机器学习面试知识点系列

深度补全文章详读系列

系列文章目录目录系列文章目录前言一、非引导方法二、引导方法1.Earlyfusionmodel(早期融合模型)2.Latefusionmodel(晚期融合模型)3.Explicit3Dmodel(显示3D
白纸一样的白·2024-02-20 07:47

【天衍系列 05】Flink集成KafkaSink组件：实现流式数据的可靠传输 & 高效协同

文章目录01KafkaSink版本&导言02KafkaSink基本概念03KafkaSink工作原理1.初始化连接2.定义序列化模式3.创建KafkaSink算子4.创建数据源5.将数据流添加到KafkaSink6.内部工作机制04KafkaSink参数配置05KafkaSink应用依赖06KafkaSink快速入门6.1包结构6.2项目配置6.3pom文件6.4Flink集成KafkaSink作
浅夏的猫·2024-02-20 07:41

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation）1.4激活函数（ActivationFunction）1.5深度神经网络（DeepNeuralNetworks）1.7优化算法1.8正则化1.9批量训练（BatchTraining）02深度学
浅夏的猫·2024-02-20 07:41

实用为王——IDEA精选插件推荐系列3

背景工欲善其事，必先利器，也就是俗话说的砍柴不误磨刀工，IDE是程序猿最常使用的工具，虽然IDEA自身已经相当便捷了，但某些地方还是会存在一些繁琐的操作、重复性劳动，降低效率，而插件，就是解决这方面问题的利器，因此打算开一个专栏，将自己收集整理的实用插件，一一呈现出来。虽然市面上有很多类似的推荐，但动不动就是搞什么什么大全，里面的插件质量参差不齐，特别实用性方面有限，花里胡哨，还是需要进行二次筛选
学海无涯，行者无疆·2024-02-20 07:38

演讲其实并不难

演讲清单就是从有一个想要上台那念头开始，到准备到登上舞台，到下台，这一系列过程是怎么一步一步完成的。对我来讲，演讲前的PPT练习中的计时练习和录像练习是非常好的技巧，以后可以多使用。
丹丹加油哦·2024-02-20 07:30

亲测最好用的15款防晒霜推荐！防晒霜排行榜前15。

因为防晒除了美白，更重要的是能防止衰老和一系列的肌肤问题。➤推荐网购薅羊毛app“氧惠”，一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。
氧惠导师·2024-02-20 07:22

计算机设计大赛 深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python

文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-20 07:03

成都（Day 2）：金身谁凿与云齐？—— 游乐山大佛

篇首语成都游记系列写于2019年5月，发表在个人公众号上，初来，将游记进行了整理，在每篇文章最后附上相关攻略供参考。金身谁凿与云齐？
谢尔多夫·2024-02-20 07:03

代码随想录算法训练营第五十六天|300.最长递增子序列 ， 674. 最长连续递增序列 ，718. 最长重复子数组

300.最长递增子序列今天开始正式子序列系列，本题是比较简单的，感受感受一下子序列题目的思路。视频讲解：动态规划之子序列问题，元素不连续！
白白白揍粽·2024-02-20 07:30

黑客（网络安全）技术自学30天

正是因为知之甚少，所以会产生这一系列的疑问。到底什么样的人适合学习网络安全呢？（需要什么前
一个迷人的黑客·2024-02-20 06:57

生活总是一个问题解决了，又产生一个新的问题

上学时，担心考试成绩学上完了，担心就业问题了毕业了，找到工作了工作上的磕磕绊绊各种问题而后谈恋爱了到订婚了，又是一系列的问题什么彩礼等也是一堆事情拍婚纱照，请司仪等等难得成家了在外上班还好，没啥事情有宝宝了又面对婆媳妯娌关系还有他的七大姑八大姨等一系列问题
叶子随笔·2024-02-20 06:30

【漏洞复现】H3C 路由器多系列信息泄露漏洞

Nx02漏洞描述H3C路由器多系列存在信息泄露漏洞，攻击者可以利用该漏洞获取备份文件中的管理员账户及密码等敏感信息。
晚风不及你ღ·2024-02-20 06:18

【学网攻】 第(28)节 -- OSPF虚链路

系列文章目录目录系列文章目录文章目录前言一、什么是OSPF虚链路？
可惜已不在·2024-02-20 06:43

CSS基础-03-文本和字体（文本颜色、文本对齐、删除线、下划线、大小写转换text-transform、文本缩进，字体系列、字体样式、字体大小、字体加粗、字体变体）

1.文本1.1文本颜色（color:xxx）示例蜀body{color:red;}h1{color:#00ff00;}p.ex{color:rgb(0,0,255);}这是标题1这是一个普通的段落。请注意,本文是红色的。页面中定义默认的文本颜色选择器。这是一个类为"ex"的段落。这个文本是蓝色的。显示image.png1.2文本对齐（text-align）居中text-align:center;右
玄德公笔记·2024-02-20 06:10

