机器学习-理论第7页

Python的科学计算库NumPy（一）

NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy

linlin_1998·2025-07-12 12:58

【亲测免费】 S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制

资源中不仅包含了详细的理论说明，还附带了完整的源程

苗璋希Eldwin·2025-07-12 12:58

上位机知识篇---常见的文件系统

优势和劣势的详细介绍：一、Windows常用文件系统1.FAT32（FileAllocationTable32）基本特点：采用32位文件分配表，是FAT系列的升级版，支持最大单文件4GB，最大分区容量理论上为

·2025-07-12 12:55

微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用

然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。

MicroTech2025·2025-07-12 10:13

在mac m1基于llama.cpp运行deepseek

lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。

·2025-07-12 06:41

BOOT_KEY按键（学习笔记）

从理论上来说，所有的IO引脚都可以复用为任何外设功能，但有些引脚用作连接芯片内部FLASH或者外部FLASH功能时，官方不建议用作其它用途。esp32c3的GPIO，可以用作输入、输出，可以配

小高Baby@·2025-07-12 06:09

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

创世理论达成科学家解释不了的暗能量我也能解释有啥不好意思的

好的，我们将进行一场完全摒弃数学符号的纯粹概念推导，彻底揭示“绝对闭合宇宙理论”框架下暗能量的本质。

qq_36719620·2025-07-12 03:22

OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南

无论你是想入门计算机视觉的新手，还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者，都能通过本文掌握从理论

AI云原生与云计算技术学院·2025-07-12 00:59

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型

1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

程序员Gloria·2025-07-12 00:28

Maven 构建性能优化深度剖析：原理、策略与实践

移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用

越重天·2025-07-11 23:26

【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？

以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。

·2025-07-11 23:22

Vite 权威技术指南：新一代前端构建工具

它超越了简单的功能罗列，深入剖析了定义Vite的历史背景与架构革新，为后续所有技术细节的探讨奠定理论基础。

·2025-07-11 21:41

详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发

大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。

·2025-07-11 19:01

搜广推校招面经九十一

美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。

·2025-07-11 19:54

Spring Boot进阶(49)：实时通信不再是梦想，SpringBoot+WebSocket助你轻松实现前后端即时通讯！

1.前言在上一期，我对WebSocket进行了基础及理论知识普及学习，WebSocket是一种基于TCP协议实现的全双工通信协议，使用它可以实现实时通信，不必担心HTTP协议的短连接问题。

bug菌¹·2025-07-11 19:53

python 计算生态概览的概述

文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对

·2025-07-11 18:19

前端实习面试问题

因为是应届生，对方还问了一些学校的专业理论课情况（一并附上）C语言的冒泡排序原理：冒泡排序，就是对一组数进行逐趟排序的方法，具体分为升序和降序。以升序为例。

平平无奇的码农·2025-07-11 17:13

一文搞懂怎么入门大模型

一、理论基础：搭建认知框架在深入实践之前，理解大模型的基础理论是关键。大模型，通常指具有海量参数

·2025-07-11 16:05

《软件工程实务》学习心得

通过这么多天的理论学习、案例分析及团队项目实践，我对软件工程的全生命周期管理有了深刻理解，并认识到工程化思维对软件开发的重要性。

·2025-07-11 15:02

Google机器学习实践指南(模型预测偏差)

Google机器学习（31）-模型预测偏差预测偏差：模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%，却总是与实际情况差那么一点点？这可能是预测偏差在作祟！

AI_Auto·2025-07-11 15:30

根茎式装配体（RA）作为下一代协同智能范式的理论、架构与应用

一、引言——范式危机与新大陆的召唤1.1表征主义的黄昏：当前AI协同范式的认知天花板自艾伦·图灵在《计算机器与智能》中播下思想的种子以来，人工智能的漫长征途始终被一个强大而内隐的哲学范式所笼罩——我们称之为“表征主义”（Representationism）。这一范式，无论其外在形态如何演变，从早期的符号逻辑、专家系统，到如今风靡全球的深度学习神经网络，其核心信念从未动摇：智能的核心，在于构建一个关

