机器学习-实践第12页

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。通过对多个主流开源框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai的详细分析，阐述其特点、应用场景、优势与不足，并结合具体示例说明其使用方法，同时配以相关架构图

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。

一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

其实数据分析，只是在筛选没有准备的人，写给正在求职的你们。。。

目录1求职者的窘境激烈的竞争环境高门槛的技能要求缺乏实践经验行业知识的欠缺2初学者如何建立自己的学习计划第一阶段：奠定理论基础（1-2个月）第二阶段：工具技能学习（2-3个月）第三阶段：实践项目参与（3

莫叫石榴姐·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，

dwjf321·2025-01-17 10:36

Spring Boot 全局异常处理

本文将深入探讨SpringBoot中全局异常处理的最佳实践，包括如何创建全局异常处理器，如何自定义异常响应，以及如何处理不同类型的异常。为什么需要全局

十二同学啊·2025-01-17 10:34

Spring Boot 统一返回数据格式

SpringBoot提供了多种方式来实现统一的返回数据格式，本文将深入探讨如何在SpringBoot项目中实现这一目标，并提供代码示例和最佳实践。为什么需要统一的返回数据格式？

十二同学啊·2025-01-17 10:34

Java HTTP POST请求工具方法详解：架构、实践与最佳实践（可变参数）

个人名片作者简介：java领域优质创作者个人主页：码农阿豪工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务)个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15279484656个人导航网站：www.forff.top座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间代码工作室·2025-01-17 09:00

Web 企业级项目开发：从零到一的学习与实践

随着互联网技术的不断演进，Web企业级项目开发已经成为了许多企业的核心竞争力。那么，如何掌握这门技术并在实际工作中加以应用呢？下面，我将为您深入探讨Web企业级项目开发的相关内容。一、Web简介Web，全称为WorldWideWeb，是一种基于超文本和超媒体的信息系统。它允许用户通过浏览器访问全球范围内的信息。Web的发展经历了从静态页面到动态内容的转变，如今的企业级应用更是要求Web具备高效、安

阿宝Altai·2025-01-17 08:23

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

在人工智能、机器学习日趋火热的时代，Python又赶上了一波AI的热潮，即使你没系统的学习过它，相信你也一定听说过吧，如果你也对Python产生了浓厚的兴趣，跟我一起来了解下它的前世今生

荆州克莱·2025-01-17 07:42

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型

荆州克莱·2025-01-17 07:12

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

从头到尾快速学习一遍Linux，高级工程师多年实践实战经验精华总结和实例示例，第七章：Linux精通学习路线及各个大厂优秀的学习资料

从头到尾快速学习一遍Linux，高级工程师多年实践实战经验精华总结和实例示例，第七章：Linux精通学习路线及各个大厂优秀的学习资料。

代码讲故事·2025-01-17 05:56

Vue 开发者的 React 实战指南：表单处理篇

本文将从Vue开发者熟悉的角度出发，详细介绍React中的表单处理方式和最佳实践。

·2025-01-17 05:39

Memcached 可观测性最佳实践

Memcached介绍Memcached是一个高性能、分布式的内存对象缓存系统，用于动态Web应用程序以减轻数据库负载。它通过将数据缓存在内存中，极大地减少了数据库查询的次数，从而提高应用程序的响应速度。Memcached最早由LiveJournal的DangaInteractive开发，目前已成为许多大型互联网公司使用的基础技术之一。Memcached的监控是保障应用性能和稳定性的关键措施，通过

