机器学习-特征构建第21页

JavaScript初级学习笔记

“对象”的“属性”就是自身的特征，如：身高、体重、年龄等。“对象”的“方法”就是动作或者行为，如：开车、打游戏等。JS程序可以在多种平台下运行——跨平台，如：Windows、Linux、OSX等。

杰希默克·2024-09-04 14:38

python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类

脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具，它是一种无创性的生物物理

一夜白头催人泪·2024-09-04 14:33

【Kubernetes知识点问答题】配置存储卷

2.解释emptyDir卷类型的特征。3.解释hostPath卷类型的特征。4.解释PV卷类型的特征。5.什么是PVC，如何使用它。6.PV有哪几种访问模式，详细说明。7.解释PV的回收策略。

summer.335·2024-09-04 14:31

CTF---密码学(1)--古典密码-理论与实战详解

密码学的发展大概经历了三个阶段:古典密码阶段(1949年以前)：早期的数据加密技术比较简单，复杂程度不高，安全性较低，大部分都是一些具有艺术特征的字谜。

洛一方·2024-09-04 13:30

Nginx部署前端Vue项目

而Vue.js是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面。环境准备首先，确保已经安装了Node.js和npm。

不会代码的小林·2024-09-04 13:29

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

阿里云技术深度解析与实战应用：构建高效短信验证系统

阿里云技术深度解析与实战应用：构建高效短信验证系统引言在当前的数字化时代，云服务已成为企业数字化转型的重要基石。

我的运维人生·2024-09-04 13:58

【Spring Boot】Web开发篇：Spring MVC实战、RESTful API设计与Spring Boot Actuator应用监控详解

设计与实现SpringBootActuator监控应用SpringMVC简介SpringMVC（Model-View-Controller）是Spring框架的一个模块，提供了一个清晰分离的、高度灵活的模型来构建现代

何遇mirror·2024-09-04 13:58

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

习作课之二

请大家先观察他们的外形特点，有什么代表性的外貌特征，然后再指导讲这两位同学的性格特点，最后指导写他们的爱好。

菜菜菜小姐·2024-09-04 13:11

一、Spring Cloud Gateway-引用介绍

2.2.0.BUILD-SNAPSHOT这个项目提供了构建在Spring生态系统之上API网关，包括Spring5，SpringBoot2和Reator项目。

侯文_ad82·2024-09-04 13:10

多重安全措施：构建信息防护网

多重安全措施：构建信息防护网在当今数字化的世界里，信息安全已经成为企业和个人不可或缺的一部分。随着技术的发展，网络攻击手段也变得越来越复杂和多样化。

SheldonChang·2024-09-04 12:54

GFP-GAN容器构建说明

算家云·2024-09-04 12:23

Fréchet Inception Distance（FID）原理

原理概述：FID的核心思想是通过比较真实图像和生成图像在Inception模型特征空间中的分布差异，来评估生成模型的性能。它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。

代维7·2024-09-04 12:53

华为笔试——输出单向链表中倒数第k个节点

链表结点定义如下：struct ListNode{ int m_nKey; ListNode* m_pNext;};正常返回倒数第k个结点指针，异常返回空指针.要求：(1)正序构建链表;(2

加油箱加油·2024-09-04 12:53

数据传输安全——混合加解密

使用Hutool实现AES与RSA混合加密解密——构建安全的数据传输通道在当今数字化社会中，信息安全已经成为企业和个人不可忽视的重要议题。加密技术作为保障数据安全的重要手段，其作用愈发突出。

SheldonChang·2024-09-04 12:51

Spring Boot应用部署 - WAR包部署

以下是详细说明：1.修改打包方式在项目的构建工具配置文件中（通常是pom.xmlforMaven），将打包方式改为war。

闫小甲·2024-09-04 12:21

在windows服务器上部署spring boot项目

SpringBoot所具备的特征（1）可以创建

Joinyo·2024-09-04 12:20

如何构建php邮件服务器,php - 邮件服务器怎么搭建？

伊谢尔伦2017-04-1016:01:021楼不是的，好像那个是PHP的mail函数吧，且本地也不一定需要邮件服务器，我以前都是改配置文件，让mail直接去连gmail的，只是要把用户名和密码写在配置文件里。内建的mail函数用起来很简单，但是前提是php.ini里面要配置默认的邮件服务器。//Themessage$message="Line1\r\nLine2\r\nLine3";//Inca

