机器学习-数据科学库第6页

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

修改mysql数据库远程访问

本文是docker部署的mysql8.0数据库，如果不是docker二部署的，则省略第一步直接使用下面修改即可1、使用docker容器，进入mysql8.0数据库的docker容器进行修改dockerexec-itmysqldocker

LongtengGensSupreme·2025-03-08 02:20

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1581.进店却未进行过交易的顾客表：Visits±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|visit_id|int||customer_id|int|±------------±--------+visit_id是该表中具有唯一值的列。该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。表：Transactions±

我想吃烤肉肉·2025-03-08 02:19

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

利用PHP爬虫根据关键词获取17网（17zwd）商品列表：实战指南

（二）安装所需库安装GuzzleHttp库，用于发送HTTP请求。可以通过

Jason-河山·2025-03-08 02:17

利用Python爬虫精准获取淘宝商品详情的深度解析

网络请求库：我们将使用

Jason-河山·2025-03-08 02:17

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

解锁YashanDB高效查询的关键功能 Group by分组

作者介绍黄靖东YashanDB资深研发工程师01前言在数据库领域，高效的数据处理能力是开发者的必备技能。Groupby分组操作的运用关系到SQL查询性能的优劣。

·2025-03-08 01:42

数据结构之旅：自己动手实现顺序表

为什么选择自己实现而不是直接使用Java库中的ArrayList。

GeminiGlory·2025-03-08 01:39

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

什么是TiDB，什么是分布式数据库？它和 MySQL 比优缺点是什么？

TiDB简介与分布式数据库概念一、什么是分布式数据库？分布式数据库是一种将数据分散存储在多个物理节点上的数据库系统，通过分布式架构实现水平扩展、高可用性和容错能力。

蒂法就是我·2025-03-08 01:31

Python数据可视化——Seaborn的基本用法（2）

Seaborn库的安装与导入Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，在使用前需要确保正确安装。

大数据张老师·2025-03-08 01:00

Python常见的第三方库：requests、numpy、pandas

常见的第三方库：requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库，涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。

大数据张老师·2025-03-08 01:00

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图函数和高度可定制的图形展示方式。

编码实践·2025-03-08 01:29

(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

python实用库

转自：https://github.com/jobbole/awesome-python-cn环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单的Python版本管理工具。Vex–可以在虚拟环境中执行命令。virtualenv–创建独立Python环境的工具。virtualenvwrapper-virtualenv的一组扩展。包管理管理包和依赖的

依山临水·2025-03-08 00:57

Vue入门常见指令

视图信息与脚本数据双向绑定）Vue的基础入门Vue的实现流程：1、在HTML的body标签中引入需要通过Vue进行数据绑定的标签2、在HTML中的相关的视图标签中设置标签元素的id（）3、通过外链的形式将Vue的核心库进行导入

星星不打輰·2025-03-08 00:24

npm install的执行原理

通过npminstall，开发者可以下载并安装项目所依赖的各种库和工具，构建出一个完整的开发环境。在执行npminstall时，npm会从

温暖前端·2025-03-08 00:23

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

Spring WebFlux 入门：WebFlux 是什么？它的作用是什么？

SpringWebFlux是Spring5引入的响应式Web框架，它基于Reactor库，旨在提供异步、非阻塞的编程模型，能够在高并发场景下提升系统吞吐量。

2401_89793006·2025-03-07 23:17

Vue.js 开发入门指南

1.Vue.js简介Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，核心库专注于视图层，并且易于与其他库或现有项目集成。它的主要特点包括：双向数据绑定：数据和视图保持同步。

2401_89793006·2025-03-07 23:16

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

Vid ---基于Rust的高性能视频关键帧提取工具架构解析

ShowCaseFastRunvid-iD:/cursor一、工具定位与核心价值解决的问题：海量监控视频的快速关键帧回溯教学视频的内容摘要生成视频素材库的智能索引构建技术亮点：多级并行处理架构FFmpeg

Foodie豪哥·2025-03-07 23:14

Django--注册

Django应用：urls.py:路径跳转settings.py:项目设置，中间件，APP，数据库，根路径，静态文件，指定启动wsgiwsgi.py:入口__init__.py:一个空文件，告诉Python

