机器学习（理论）第6页

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言

小艳加油·2025-01-21 05:20

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。

挂科边缘·2025-01-21 05:49

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务

好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。

岑童嵘·2025-01-21 04:11

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和

KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

R语言的软件工程

R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展，R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言，其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。

BinaryBardC·2025-01-21 03:35

Python中的Pipeline快速教学、

在Python中，Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线，尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。

Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

实操数据预处理：从理论到实践的基础步骤

在快速发展的人工智能领域，数据不仅是基础，更是推动技术创新的关键力量。高质量的数据集是构建高效、准确模型的前提。本文将全面深入探讨数据预处理的各个环节，从基础的数据清洗到复杂的数据增强，再到高效的Python应用实践，为你提供一站式的数据处理解决方案。无论你的经验如何，这篇文章都将成为你宝贵的资源。数据清洗：打好数据质量的基础数据清洗是提升数据质量的首要步骤，涵盖了如下几个关键操作：缺失值的智能处

炼丹侠·2025-01-21 03:30

大模型介绍

大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

无限流量卡与无线网络跑pcdn

对于无限流量卡和无线网络是否可以用于PCDN（PeerContentDeliveryNetwork，即点对点内容分发网络）的问题，以下是对两者的详细分析：无限流量卡理论可行性：无限流量卡提供了理论上不受限制的数据使用量

黑石云·2025-01-20 23:22

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-01-20 21:39

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

陈辰学长·2025-01-20 20:56

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动

想成为高手499·2025-01-20 20:23

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议进阶篇4 - 发展计划

目前MCP的主要内容，除实战篇外（包括理论篇、番外篇和进阶篇）均已进入收尾阶段。在官方未发布重大更新前，预计短期不会新增其他篇章。

AIQL·2025-01-20 19:52

中型项目下的 MySQL 挑战与应对

要知道，MySQL单表虽然理论上可以存储10亿级的数据，但当数据量达到亿级时，其性能，比如查询速度等方面，就会面临严峻的考验，处理效率会大打折扣，进而影响整个系统的运行效率。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:41

寄存器 reg

理论学习组合逻辑最大的缺点就是存在竞争冒险问题，会增加电路的不稳定性和不确定性，使用时许逻辑可以极大的避免这种问题，使得系统更加的稳定。

一条九漏鱼·2025-01-20 18:38

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。

花千树-010·2025-01-20 18:07

未来教育：AI知识库如何重塑学习体验

一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等

·2025-01-20 18:23

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-20 17:47

mindspore编译报错

1、重新创建个工程后无法正常运行，2、使用代码为：华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?

小乐快乐·2025-01-20 17:56

ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）...

代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。

weixin_39639505·2025-01-20 17:54

Springboot毕设项目动物园售票管理系统96zau（java+VUE+Mybatis+Maven+Mysql）

其他版本理论上也

韩元计算机毕设·2025-01-20 17:51

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

逐梦华为 HCIA-Datacom：从理论到实战的深度探索之旅

逐梦华为HCIA-Datacom：从理论到实战的深度探索之旅在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，网络通信技术宛如基石般撑起了全球信息交互的大厦。

芜湖，皇冠·2025-01-20 16:46

从理论到实践：看板在并行开发中的应用

随着软件开发复杂度的提升，如何在并行开发模式中有效管理资源与进度成为团队面临的重要挑战。而看板工具以其对瓶颈的直观展示与管理能力，成为解决这一问题的关键手段。一、并行开发中的典型瓶颈问题并行开发是一种高效但复杂的模式，其主要瓶颈包括：1.资源分配不均：各模块开发进度不一致，导致部分资源被长期占用或闲置。2.信息传递延迟：多团队并行推进时，沟通效率低下容易引发任务滞后。3.缺乏全局视图：团队对整体进

·2025-01-20 13:09

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-01-20 12:25

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

高可用架构-CAP理论

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>整理自:《从零开始学架构》李运华著转载于:https://my.oschina.net/grace233/blog/2236736

weixin_33939843·2025-01-20 10:13

分布式系统理论基础二-CAP

/God-Of-BigData关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~大数据成神之路~预计更新500+篇文章，已经更新50+篇~引言CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论

王知无(import_bigdata)·2025-01-20 10:41

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

python中数字应该用什么表示_python的特殊数字类型（无穷大、无穷小等）

float('inf')表示正无穷-float('inf')或float('-inf')表示负无穷其中，inf均可以写成Inf起步python中整型不用担心溢出，因为python理论上可以表示无限大的整数

weixin_39646018·2025-01-20 06:01

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

前后端分离实践（一）—— 基础理论篇

前后端分离实践系列文章总目录目录一、什么是前后端分离？二、为什么需要前后端分离？1、前后端职责不清2、开发效率不高三、前后端分离究竟分离了什么？1、开发职责的分离2、交互方式的分离3、代码组织方式的分离4、应用部署的分离四、为什么要加入Node中间层来实现前后端分离？1、反思前后端的定义2、加入Node中间层之后的系统架构图3、加入Node中间层之后的前后端职责划分4、加入Node中间层的优缺点一

_云卷云舒_·2025-01-20 05:56

凸优化学习

认为学习凸优化理论比较合适的路径是：学习/复习线性代数和（少量）高等数学的知识。实际上，凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识，比如方向导数，雅克比矩阵，海森矩阵，KKT条件等。

qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

Java 多线程编程：并发控制与线程安全

同时，介绍了线程间的通信方式以及常见的线程池技术，为Java开发者在处理多线程任务时提供全面的理论与实践指导。一、引言随着计算机硬件性能的不断提升，多线程

m0_72547478·2025-01-20 04:13

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

分布式-分布式必备理论基础：CAP和BASE

一、CAP分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容忍性（P：PartitionTolerance），最多只能同时满足其中两项。一致性一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性，在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统

·2025-01-19 23:10

【软考速通笔记】系统架构设计师⑬——云原生架构设计理论与实践

文章目录一、前言二、云原生架构基础知识2.1定义2.2特点2.3原则三、云原生架构模式3.1服务化架构模式3.2Mesh化架构模式3.3Serverless模式3.4存储计算分离模式3.5分布式事务模式3.6可观测模式3.7事件驱动架构3.8反云原生模式四、云原生技术4.1容器技术4.2容器编排技术4.3微服务4.4无服务器技术4.5服务网格五、其他一、前言笔记目录大纲请查阅：【软考速通笔记】系统

小康师兄·2025-01-19 23:26

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

【开源】基于SpringBoot框架教学资料管理系统（计算机毕业设计）+万字毕业论文 T286

其他版本理论上也可以。IDE环境：Eclipse,Myeclipse,IDEA或者SpringToolSuite都可以tomcat环境：Tomcat7.x,8.x,9

计算机毕业设计_gzs·2025-01-19 22:43

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

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