龙生九子系列之赑屃

“古诸器物异名，屃赑其形似龟，性好负重，故用载石碑。”——陆文量《菽园杂记》“古诸器物异名，屃赑其形似龟，性好负重，故用载石碑。”——陆文量《菽园杂记》赑屃(bìxì）又名霸下、龙龟龙之第六子，形似龟有齿喜欢负重，是碑下龟象征长寿和吉祥赑屃(bìxì)，是古代汉族神话传说中龙之九子之一，又名霸下。形似龟，好负重，长年累月地驮载着石碑。人们在庙院祠堂里，处处可以见到这位任劳任怨的大力士。据说触摸它能
兰陵畫生·2024-02-20 06:34

CSS3学习（二）

目录：1.字体属性1.1字体系列1.2字体大小1.3字体粗细1.4文字样式1.5字体复合属性1.6总结2文本属性2.1文本颜色2.2对齐文本2.3装饰文本2.4文本缩进2.5行间距2.6总结1.字体属性
学习不止，掉发不停·2024-02-20 06:09

格拉苏蒂高仿手表哪里有的卖:这10个购买渠道一定要看

格拉苏蒂高仿手表哪里有的卖：这10个购买渠道一定要看格拉苏蒂原创系列是德国制表工艺的璀璨明珠，其高仿手表更是以其卓越的品质和精湛的工艺赢得了全球手表爱好者的青睐。
鸿运工作室·2024-02-20 06:09

【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力（MSDA），DilateFormer实现暴力涨点

✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭·2024-02-20 06:04

【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测

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阿_旭·2024-02-20 06:34

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪

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阿_旭·2024-02-20 06:33

【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升，使用FasterNet替换主干网络

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阿_旭·2024-02-20 06:33

基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

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阿_旭·2024-02-20 06:32

阿里云为企业用户推出了哪些独享的优惠权益？

现在企业上云已经是大势所趋，用户首先要购买的就是云服务器等云产品，而阿里云凭借多年的耕耘，已然成为了企业用户上云的首选云服务商，同时，阿里云为了吸引更多的企业用户选择自己，为企业用户打造了一系列企业用户独享的活动和优惠权益
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-20 06:04

目标检测系列专栏：从基础到进阶，一步步掌握目标检测技术

引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位图像中的物体。随着深度学习技术的发展，目标检测技术取得了显著的进步，广泛应用于自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域。在这个专栏中，我们将从基础知识开始，逐步深入到目标检测的各个方向，帮助大家全面了解和掌握这一领域的技术。专栏内容安排第一部分：基础知识目标检测概述：介绍目标检测的基本概念、应用场景和发展
小厂程序猿·2024-02-20 06:02

深度学习与机器学习的关系：比较、展望与交叉点

深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。
小厂程序猿·2024-02-20 06:02

强化学习入门到不想放弃-1

,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了）反而没那么要算力，要一堆算法和数学，所以就单开一个系列
周博洋K·2024-02-20 06:29

深度学习从入门到不想放弃-1

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程
周博洋K·2024-02-20 06:59

深度学习从入门到不想放弃-3

不知不觉我写了5篇公众号了，这个系列也写到了第三章了，我发现做什么事情还是自驱力很重要，如果觉得有意思，就能一直坚持下去，如果我公众号能写到50篇，我就去起点开一个号写仙侠小说去，我觉得小说可能我也能坚持写下去
周博洋K·2024-02-20 06:59

【设计模式】详细聊聊软件设计的七大原则

软件设计原则软件设计原则是指在进行软件系统设计时所遵循的一系列指导原则，它们旨在帮助软件工程师设计出高质量、易维护、可扩展和可重用的软件系统。
OldGj_·2024-02-20 06:28

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

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阿_旭·2024-02-20 06:51

深度学习从入门到不想放弃-7

上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：
周博洋K·2024-02-20 06:21

设计模式（行为型模式）策略模式

2.1、负载均衡接口2.2、轮询策略2.3、随机策略2.4、Hash策略2.5、策略工厂2.6、使用三、优点与缺点一、简介  策略模式（StrategyPattern）是一种行为设计模式，它允许定义一系列算法
嘉禾嘉宁papa·2024-02-20 06:40

【高效开发工具系列】PyCharm使用

推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列
檀越剑指大厂·2024-02-20 06:09

面试系列之《Spark》（持续更新...）

1.job&stage&task如何划分？job：应用程序中每遇到一个action算子就会划分为一个job。stage：一个job任务中从后往前划分，分区间每产生了shuffle也就是宽依赖则划分为一个stage，stage这体现了spark的pipeline思想，即数据在内存中尽可能的往后多计算，最后落盘，减少磁盘IO。task：RDD中一个分区对应一个task。2.什么是宽依赖和窄依赖？根据分
atwdy·2024-02-20 06:07