「已注销」·2025-03-07 23:44

小团队的极简自动化运维方案（基于华为云）

徐福记c·2025-03-07 23:43

Linux基本操作指令1

username}/{Documents}3.安装编译C/C++的环境sudoapt-getinstallgccg++sudoapt-getinstalllsb-corelib32stdc++6//安装其他库4

派阿喵搞电子·2025-03-07 23:43

分布式中间件：Redis介绍

其中，Redis作为一款高性能的键值对存储数据库，在缓存、消息队列、分布式锁等多个领域都有着广泛的应

顾北辰20·2025-03-07 23:13

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

Spring Boot 项目中 Redis 常见问题及解决方案

目录缓存穿透缓存雪崩缓存击穿Redis连接池耗尽Redis序列化问题总结1.缓存穿透问题描述缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，请求会直接打到数据库上，导致数据库压力过大。

格子先生Lab·2025-03-07 23:12

linux 系统硬件信息检测工具,在Linux上查找系统hwinfo硬件信息工具

hwinfolibhd库用于libhd.so收集系统上的硬件信息。该工具是专门为openSUSE系统设计的，但是

苹果姐姐郑辰雨·2025-03-07 23:39

SQL SERVER 多表关联更新

目前使用比较多的数据库：MYSQL与ORACLE而SQLSERVER用的比较少，查询大致都差不多，但是更新与删除有些不一样（单表操作这里就不说了，也差不多）SQLSERVER多表关联更新：更新tab_1

letisgo5·2025-03-07 22:06

Canal+MySQL+Kafka+Zookeeper

example/instance.propertiesⅢ、开启canal二、MySQLⅠ、搭建与基础使用Ⅱ、开启二进制日志三、Kafka+Zookeeper集群Ⅰ、搭建与基础使用Ⅱ、创建topic四、测试Ⅰ、数据库操作

正大光明瑞士卷·2025-03-07 22:06

探索硬件世界：开源项目(hwinfo)

这个开源工具提供了一个强大的库——libhd.so以及一个命令行工具——hwinfo，用于探测并详细报告系统的硬件信息。它广泛应用于SUSE的安装工具YaST，为您提供

宋海翌Daley·2025-03-07 22:03

清北携手出品手册，颠覆你的知识边界

https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列6本大全集链接：https://pan.quark.cn/s/72194e32428aDeepSeek资料库链接

2501_90766876·2025-03-07 21:30

清北出品DeepSeek手册，知识巅峰盛宴开启

https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列6本大全集链接：https://pan.quark.cn/s/72194e32428aDeepSeek资料库链接

2501_90766946·2025-03-07 21:30

Java高频面试之集合-01

哈哈哈哈哈嗝面试官：说说java的集合框架Java集合框架（JavaCollectionsFramework，JCF）是Java中用于存储、操作和管理数据结构的核心库。

牛马baby·2025-03-07 21:29

深入解析MySQL备份技术：从逻辑到物理的全面指南

逻辑备份原理：像“抄作业”一样，将数据库中的结构和数据逐行导出为SQL或CSV文件。工具：mysqldump：最常用的工具，兼容性好。mysqlpump：支持并行导出和压缩，适合大数据量。

PLUTO t·2025-03-07 21:59

YashanDB更换服务器IP

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E5%AE%89%E8%A3%85%...本文主要介绍当一个单机部署的数据库集群中

·2025-03-07 21:05

YashanDB升级前准备

YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E5%AE%89%E8%A3%85%...请与YashanDB技术支持确认当前在用数据库版本是否可直接升级到该新版本

·2025-03-07 21:34

YashanDB滚动升级

原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E5%AE%89%E8%A3%85%...YashanDB支持通过yasboot工具滚动升级已经部署的数据库，

·2025-03-07 21:34

大模型智能体应用开发利器——Dify：构建大规模智能应用和知识库的理想工具

Dify介绍：大模型应用中的集成平台与知识库构建随着大模型技术的飞速发展，越来越多的企业和开发者开始寻求有效的解决方案来集成并优化大模型的应用。

伯牙碎琴·2025-03-07 21:57

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

04 NodeJs访问MySql 数据库

在NodeJs中访问Mysql数据库一、MySql数据库中访问数据库形式：在Node.js中访问MySQL数据库有多种形式，以下是其中的一些常见方式：原生MySQL驱动：使用Node.js的原生MySQL