机器学习面试知识点系列第33页

path 路径模块

该模块提供了一系列实用的方法来解析、格式化和操作文件路径。本文将详细介绍path模块的功能及其使用方法，帮助你更高效地管理文件路径。什么是path模块？

難釋懷·2025-02-09 03:29

【人工智能-初级】第20章使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级

若北辰·2025-02-09 03:57

mysql8 从C++源码角度看sql生成抽象语法树

它负责将SQL查询字符串分解成一系列的标记（tokens），如关键字、标识符、操作符等。在dispatch_sql_comma

蚰蜒螟·2025-02-09 03:23

mysql系列-dump备份与导出

mysql备份或者导出表结构与数据，可以使用mysqldump命令，前提需要找一台安装过mysql的服务器上才能执行；直接使用mysqldump备份数据库，存在问题：备份完成之前，会把所有的表锁住，导致无法写入;可以带着--single-transaction参数，不锁表；常见命令操作如下：--导出数据库为dbname的表结构mysqldump-uuser-pdbpasswd-d--single-

aoneword·2025-02-09 01:44

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------

想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。

张3蜂·2025-02-09 01:40

AI 网络安全处理开源人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体

黑客Jack·2025-02-09 01:40

python代码主要围绕脂肪胰相关数据展开了一系列数据处理、分析、建模和评估工作

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,TensorDatasetimportreimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportscipyfromdatetimeimportdatetimefromsklea

max500600·2025-02-09 00:05

LeetCode:496.下一个更大元素

跟着carl学算法，本系列博客仅做个人记录，建议大家都去看carl本人的博客，写的真的很好的！

xiaoshiguang3·2025-02-08 23:29

苹果的AI战略：谨慎前行，步步为营

然而，苹果公司却另辟蹊径，其机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣。这一声明在科技界引发热议，苹果的战略选择究竟是保守还是高明？

·2025-02-08 22:35

【一文入门物联网安全】网络基础篇：IP地址及子网掩码划分

系列文章目录【一文入门物联网安全】1.网络基础篇：计算机网络基础2.网络基础篇：OSI与TCP分层3.网络基础篇：IP地址及子网掩码划分4.网络基础篇：Cisco交换机基础指令5.网络基础篇：静态路由协议本文目录系列文章目录前言一

柠檬PH=2·2025-02-08 22:26

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。

MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

WebKit和Chrome源码分析

WebKit内核源代码分析http://blog.sina.com.cn/s/blog_53220cef0100ta1i.html摘要：本系列通过分析WebKit的源代码，试图分析WebKit的内核设计架构

bcbobo21cn·2025-02-08 22:54

uni-app 系列之（五）—— 路由

简介uni-app页面路由为框架统一管理，需要在pages.json里配置每个路由页面的路径和页面样式。（类似的小程序在app.json中配置页面路由相同）uni-app的路由用法与VueRouter不同。路由跳转uni-app有两种页面路由重定向方式：使用navigator导航器组件扩展；调用API重定向。页面栈框架以栈的形式管理当前所有页面，当发生路由切换的时候，页面栈的表现如下表：路由方式页

＊且听风吟·2025-02-08 22:24

HTML5 有哪些新特性

以下是HTML5的一些关键新特性：1.语义化标签新增了一系列语义化标签，如、、、和/，这些标签有助于更好地描述页面内容的结构和意义。

山间听雨声·2025-02-08 22:21

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com

weixin_39709194·2025-02-08 20:10

【面试系列】软件架构师高频面试题及详细解答

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！欢迎订阅相关专栏：工重hao：野老杂谈⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典：收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐️构建全面的数据指标体系

野老杂谈·2025-02-08 20:08

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并

@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这

@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小

@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的

@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。

山山而川_R·2025-02-08 20:03

AWS 开始指南：从入门到实践

//gitcode.com/gh_mirrors/gettings/Getting-Started项目介绍AWSCookBook-GettingStarted是一个专为开发者设计的开源项目，旨在提供一系列简洁明了的指南

韶格珍·2025-02-08 19:32

10min快速回顾C++语法（五）字符串专题_用c++ 给定一个只包含小写字母的字符串,请你找到第一个仅出现一次的字符。如

C++的语法基础（五）⭐写在前面的话：本系列文章旨在短时间内回顾C/C++语法中的重点与易错点，巩固算法竞赛与写题过程中常用的语法知识，精准地解决学过但有遗忘的情况，为算法刷题打下坚实的基础。