收藏 数据结构链表的知识点总结

数据结构链表知识点总结1.链表的基本概念-链表是一种线性数据结构，由一系列节点（或元素）组成。-每个节点包含两部分：数据域和指针域（或称为链接）。-指针域存储指向下一个节点的地址，形成链表的逻辑顺序。
极客代码·2024-02-20 06:05

精彩动漫插画系列欣赏一百九十九 珍藏版

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可爱的布老虎·2024-02-20 06:29

从Messenger到元Messenger：Facebook在下一代通讯中的大胆举动

然而，随着技术的不断进步和用户需求的变化，Facebook正在采取一系列大胆举动，以引领下一代通讯的发展。
dingzd95·2024-02-20 06:32

鸿蒙开发系列教程（二十四）--List 列表操作（3）

列表编辑1、新增列表项定义列表项数据结构和初始化列表数据，构建列表整体布局和列表项。提供新增列表项入口，即给新增按钮添加点击事件。响应用户确定新增事件，更新列表数据。2、删除列表项列表的删除功能一般进入编辑模式后才可使用，所以需要提供编辑模式的入口。需要响应用户的选择交互，记录要删除的列表项数据。需要响应用户点击删除按钮事件，删除列表中对应的选项。3、参考代码：ToDo.etsimportutil
huazi99·2024-02-20 05:51

鸿蒙开发系列教程（九）--ArkTS语言：ForEach循环渲染

ForEach：循环渲染官方：ForEach接口基于数组类型数据来进行循环渲染，需要与容器组件配合使用，且接口返回的组件应当是允许包含在ForEach父容器组件中的子组件。语法：ForEach(arr:Array,itemGenerator:(item:any,index?:number)=>void,keyGenerator?:(item:any,index?:number)=>string)参
huazi99·2024-02-20 05:50

鸿蒙开发系列教程（二十一）--轮播处理

轮播处理Swiper本身是一个容器组件，当设置了多个子组件后，可以对这些子组件进行轮播显示在自身尺寸属性未被设置时，会自动根据子组件的大小设置自身的尺寸参数：通过loop属性控制是否循环播放，该属性默认值为true。通过设置autoPlay属性，控制是否自动轮播子组件。该属性默认值为false通过indicatorStyle属性自定义导航点的位置和样式语法：1、创建轮播实例对象–SwiperCon
huazi99·2024-02-20 05:50

鸿蒙开发系列教程（二十二）--List 列表操作（1）

用于呈现同类数据类型或数据类型集，例如图片和文本List、ListItemGroup、ListItem关系列表方向1、概念列表的主轴方向是指子组件列的排列方向，也是列表的滚动方向。
huazi99·2024-02-20 05:50

鸿蒙开发系列教程（二十三）--List 列表操作（2）

列表样式1、设置内容间距在列表项之间添加间距，可以使用space参数，主轴方向List({space:10}){…}2、添加分隔线分隔线用来将界面元素隔开，使单个元素更加容易识别。startMargin和endMargin属性分别用于设置分隔线距离列表侧边起始端的距离和距离列表侧边结束端的距离List(){…}.divider({strokeWidth:1,startMargin:60,endMa
huazi99·2024-02-20 05:50

MySQL系列之常用时间处理函数

MySQL常用时间处理函数1、当前时间的年月日时分秒selectnow()2、当前时间戳selectunix_timestamp(now())3、字符串截取selectsubstr(now(),1,10)4、时间戳转年月日selectfrom_unixtime(create_time)5、年月日转时间戳selectunix_timestamp('2023-12-0409:53:59')6、查询当前
勇敢的打工人海励·2024-02-20 05:49

公共部门薪酬的构成及其基本原则

间接薪酬主要是针对组织内员工的一系列有关安全健康、社会保险、退休养老、带薪休假及住房补贴等方面提供的福利与服务，
bd51bb632842·2024-02-20 05:00

听早课有感

早上5点起床听早课，5：00-5：30是王靖老师的《孝经》系列课程，5：30-6：20是子栋老师的《亲子之道》课程。
女人心_a929·2024-02-20 05:49

【STK】手把手教你利用STK进行仿真-STK软件简介03 STK扩展接口

STK/Connect早期名称是交互处理通信模块IPC，STK/Connect包括一系列功能，如打开UNIX或TCP/IP到STK的接口，给STK发送连接命令和接受从STK返回的数据，通讯完成后关闭接口
量子-Alex·2024-02-20 05:17

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且
Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
Dr.Cup·2024-02-20 05:43
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