事务Join分页```**数据库：**```master

连根塞·2025-03-05 04:26

「Python系列」Python字典

文章目录一、Python字典创建字典访问字典中的元素修改字典删除字典中的元素遍历字典字典推导式二、Python字典内置函数&方法内置函数字典方法三、Python简介四、相关链接一、Python字典在Python中，字典（dict）是一个无序的键值对集合。每个键在字典中都是唯一的，而值可以是任何类型的数据（如列表、字典、整数、字符串等）。字典在Python中非常常用，因为它们提供了一种快速查找和访问

·零落··2025-03-05 03:47

《数据仓库》读书笔记：第11章非结构化数据和数据仓库

该系列博文为《数据仓库BuildingtheDataWarehouse》一书的读书笔记，笔者将书中重点内容进行概括总结。大致保留书中结构，一部分根据自己的理解进行调整。如发现问题，欢迎批评指正。

search-lemon·2025-03-05 03:16

DenseUNet 改进：添加ASPP模块

融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling，空洞空间金字塔池化）是语义分割模型（如DeepLab系列

听风吹等浪起·2025-03-05 03:14

mac系统下安装pycharm

系统下安装pycharm前言Windows系统安装教程传送门链接:https://blog.csdn.net/lianxiaohei/article/details/121694126随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

连小黑·2025-03-05 03:43

【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念

1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值：也称为动作价值函数，评估动作的价值，它代表了智能体选择这个动作后，一直到最终状态奖励总和的期望，表示为Q(s,a)，其中s是状态，a是动作。V值：评估状态的价值，也称为状态价值函数，表示为V(s)，其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下，一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的，都是衡量在马可洛夫树上某一个节点

长相忆兮长相忆·2025-03-05 02:42

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：

坐望云起·2025-03-05 02:37

深度学习数据集封装-----目标检测篇

以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限，本文暂不深入展开YOLO的相关内容，感兴趣的读者可以查

科研小天才·2025-03-05 02:34

Python 中字符串的操作

字符串（string）是Python中的基础数据类型之一，表示一系列有序的字符集合。它是不可变的，也就是说，一旦创建，字符串的内容就不能被修改。

倾听醉梦语·2025-03-05 02:34

【愚公系列】《鸿蒙原生应用开发从零基础到多实战》006-TypeScript 中的元组

标题详情作者简介愚公搬代码头衔华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。近期荣誉2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主，2024年华为云十佳博主等

愚公搬代码·2025-03-05 02:33

一篇文章带你入门C语言函数

它可以接收输入参数，进行一系列的操作，并可以返回一个结果。当代码的行数较多时，经常会出现几乎重复的代码，为了避免了代码的重复，我们会将这部分拿出来，封装成函数。

二年级程序员·2025-03-05 01:58

音视频开发——基础知识篇

1、视频传输原理视频是利用人眼短暂停留的原理，通过连续播放一系列的图片使人产生画面里的人物在运动的感觉。但是视频里面通常会有大量的重复信息。

真的不会重复的昵称·2025-03-05 01:26

30段极简Python代码：这些小技巧你都Get了么

Python是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解，那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码，它们都是平常非常

Python 学习者·2025-03-05 01:55

Orleans7.0 游戏服务器全栈开发实战

这个案例演示了如何登录、开房间、匹配、对战、结算以及断线重连等一系列回合制游戏的关键节

·2025-03-04 22:22

如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析

##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-04 22:09

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于

衣衣困·2025-03-04 22:36

AI辅助的企业估值报告生成器

AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。

AI智能涌现深度研究·2025-03-04 21:29

大模型推理速度测评的实战代码

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-03-04 21:59

【C++】模拟实现栈和队列

一.设计模式设计模式是前辈们对代码开发经验的总结，是解决特定问题的一系列套路比如适配器模式，迭代器模式迭代器模式：迭代器封装后提供统一的访

不吃肉的Humble·2025-03-04 21:55

排序算法系列10-基数排序

基数排序简介实现(java)复杂度和稳定性1.基数排序简介非比较排序,从个位开始,分配,收集,逐位进行计数排序,桶排序的一种实现2.实现(java)publicclassRadixSort{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={40,35,5,63,21,82,96,77,52,19};System.out.println("原数组:"+Arra

dulang2015·2025-03-04 21:23

深入探索Python机器学习算法：模型评估

深入探索Python机器学习算法：模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法：模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1

数据攻城小狮子·2025-03-04 20:53

经典排序算法之基数排序详解|c++代码实现|简单易懂

引言排序算法c++实现系列第10弹（最后一弹）——基数排序。

不吃香菜的小趴菜·2025-03-04 20:21

基于springboot+vue在线小说阅读平台系统(源码+lw+部署文档+讲解等)

专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

QQ3295391197·2025-03-04 20:16

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

具体而言，当我们在分析一系列相互毗邻的矢量面时，若发现相邻的矢量面之间高度差值小于预先设定的阈值，那么就需要采取一种数据优化策略，即把这些相邻矢量面的高度统一取平均值。

GIS从业者·2025-03-04 19:42

c语言枚举法与数组,C语言学习五 — 数组与枚举

数组是用来存储一系列数据，但它往往被认为是一系列相同类型的变量。数组的声明并不是声明一个个单独的变量，比如number0、number1、...