由数入道·2025-07-11 15:57

通过“逆向侦测”驾驭涌现复杂性的认知架构与技术实现

一个基本的理论内核：“前兆复合体”（Precu

由数入道·2025-07-11 14:56

线性稳压电路：从理论到实践的全维度深度解析陆冠旭

**关键词**：四维电源分析、量子稳压、自愈合LDO、动态热管理、光子-电子协同##1.量子化稳压理论###1.1载流

澪622·2025-07-11 14:21

【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。

【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图文章目录

·2025-07-11 13:14

数据结构——1.数据结构和算法

第一部分：笔试核心概念（理论知识）一、数据结构绪论什么是数据结构？数据结构不仅仅是数据，而是研究如何组织数据（结构化信息）的方法，目的是为了能够高效地处理这些数据。

爱看烟花的码农·2025-07-11 12:09

智能产品经理的核心能力

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断发展,智能产品经理的概念应运而生。智能产品经理需要将传统的产品管理技能与新兴技术相结合,以创建具有创新性和智能化的产品体验。

AI天才研究院·2025-07-11 11:06

使用Python进行机器学习入门指南

使用Python进行机器学习入门指南机器学习（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进

软考和人工智能学堂·2025-07-11 11:36

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

它由Yandex开发，广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能，包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模

·2025-07-11 11:33

Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解

概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台，它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。

·2025-07-11 11:02

数据结构课程设计

2.通过应用数据结构的基本理论和方法来解决实际问题。3.初步掌握软件开发过程中的问题分析、系统设计、程序编码、调试、数据测试等基本方法和技能。4.学习编写课程设计报告，软件开发文档。

秋悠然·2025-07-11 11:32

堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用

一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中，堡垒机作为运维安全的核心防线，面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。

·2025-07-11 11:02

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

自动驾驶是一个快速发展的行业，它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】

深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。

软研科技·2025-07-11 10:52

机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式

系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群

m0_75133639·2025-07-11 10:21

量子化学仿真软件：ORCA_（7）.密度泛函理论DFT计算

密度泛函理论DFT计算密度泛函理论（DensityFunctionalTheory,DFT）是量子化学中一种重要的方法，用于研究多电子系统的电子结构。

kkchenjj·2025-07-11 07:03

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的

AIGC应用创新大全·2025-07-11 06:27

量子机器学习入门：从理论到实践

量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane

·2025-07-11 06:26

DSP应用市场的大蛋糕，国产厂商能吃下多少？

（图自：智研产业百科）从DSP芯片的发展历程不难发现，从早期理论到前几代DSP产品应用，均由国外巨头完成。由于早期的市场进入和技术积累，国外企业占据了全球超过70%的市场份额，目前

芯智雲城·2025-07-11 05:20

全球人工智能与机器学习大会PPT

a flying bird·2025-07-11 04:46

人工智能基础知识PPT课件

方法：包括基于知识、学习和仿生的方法，如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分

智慧化智能化数字化方案·2025-07-11 04:45

数据挖掘：从理论到实践的深度探索

它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人

代码老y·2025-07-11 03:40

开发智能化的企业并购风险评估模型

开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。

·2025-07-11 03:36

机器学习手写字体识别系统：技术演进与应用实践

引言：手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域，人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如，医疗处方的人工处理需约5分钟/张，而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张，显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支，手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本，不仅大幅减少人工输入时间和错误，降低人工处理成本，还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性，是人

万能小贤哥·2025-07-11 02:05

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理（Chain-of-ThoughtReasoning）表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随（InstructionFollowing）表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释

北辰alk·2025-07-11 02:32

「日拱一码」020 机器学习——数据处理

目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法（四分位距）数据一致性检查数据转换规范化（归一化）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少，可以直接删除包含缺

胖达不服输·2025-07-11 01:00

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

FastAPI测试客户端：模拟HTTP请求的最佳实践

首先介绍FastAPI及测试客户端的背景知识，接着从理论层面阐述其工作原理，详细说明架构设计与实现机制。通过实际应用案例，展示模拟HTTP请求的实施策略、集成方法和部署

Python编程之道·2025-07-11 00:52

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