2501_90326065·2025-02-08 19:28

百度安全获得中国信通院深度伪造视频检测服务评估优秀级

近年来深度合成技术迅猛发展的背后，“真实”和“虚假”的界限愈发难以分辨，技术滥用和恶意应用已经引发了一系列风险。

·2025-02-08 19:55

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

@心都·2025-02-08 18:53

2020最全的BAT大厂面试题整理改版 (2)

（一）java基础面试知识点java中==和equals和hashCode的区别int、char、long各占多少字节数int与integer的区别谈谈对java多态的理解String、StringBuffe

2401_86963927·2025-02-08 18:51

python listnode链表操作

链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个

是福昕呀·2025-02-08 17:48

Python人工智能系列之智谱AI（中）

往期回顾：Python人工智能系列之智谱AI（上）接上期，上期我们完成了AI对话与AI作图，今天我们来做个高级点儿的——AI作视频。效果展示：a.mp4废话少说，教学开始！

ABit0101·2025-02-08 17:42

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

python元组列表字符串最后一个下标_python字符串列表元组序列操作

TableofContentsgeneratedwithDocTocpython系列-字符串、列表、元组的操作序列的访问及运算符序列是为满足程序中复杂的数据表示，python支持组合数据类型，可以将一批数据作为一个整体进行数据操作

weixin_39946657·2025-02-08 15:03

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术

小小小小祥·2025-02-08 15:31

【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP

系列文章目录【三维点云数据处理】ISS特征点提取算法【三维点云数据处理】SHOT三维特征描述子【三维点云数据处理】RANSAC实现点云粗配准文章目录目录系列文章目录文章目录前言二、代码实现1.头文件2.

点云兔子·2025-02-08 15:01

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

大模型，凭借其在海量数据上的深度训练，拥有强大的语言理解与生成能力，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等，像GPT系列模型，一经推出便在全球范围内引起了广泛关注，展示了大模型在语言处理方面的卓越能力

·2025-02-08 14:49

嵌入式面经-c/c++面经-软件开发面经＜9/30＞--C/C++常见面试题（四）

高级专栏系列：嵌入式面经解析大全专栏链接：嵌入式/C++面试题解析大全嵌入式面经解析大全目录详情：嵌入式面经111道面试题全解析C/C++可参考嵌入式项目交流分享链接：嵌入式项目交流分享（附源码）安卓高频面经解析大全专栏链接

爱打球的程小员许乔丹·2025-02-08 14:28

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

文中给出了详细的学习路线，包括基础操作入门、实战操作以及参加CTF和HVV等竞赛来提升技能，并推荐了一系列相关书籍和学习资源。一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一

网安周星星·2025-02-08 14:26

【花雕学编程】Arduino HTTP 之通过DeepSeek-V3的API控制设备

Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。

驴友花雕·2025-02-08 12:44

中微CMS8S5898：8051系列高性价比MCU，赋能多样化应用

中微半导体推出的CMS8S5898，作为一款高性价比8位8051系列MCU，凭借其稳定的性能、丰富的外设资源和低功耗设计，成为通用产品线中的热门选择，为各种嵌入式应用提供经济高效的解决方案。

MOS管-冠华伟业·2025-02-08 12:43

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练GAT模型3.2在CiteSeer数据集上训练GAT模型3.3误差分析小结系列链接

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

丝杆升降机这种传动设备，选择进口品牌还是国产品牌？

德迈传动研发的DMSL系列锥齿轮

河北德迈传动机械有限公司·2025-02-08 12:09

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地

乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^

@心都·2025-02-08 11:31

IOT-开源物联网平台整理汇总全集！！！

JetLinksJetLinks是一个国产开源的企业级的物联网平台，它集成了设备管理、数据安全通信、消息订阅、规则引擎等一系列物联网核心能力，支持以平台适配设备的方式连接海量设备，采集设备数据上云，提供云端

m0_57298417·2025-02-08 11:31

暴雨信创服务器推动DeepSeek本地化部署

凭借高性能、低成本及开源等显著优势，DeepSeek系列模型自发布以来便迅速引爆市场，赢得了科技界的广泛赞誉与高度关注，成为引领行业潮流的标杆产品。

BAOYUCompany·2025-02-08 10:27

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。

python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

SQL中如何进行 ‘’撤销‘’ 操作-详解

事务可以确保一系列的操作要么全部成功，要么全部失败。

罗非鱼61·2025-02-08 10:53

【AIGC调研系列】DeepSeek模型的优势和劣势

开源与商用授权：DeepSeek-VL系列模型不仅性能强大，

来自太平洋的暖湿气流·2025-02-08 09:21

Jsp的内置对象及方法

JSP内置对象提供了一系列预定义的方法和属性，这些方法和属性可以直接在JSP页面中使用，无需额外的Java代码。

爱学习的白杨树·2025-02-08 09:19

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