weixin_39651325·2025-03-04 19:10

万字解析技术挑战与实践突破【系列文章】

万字解析技术挑战与实践突破【系列文章】文章目录AI应用开发究竟难在哪？万字解析技术挑战与实践突破【系列文章】1.AI应用开发究竟难在哪？

AI天才研究院·2025-03-04 19:40

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。

·2025-03-04 19:16

MoE 系列（四）｜Go 扩展的异步模式

在《MoE系列（三）｜使用Istio动态更新Go扩展配置》中我们体验了用Istio做控制面，给Go扩展推送配置，这次我们来体验一下，在Go扩展的异步模式下，对Goroutine等全部Go特性的支持。

·2025-03-04 18:37

【HarmonyOS Next】地图使用详解（二）

背景上篇文章对开发环境初始化进行了讲解，这篇文章是对地图Picker系列组件的讲解。包括地点选取模块和地点详情展示模块。

·2025-03-04 18:05

ES系列-- ILM索引生命周期管理

前言官方文档地址7.8版本正文ILM定义了四个生命周期阶段：Hot：正在积极地更新和查询索引。Warm：不再更新索引，但仍在查询。cold：不再更新索引，很少查询。信息仍然需要可搜索，但是如果这些查询速度较慢也可以。Delete：不再需要该索引，可以安全地将其删除。ILM定期运行（indices.lifecycle.poll_interval），默认是10分钟，检查索引是否符合策略标准，并执行所需

一般般玩·2025-03-04 18:31

【FFMPEG】各种音视频编解码学习详解 h264 ，mpeg4 ，aac 等所有音视频格式

[-]编解码学习笔记二codec类型编解码学习笔记三Mpeg系列Mpeg1和Mpeg2编解码学习笔记四Mpeg系列Mpeg4编解码学习笔记五Mpeg系列AAC音频编解码学习笔记六H26x系列编解码学习笔记七微软

weixin_30906425·2025-03-04 17:29

【Elasticsearch】索引生命周期管理相关的操作（Index Lifecycle Actions）

Elasticsearch的IndexLifecycleManagement(ILM)是一种用于管理索引生命周期的工具，它允许用户根据索引的使用阶段（如热、温、冷、冻结）自动执行一系列操作。

risc123456·2025-03-04 17:27

使用Frappe-Bench安装其他模块【四】

系列文章目录第一章使用VMware创建Ubuntu22.04【一】第二章使用Ubuntu安装Frappe-Bench【二】第三章使用Frappe安装ERPNext系统【三】第四章使用Frappe安装其他应用模块

爱写程序的白羊·2025-03-04 17:57

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

C和C++的区别大赏

到了公司，直接用C从事开发，虽然感觉C++应该都包含C语言的东西了，不过慢慢的还是发现了一些差异，所以，开启本系列博客，记录C和C++的差异。

csuzhucong·2025-03-04 13:27

python流水线自动化项目教程

.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署（简单Web服务）8.测试模型部署总结前言以下是一个使用Python构建简单机器学习流水线自动化项目的教程

小白教程·2025-03-04 12:46

探索路径规划的艺术：CurvesGenerator - 优雅的曲线生成器

CurvesGeneratorCommonusedcurvesformotionplanning.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CurvesGenerator项目介绍在机器学习

邹澜鹤Gardener·2025-03-04 11:10

【PCIE737】基于全高PCIe x8总线的KU115 FPGA高性能硬件加速卡

该板卡采用Xilinx的高性能KintexUltraScale系列FPGAXCKU115作为主处理器，板载4组独立的64位DDR4SDRAM超大容量数据缓存

北京青翼科技·2025-03-04 11:39

【Python+Selenium学习系列5-1】Selenium特殊元素定位之-下拉框元素定位Select操作

背景对于页面中的下拉框选项，使用selenium的select模块可以进行操作，并精确定位下拉选项及所有的option值。select模块方法一共分为三个部分：option方法、选中方法、取消选中方法，下面具体看一下这三个部分1、select模块中关于option选项的方法：options：返回所有的option选项all_selected_options：返回所有选中的option选项first

艳Yansky·2025-03-04 11:39

MDS系列微机型电动机保护在水源井监控中的应用

本文通过介绍MDS系列微机型电动机保护在水源井监控中的应用,为系统集成商做类似项目提供一个有效的范例。关键词：水源井监控、微机型电动机保护。

Steelenwang·2025-03-04 11:08

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求

AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Chrome下载视频的插件

爱编程的喵喵·2025-03-04 10:03

【Linux】【编译】automake 调试方法小结

作者简介：花神庙码农（专注于Linux、WLAN、TCP/IP、Python等技术方向）博客主页：花神庙码农，地址：https://blog.csdn.net/qxhgd系列专栏：Linux技术如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话

花神庙码农·2025-03-04 10:31

面试问题（一）

我大概想要整理一个有关面试遇到的问题的系列，这些问题往往是真实提问过的，所以后续问题可能出现重复的情况，我也不做删除，毕竟出现越多，越说明面试官重视。

重岳·2025-03-04 10:58

新手指南：Claude 3.7 Sonnet国内使用教程_claude 3.7国内怎么用,1分钟学会

Claude3.7Sonnet是Anthropic公司发布的一款先进的人工智能对话模型，属于Claude系列的第三代产品。

·2025-03-04 09:50

STM32F103 学习指南：探索与实践

作为一款广泛应用于嵌入式系统开发的微控制器，STMicroelectronics的STM32F103系列给开发者提供了强大的功能和灵活性。

ZwcCsharp·2025-03-04 09:56

[水]与grok聊Java

（我知道可能不如去学习，但是我要是学习好我会这个样子，可恶，加油）目录1、AI带来的问题职业危机2、AI带来的机遇2.1、职业发展的帮助职业发展预测可能的职业1.AI工程师（AIEngineer）2.机器学习工程师

啾啾大学习·2025-03-04 08:20

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