·2025-01-17 05:05

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速

·2025-01-17 05:02

如何只使用 CSS 实现网站的暗黑模式切换

第一步：基础HTML页面结构首先，我们需要一个简单的HTML页面来进行实践，为后续的样式处

·2025-01-17 05:01

11个精美网页——Web前端开发技术课程大作业，期末考试，Dreamweaver简单网页制作

该实例里面有设置了css的样式设置，有div的样式格局，这个实例比较全面，有助于同学的学习,本文将介绍如何通过从头开始设计个人网站并将其转换为代码的过程来实践设计。

web学生网页设计·2025-01-17 04:19

MySQL 回收表碎片实践教程

前言：在MySQL数据库中，随着数据的增删改操作，表空间可能会出现碎片化，这不仅会占用额外的存储空间，还可能降低表的扫描效率，特别是一些大表，在进行数据清理后会产生大量的碎片。本篇文章我们一起来学习下如何进行碎片回收以及相关注意点。查看表碎片大小一般MySQL数据库都是开启innodb_file_per_table参数的，这代表每个表使用独立的表空间，即每个表的数据及索引存储在一个独立的表名.ib

·2025-01-17 04:27

2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存

诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的

·2025-01-17 04:56

Shell 函数深入解析与实践

在本文中，我们将深入探讨Shell函数的定义、参数传递、以及如何正确获取函数运算结果。本教程旨在为刚入门的新手提供明晰的指南，同时也为有一定编程基础的开发者提供深入理解shell函数的机会。我们将通过实际代码示例，逐步展开讨论，以确保概念的清晰传达和理解。定义函数在Shell脚本中，定义函数的语法有几种形式，尽管它们在表现形式上略有不同，但实际上是等价的。以下是定义函数的三种基本方式：定义shel

·2025-01-17 04:25

ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

Python爬虫：从入门到实践

Python爬虫学习资料Python爬虫学习资料Python爬虫学习资料在当今数字化信息爆炸的时代，数据已成为企业和个人发展的重要资产。Python爬虫作为一种高效获取网络数据的工具，正逐渐被广大开发者所熟知和应用。无论是市场调研、学术研究，还是数据分析，Python爬虫都能发挥巨大作用。本文将带你从基础概念出发，逐步深入到爬虫的实战应用，助你掌握这一强大的数据获取技能。一、爬虫基础：开启数据获取

来恩1003·2025-01-17 03:36

有用过kafka的延迟队列功能的人吗

本文将深入探讨这一话题，并分享一些实际应用中的经验和最佳实践。什么是Kafka的延迟队列

xiamu_CDA·2025-01-17 03:33

机器学习——逻辑回归

逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于二分类问题，但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑

口_天_光健·2025-01-17 03:33

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)

KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1)，适合二分类问题。但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能

KeyPan·2025-01-17 02:28

搜索技术中的关键问题探讨

本文将深入剖析搜索技术中常见的召回、排序以及其他相关重要问题，旨在为该领域的研究与实践提供一个整体的Framework视角~一、常见召回通路及其作用在搜索场景中，召回通路是从海量数据中筛选出与用户查询相关信息的重要途径

winner8881·2025-01-17 01:22

书籍推荐 —— UML和模式应用（原书第3版）

■全面升级到UML2和新的迭代/敏捷实践。■增加了全新的案例研究，阐述了大量关键思想。无论对于专业人士还是教师来说，本书都堪称经典之作。本书介

blackcat王文俊·2025-01-17 01:44

AI代码生成器赋能软件原型快速构建：吴恩达的最佳实践指南

快速构建软件原型对于验证想法、迭代产品至关重要。而随着人工智能技术的飞速发展，AI代码生成器等AI辅助编程工具的出现，为开发者提供了前所未有的效率提升。本文将结合吴恩达教授的观点，探讨如何利用AI工具，高效构建软件原型。吴恩达教授强调选择合适的技术栈并有效利用AI工具是关键，这将帮助开发者在短时间内完成原型开发，快速验证其想法。选择并精通“有主见”的技术栈：效率为王吴恩达教授推荐的技术栈——Pyt

·2025-01-17 01:19

Vue 开发者的 React 实战指南：路由和导航篇

本文将从VueRouter的使用经验出发，详细介绍ReactRouter的使用方式和最佳实践。

·2025-01-17 00:10

冷启动性能分析优化实践

而实践优化方案更是本次交流的核心所在，通过诸如预加载资源、优化代码结构等一系

·2025-01-17 00:07

PyTorch FlexAttention技术实践：基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理

本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论，本文将详细阐述一种实现方法，该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础，如需了解更多技术细节，建议参考PyTorch官方

