机器学习-研究生课程第7页

如何系统学习 MATLAB

它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色，还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。

热爱技术。·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

HTML/CSS中兄弟选择器

div+p{/*语文才会变色.因为兄弟指的是向下紧紧挨着的兄弟*/color:red;}/*选中div后面所有的兄弟元素(谁在我下铺的所有兄弟)--通用兄弟选择器*/div~p{color:aqua;}课程语文数学英语化学

~废弃回忆 �༄·2025-02-21 20:19

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上

eso1983·2025-02-21 18:31

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

大学生HTML期末大作业——HTML+CSS+JavaScript学校网站（成都大学）

HTML+CSS+JS【学校网站】网页设计期末课程大作业web前端开发技术web课程设计网页规划与设计文章目录一、网站题目二、网站描述三、网站介绍四、网站效果五、️网站代码六、️‍如何学习进步七、‍☠️

无·糖·2025-02-21 15:04

本2硕9电子科学专业，想走linux或是嵌入式，要具体学哪些技术

同学提问：你好，我本2硕9，,电子科学专业，9月入学，会c，会51/32开发，做过几个小项目，不会linux和C++，以后想走linux或者嵌入式软件，请问研究生期间可以做些什么？

程序员yt·2025-02-21 15:03

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

【STM32学习记录06】STM32功能介绍—时钟、复位和电源

主题内容教学目的/扩展视频STM32功能介绍（重点课程）包括ARM核心，内存，时钟，复位，电源，电压监控，看门狗，低功耗，ADC，中断，IO接口，调试模式，定时器，通信接口等功能的基础知识介绍。

触角01010001·2025-02-21 11:03

scratch闪亮登场 2024年9月scratch二级真题中国电子学会图形化编程 scratch二级真题和答案解析

、题目要求1、准备工作2、功能实现二、案例分析1、角色分析2、背景分析3、前期准备三、实现流程1、案例分析2、详细过程四、程序编写五、考点分析六、推荐资料1、入门基础2、蓝桥杯比赛3、考级资料4、视频课程

小兔子编程·2025-02-21 11:02

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

8.3：Matlab中数组的基本运算（加减乘除）（课程共5800字，4段代码举例，带详细操作步骤）

a=[123];b=[456];c=a+b;disp(c);目录课程概述（课程共5800字，4

小兔子平安·2025-02-21 08:36

6.3：Matlab中二维数组的基本运算（加减乘除）（课程共5300字，4段代码举例，带详细操作步骤）

例子1：逐元素加法运算（Code①）例子2：矩阵乘法运算（Code②）例子3：逐元素除法运算（Code③）例子4：矩阵减法运算（Code④）——例子1：逐元素加法运算（Code①）%代码示例1：逐元素加法运算A=[123;456;789];B=[101112;131415;161718];C=A+B;disp(C);操作步骤：①打开Matlab软件；②创建一个名为A的二维数组，赋值为[123;45

小兔子平安·2025-02-21 08:36

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

【STM32学习记录05】STM32功能介绍—内核与存储器

主题内容教学目的/扩展视频STM32功能介绍（重点课程）包括ARM核心，内存，时钟，复位，电源，电压监控，看门狗，低功耗，ADC，中断，IO接口，调试模式，定时器，通信接口等功能的基础知识介绍。

触角01010001·2025-02-21 08:03

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

C++ 课程设计汇总（含源码）

C++课程设计[C++课程设计个人账务管理系统(含源码)](https://arv000.blog.csdn.net/article/details/145601695)[C++课程设计运动会分数统计（

三雷科技·2025-02-21 08:32

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

【含文档+PPT+源码】基于Python的图书推荐系统的设计与实现

课程简介：本课程演示的是一款基于python的图书推荐系统的设计与实现，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Python学习者。

小咕聊编程·2025-02-21 05:43

【QT教程】QT6图形渲染与OpenGL编程 QT

QT6图形渲染与OpenGL编程使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费

QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-02-21 04:05

机器学习：十大算法实现汇总

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

golemon.·2025-02-21 03:11

langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例

前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250220说明：技术梳理，针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念

码--到成功·2025-02-21 02:26

主要空间数据挖掘方法

details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习

CodeYoung7·2025-02-20 23:10

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

·2025-02-20 21:26

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结

----------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用

借雨醉东风·2025-02-20 20:10

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-20 17:20

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一

某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-02-20 17:46

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 面向对象开发的艺术

在侯捷老师的C++系列课程中，《C++面向对象开发》这门课程让我对面向对象编程有了更深入的理解。

孤寂大仙v·2025-02-20 15:24

J-Link系列下载器的烧录问题彻底解决

1.确保成功安装好keil5方法:按照此链接中课程1.1准备安装环境进行操作【铁头山羊stm32入门教程【新版】-哔哩哔哩】https://b23.tv/wb5XUGo2.安装J-link驱动2-1从jlink

1zero10·2025-02-20 14:22

关于个人财务系统的javaweb小项目

本系统适用于大三学生的课程设计要求，涉及JavaWeb技术、

竹木有心·2025-02-20 14:51

利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战

目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。

傻啦嘿哟·2025-02-20 14:20

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

c#编程：基于C#+Access的学生信息管理系统课程设计报告撰写提纲

1.摘要简述系统目标、技术选型（C#+Access）、核心功能及数据库设计亮点。关键词：学生信息管理系统；数据库原理；C#；Access；事务处理。2.引言背景与意义：信息化管理需求、数据库技术在教育领域的应用价值。设计目标：实现学生信息的高效管理，体现数据库规范化、安全性等原理。技术路线：C#（WinForm）、Access数据库、ADO.NET数据访问技术。3.需求分析3.1功能需求：1.学生

gu20·2025-02-20 14:46

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