机器学习-白板推导系列笔记第9页

Golang Gin系列-2：搭建Gin 框架环境

开始网络开发之旅通常是从选择合适的工具开始的。在这个全面的指南中，我们将引导你完成安装Go编程语言和Gin框架的过程，Gin框架是Go的轻量级和灵活的web框架。从设置Go工作空间到将Gin整合到项目中，本指南是高效而强大的web开发路线图。安装Go语言在我们深入安装过程之前，根据开发需求选择正确的Go版本至关重要。访问Go官方网站（https://golang.org/dl/）下载最新的稳定版本

梦想画家·2025-01-17 23:36

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，

python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。

代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【Unity 环境资产包】Modular Castle Ruins Pack 帮助开发者快速创建破败的城堡遗址和古老废墟

这款插件提供了一系列模块化的资产，能够让开发者根据需要组合不同的元素，轻松构建各种风格的废墟城堡场景，适合用于角色扮演游戏（RPG）、冒险游戏、恐怖游戏等类型的项目。

Unity游戏资源学习屋·2025-01-17 22:25

Python基础-概念图

假设你已经学过几周Python了，将来几天将我会把上面这个概念图的内容写成笔记文章。

有机苯(代码小萌新)·2025-01-17 22:22

python程序设计案例教程-笔记【2】

10.字符串切片与连接字符串是由一个或多个单字符组成的一串字符，在python中定义字符串用“''”或“""”，访问字符串需要给其分配一个变量。字符串在被打印出来的时候，不显示引号。在python中，可以对字符串进行遍历操作，以及使用切片来截取片段。基本形式如下：string[start:end:step]string是字符串的所存在的变量名，中括号中的各个值以英文半角冒号分隔，第一个值是指开始值

有机苯(代码小萌新)·2025-01-17 22:51

Python笔记#边学边记笔记#字典

一、使用字典1.1访问字典中的值字典使用花括号；键与值之间用冒号连接；各个键-值对之间用逗号分隔。alien_0={"color":"green","point":5}print(alien_0["color"])print(alien_0["point"])green51.2添加键-值对alien_0={"color":"green","point":5}print(alien_0)alien_

姜姜465·2025-01-17 22:51

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

番茄老夫子·2025-01-17 21:18

区块链笔记（五）---德勤相关分析报告

web3.0定义：在《InsightsintoaModernWorld》提出，“信息将由用户自己发布、保管、不可追溯且永远不会泄露，用户的任何行为将不需要任何中间机构来帮助传递”；用来指代一种区块链技术，可以基于“无须信任的交互系统”在“各方之间实现创新的交互模式”，终极目标是“更少信任，更多事实（Lesstrust,moretruth）”广义定义Web3.0是指下一代互联网狭义定义下一代互联网的

张小特·2025-01-17 21:18

区块链笔记（四）---智能合约

区块链应用，一般由若干部署在区块链网络中的智能合约，以及调用这些智能合约的用户应用程序组成。用户访问与业务本身相关的上层应用程序，应用程序调用智能合约，智能合约与账本直接交互。开发者除了需要开发传统的上层业务应用，还需要编写区块链智能合约代码。典型的智能合约是无状态的、事件驱动的代码，被调用时自动执行合约内逻辑。智能合约可以创建和操作账本状态，这些链上状态记录业务相关的重要数据（如资产信息和所有权

张小特·2025-01-17 21:48

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

2011寒假-数据库学习笔记

第一课:数据库类型1.1平面文件适用于:1，数值小且简单2，数值不经常变化3，希望能够使用简单的文本编辑器来更改数值4，希望保存以前数值的简单历史清单,5，希望使用工具快速比较两个文件例如:INI文件(initialization)1.2关系数据库适用于:l需要在不同的表之间执行复杂的查询和连接.l需要执行数据有效性验证,如在其他表中检验相关行的存在.l需要为特定的数据有效性验证,如在其他表中检验

weixin_33967071·2025-01-17 21:14

LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案

LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案1.引言随着今年上半年ChatGPT的迅速出圈，引爆了AI行业变革，大模型成为新的风口。

汀、人工智能·2025-01-17 21:12

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

Linux内核性能调优：让系统飞起来的秘籍

哪怕是微小的性能瓶颈，都可能像滚雪球一样，在高负载运行时被无限放大，进而引发一系列严重问题。想象一下，一个电商网站在购物高峰期，由于Linux内核性能不佳，导致服务器响应迟缓。

·2025-01-17 20:22

打造高效团队：项目管理与任务追踪软件的优选之路

这些工具通常提供一系列功能，以确保项目按时完成，资源得到合理分配，并且团队之间的沟通保持顺畅。

·2025-01-17 20:49

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度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。

·2025-01-17 20:18

蛇年电商新风尚：解锁生肖蛇营销秘籍——看板软件篇

在蛇年，电商营销可以围绕生肖蛇这一主题，结合当前的市场趋势和消费者行为，制定一系列创新和吸引人的营销策略。

·2025-01-17 20:16

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得

TechubNews·2025-01-17 20:02

去中心化社会的崛起：探索区块链对社会结构的影响

1.区块链技术的基本原理回顾1.1分布式账本与加密哈希区块链是由一系列区块组成的分布式账本，每个区块包含了一定时间范围内的交易数据，并通过加密哈希函数与前一个区块链接起来，确保数据的安全性和完整性。