帝哲·2024-09-04 12:48

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学入门task2：线性模型

1.线性模型把输入的特征x乘上一个权重，再加上一个偏置就得到预测的结果，这样的模型称为线性模型（linearmodel）2.分段线性模型线性模型也许过于简单，x1跟y可能中间有比较复杂的关系。

m0_53743757·2024-09-04 11:43

使用Rust编写解释器的指南：一项创新开源项目

然而，随着Rust语言的崛起，我们正迎来一个新时代——利用Rust的强大性能和安全性构建语言解析器。《WritingInterpret

尤琦珺Bess·2024-09-04 11:42

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

干货含源码！如何用Java后端操作Docker（命令行篇）

如何用Java后端操作Docker（命令行篇）一、为什么要用后端程序操作Docker二、安装Docker1、安装Docker2、启动Docker三、使用Java后端操作docker1、构建docker镜像并生成容器

watermelo37·2024-09-04 10:40

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

nginx部署前端vue项目

在Nginx上部署Vue.js前端项目的步骤如下：1.构建Vue.js项目首先，确保你已经完成了Vue.js项目的开发。

Min_nna·2024-09-04 10:09

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

如何构建服务器？

php邮箱服务器配置教程指南？php邮件服务器如何搭建？搭建一个稳定高效的php邮箱服务器，不仅可以提升邮件传输的效率，还能增强数据的安全性。那么，如何着手搭建这样一个服务器呢？AokSend将详细探讨php邮箱服务器的搭建步骤。php邮箱服务器：配置环境配置php邮箱服务器环境是搭建过程中的关键步骤。我们需要确保服务器上安装了必要的PHP版本，并且配置了相应的邮件扩展。此外，还需要设置php邮箱

danplus·2024-09-04 10:36

管窥教育系统的腐败问题

为更好发挥检察机关惩防并举的检察职能，现针对教育系统职务犯罪案件的案件特征、发案原因和预防对策进行认真调研分析。

红楼夜话·2024-09-04 10:13

Azure和Transformers的详细解释

AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。

漫天飞舞的雪花·2024-09-04 09:04

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

【K8s】专题十三：Kubernetes 容器运行时之 Docker 与 Containerd 详解

【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法（续）【Docker】MySQL源码构建

行者Sun1989·2024-09-04 09:31

界面控件DevExpress中文教程：如何使用AI扩展Excel计算？

DevExpressWinForms能完美构建流畅、美观且易于使用的应用程序，无论是Office风格的界面，还是分析处理大批量的业务数据，它都能轻松胜任！

界面开发小八哥·2024-09-04 09:31

有关新课标和方案的一些摘录供参考1

1.新修订课程方案的一个显著特征就是“素养导向”。2.注重培育学生终身发展和适应社会发展所需要的核心素养，特别是真实情境中解决问题的能力。

望亭陆曙良·2024-09-04 08:30

Java中的堆

二、堆的基本操作1、堆的构建构建堆是堆操作的基础，有两种常见的构建方法：逐个插入：

eqa11·2024-09-04 08:58

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Maven构建Spring Boot后端项目的步骤

Maven构建SpringBoot后端项目的步骤使用Maven构建SpringBoot后端项目的步骤通常包括以下几个部分：环境准备:确保已经安装了JavaDevelopmentKit(JDK)，SpringBoot

问道飞鱼·2024-09-04 08:26

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

react 实用学习笔记总结，持续更新～

React是用于构建用户界面的JavaScript库可以认为是MVC中的V（MVC:模型model-视图view-控制器controller）虚拟DOM(VirtualDOM)DOM（文档对象模型DocumentObjectModel

George灬·2024-09-04 07:49

SpringBoot 依赖之Spring Web

includingRESTful,applicationsusingSpringMVC.UsesApacheTomcatasthedefaultembeddedcontainer.中文译文：使用SpringMVC构建

ahauedu·2024-09-04 07:16

【架构-29】RPC

实现分布式系统在现代的软件应用中，尤其是大规模的企业级应用和互联网服务，往往需要构建分布式系统来满足高并发、高可用和可扩展性的要求。

W Y·2024-09-04 07:44

React入门教程：创建你的第一个React应用

React是由Facebook开发的用于构建用户界面的JavaScript库。它以其高效、灵活和组件化的特性受到开发者的广泛欢迎。

小于负无穷·2024-09-04 07:44

Streamlit来开发一个趣味应用

Streamlit是一个用于构建数据科学应用的Python库，它可以帮助你通过简单的代码快速构建交互式应用程序。

WangLinXX·2024-09-04 06:42

使用Dockerfile构建一个包含NVIDIA的PyTorch和Detectron2的镜像

查看Dockerfile以下是详细的解释：#使用更具体的标记来固定基础镜像版本，确保环境一致性FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.01-py3#设置工作目录和环境变量WORKDIR/rootENVDETECTRON2_PATH/root/detectron2#复制并安装Detectron2COPYdetectron2$DETECTRON2_PATHRUNpipinstall

fydw_715·2024-09-04 06:11

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。