·2025-01-17 00:31

C++的this指针辨析

C++的this指针指针在这里面是非常难理解的东西，所以要根据例子，自己实践。在你没有去具体了解之前，不要轻易下结论。

·2025-01-16 23:23

Apache SeaTunnel如何实现MongoDB到Doris无缝数据同步？

这些步骤基于ApacheSeaTunnel的官方文档和社区提供的最佳实践：一、环境准备下载并安装SeaTunnel：访问SeaTunnel的官方GitHub页面，下载最新稳定版本的SeaTunnel。

·2025-01-16 23:52

【学术会议论文投稿】JavaScript在数据可视化领域的探索与实践

【ACM出版|EI快检索|高录用】2024年智能医疗与可穿戴智能设备国际学术会议（SHWID2024）_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝目录引言JavaScript可视化库概览D3.js基础入门1.引入D3.js2.绘制简单的条形图3.添加轴交互性与动画实际应用场景结论引言在数据驱动决策日益重要的今天，数据可视化成为连接数据与洞察的桥梁。J

小周不想卷·2025-01-16 23:00

编程实践｜用 MoonBit 实现线段树(一)

引言线段树(SegmentTree)是一种常见的数据结构，用于解决一些线性区间的修改、查询问题，比如对于问题：给出一个长度已知的、有初值的数字数组，接下来要进行许多区间加法操作（将一个区间的数值都加上某个值）和区间求和操作（求该区间数值的和并输出）如果该问题使用正常的数组方式来遍历求解，假设该数组长度为N，每次修改和查询的操作耗时是O(N)的；但线段树经过O(NlogN)的构建之后，可以对上述两个

·2025-01-16 22:37

python pycharm 书籍_一份超级完整实用的 PyCharm 图解教程，8K 字赶紧收藏起来

在本文中，我们并不会提供非常完善的指南，但是会介绍PyCharm最主要的一些能力，了解这些后，后面就需要我们在实践中再具体学习了。本文将介绍：PyCharm安装在PyCharm中写

weixin_39841717·2025-01-16 22:26

如何制作一个高质量的 Dockerfile 镜像：从入门到实践

本文将详细介绍如何编写一个高质量的Dockerfile，并分享一些最佳实践，帮助你构建高效、安全的Docker镜像。1.Dockerfile

AllenBright·2025-01-16 22:25

Apache PAIMON 学习

参考：ApachePAIMON：实时数据湖技术框架及其实践数据湖不仅仅是一个存储不同类数据的技术手段，更是提高数据分析效率、支持数据驱动决策、加速AI发展的基础设施。

潇锐killer·2025-01-16 22:54

还在手动发博客？GitHub Actions自动化真香

GitHubActions实践:HexoGitHubPages博客持续部署花上几分钟读完本文，你将Get以下新技能：什么是CI/CDGitHubActions自动化GitHubPages更新Python

CDFMLR·2025-01-16 22:24

微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)

不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替，但我们只想要最好的那一个，本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语

·2025-01-16 22:02

线程池参数的动态化原理及集成nacos实践

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基Java中线程池是管理多线程任务的工具。标准的ThreadPoolExecutor允许我们设置核心线程数、最大线程数、队列容量等参数，但这些参数在初始化后无法动态调整。有时候，可能需要根据系统负载动态

码到三十五·2025-01-16 22:19

零中频接收机的问题以及设计解决方案

零中频接收机在几十年前被提出来，工程中经历多次的应用实践，但是多以失败告终，近年来，随着通信系统要求成本更低，功耗更低，面积更小，集成度更高，带宽更大，零中方案能够很好的解决如上问题而被再次提起。

五味书屋·2025-01-16 22:48

211本硕二战腾讯大模型算法岗，已凉......

02技术一面（时长1h）Q1：了解什么机器学习算法，讲一下原理？当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型，讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。

AI大模型入门·2025-01-16 21:47

大数据新视界 -- 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-16 20:09

诺贝尔物理学奖新视野：机器学习与神经网络的璀璨华章