Roun3·2025-01-17 20:00

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

·2025-01-17 19:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调

·2025-01-17 19:29

【新人系列】Python 入门（二十六）：常见设计模式

在这个Python的新人系列专栏下，将会

Pandaconda·2025-01-17 19:56

鸿蒙开发实战：鸿蒙应用开发中的页面管理工具类详解

二、页面管理工具类：你的界面掌控利器页面管理工具类如同一位界面掌控的利器，为开发者提供了一系列专业的静态属性与方法。借助这些功能，开发者

二蛋和他的大花·2025-01-17 18:18

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类

法号：行颠·2025-01-17 17:12

whisper.cpp 学习笔记

whisper.cppwhisper.cpp学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper

法号：行颠·2025-01-17 17:12

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。

gs80140·2025-01-17 17:40

Java开发岗面试攻略（应届）

开发岗面试系列文章目录第一章Java开发岗面试攻略（应届）文章目录开发岗面试系列文章目录前言一、Java技术栈1.Java速成学习路线二、Java面试题1.博主自己总结的面试题（应届）2.推荐B站面试题

沓传泰·2025-01-17 17:37

linux高级编程，HuTool工具超详细笔记

DateTime类继承于java.util.Date类，为Date类扩展了众多简便方法，这些方法多是DateUtil静态方法的对象表现形式，使用DateTime对象可以完全替代开发中Date对象的使用。//使用对象获取日期成员的年、月、日DateTimedateTime=newDateTime(“2021-01-0512:34:23”,DatePattern.NORM_DATETIME_FORMA

2401_84415708·2025-01-17 16:05

【Linux探索学习】第二十五弹——动静态库：Linux 中静态库与动态库的详细解析

Linux学习笔记：https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_12805278.html?

GG Bond.ฺ·2025-01-17 16:33

计算机基础知识

学习笔记：《Excel公式与函数》（1）项目1：公司销售情况统计表（SUM、SUMIF、SUMIFS）SUM函数（直接求和）：函数格式：=SUM(number1,[number2],...)number1

yzx991013·2025-01-17 16:30

例题4-8-2 找出一批学生的最高分 (15 分)

输入格式:输入在一行中给出一系列非负整数，其间以空格分隔。当读到负整数时，表示输入结束，该数字不要处理。输出格式:在一行中输出最高分。输入样例:在这里给出一组输入。

@爱学习的小姜·2025-01-17 16:25

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用

KeyPan·2025-01-17 15:23

学生福利！Edu邮箱助你免费畅用设计软件

Adobe系列软件：Pho

明庭·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

python中zip函数的琐记

定义：zip([iterable,...])zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list

weixin_33719619·2025-01-17 15:50

自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”：电子电气架构详解与选型指南

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-01-17 15:19

Android 辅助进阶 — AVD 镜像的本地编译

Android辅助进阶—AVD镜像的本地编译文章目录Android辅助进阶—AVD镜像的本地编译前言一、源码下载二、系统镜像编译三、镜像替换总结前言该系列文章主要总结如何辅助开发者更好的了解Android

子辰教育·2025-01-17 15:46

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

具体来说，LLaMA-Factory项目旨在：简化大模型训练流程：通过提供一系列预设的训练脚本和参数配置，降低用户在训练大模型时的技术门槛，使得即使是初学者也能轻松上手。增强模型微

我就是全世界·2025-01-17 15:46

大一上第四周学习笔记

10.5周一国庆浪了好久其实浪完了我真的不知道要干啥了这种生活其实是很空虚的我以前以为算法竞赛占据了我太多时间，没有时间享受其他事情其实这说明我还不热爱它这是编程这件事使我的生活变得充实这也是我感兴趣，有天赋，有前景的东西为什么不全力以赴呢找回对编程的热爱，而不是为了保研想起了我以前看得《驱动力》这本书现实的利益这样外在驱动力其实是不长久，不稳定的。真正强大，稳定的驱动力是内在驱动力。对于我，就是

Alex Su (*^▽^*)·2025-01-17 15:46

鸿蒙开发napi系列学习进阶篇——NAPI 导出类对象

这时我们需要对这些数据进行一系列操作后将其导出，这样js才能使用导出后的对象。本文以导出类对象为例来说明napi导出对象的具体过程。类对象导出的具体过

OpenHarmony_小贾·2025-01-17 15:14

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

思腾合力深思系列IW4224-8GR/AW4235-8GR服务器

思腾合力深思系列IW4224-8GR/AW4235-8GR服务器，让高效工作不再昂贵，数量不多，先到先得！一起为AI喝彩，共创美好未来

·2025-01-17 14:39

【专题】AI市场趋势洞察（2024年）报告汇总PDF洞察（附原数据表）

AI大家电虽规模最大，却面临销售额同比下降的挑战；AI手机凭借丰富功能实现销售额大幅增长；AI笔记本电脑则以惊人增速异军突起。而在智能家居领域，AI同样扮演着至关重要的角色。文末49

·2025-01-17 14:05

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