机器学习--ML 第3页

RestTemplate和RPC区别

它基于HTTP协议，使用GET、POST、PUT、DELETE等HTTP方法来进行通信，传输的数据通常使用JSON或XML格式。它是一种基于资源的通信方式，通过URL来标识资源。

酷爱码·2025-03-24 04:18

深入浅出：序列化与反序列化的全面解析

3.1反序列化的重要性4.序列化与反序列化的实现4.1JSON(JavaScriptObjectNotation)4.2XML(eXtensibleMarkupLanguage)4.3ProtocolBuffers

进击的小白菜·2025-03-24 03:48

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

Graylog日志系统超详细部署和配置

功能上和ELK类似，但又比ELK要简单，依靠着更加简洁，高效，部署使用简单；官方文档：https://docs.graylog.org/en/3.3/pages/users_and_roles.html

kim_liao123·2025-03-24 03:43

利用Docugami将商业文档转化为XML知识图谱

Docugami作为一种创新的技术工具，能够将复杂的商业文档转换为文档XML知识图谱。这种知识图谱由完整文档的XML语义树组成，能够精准地表示文档的语义和结构特性，为文档自动化处理提供了基础。

bBADAS·2025-03-24 03:13

Electron打包文件生成.exe文件打开即可使用

1、Electron打包，包括需要下载的内容和环境配置步骤注意：Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台桌面应用程序的框架首先需要电脑环境有Node.js和npm我之前的文章有关

糕冷小美n·2025-03-24 02:09

python poetry添加某个git仓库的某个分支

命令行不太清楚怎么弄，但可以通过编辑pyproject.toml实现实例：pypika-tortoise={git="https://github.com/henadzit/pypika-tortoise

waketzheng·2025-03-24 02:07

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札

致现在的我与未来的我：编程长河中的摆渡手札一、技术积累：从萤火微光到星河初现（约3000字）前端的启蒙：HTML/CSS与"所见即所得"的魔法“代码是诗，但诗未必能成为产品”，初学编程时，我如《禅与摩托车维修艺术

星糖曙光·2025-03-24 02:31

若依集成knife4j实现swagger文档增强

目录一、单体版本1、ruoyi-admin\pom.xml模块添加整合依赖2、SwaggerController.java修改跳转访问地址二、前后端分离

Roc-xb·2025-03-24 02:30

C++在线OJ负载均衡项目

准标准库(字符串切割)cpp-httplib第三方开源网络库ctemplate第三方开源前端网页渲染库jsoncpp第三方开源序列化、反序列化库负载均衡设计MySQLCconnectAce前端在线编辑器html

平凡的小y·2025-03-24 01:57

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中

openwin_top·2025-03-24 01:27

基于Streamlit实现的音频处理示例

基于Streamlit实现的音频处理示例，包含录音、语音转文本、文件下载和进度显示功能，整合了多个技术方案：一、环境准备#安装依赖库pipinstallstreamlitstreamlit-webrtcaudio-recorder-streamlitopenai-whisperpython-dotx

大霸王龙·2025-03-24 01:26

Font Awesome 的使用

然后直接引入样式就可以了入口js中引入import'font-awesome/css/font-awesome.min.css'然后就可以使用了，例如下面这样第二种cdn要使用FontAwesome图标，请在HTML

FFF-X·2025-03-24 01:51

python环境部署工具 uv

以原先使用的pipenv工具为例子，通过pipfile.lock生成requirements文件，再将requirements转成pyproject.toml文件，最后生成uv.lock基于当前虚拟环境导出

Honnnnnn·2025-03-24 00:47

vLLM - 查看模型是否支持

支持的模型：https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html要确定是否支持给定模型，您可以检查HF存储库中的config.json文件

云客Coder·2025-03-24 00:46

Python爬虫笔记一（来自MOOC） Requests库入门

Python爬虫笔记一通用代码框架：importrequestsdefgetHTMLText(url):try:r=requests.get(url,timeput=30)r.raise_for_status

小灰不停前进·2025-03-23 23:41

Flink sql-clinet 查询报错

couldnotexecutesqlstatementjava.net.NoRouteToHostException:Noroutetohost在关闭防火墙之后仍无法解决这个时候你需要进入flinkconf配置中查看flink-conf.yaml

lhfmqc·2025-03-23 23:10

form 表单内容序列化成一个字符串

html关键字1：关键字2：关键字3：form表单数据转json对象$('#form1').serialize()ajax调用时提交表单数据$.ajax({url:"http://localhost:8080

sayyy·2025-03-23 23:38

langchain4j+Tika小试牛刀

序本文主要研究一下langchain4j结合ApacheTika进行文档解析步骤pom.xmldev.langchain4jlangchain4j-document-parser-apache-tika1.0.0

·2025-03-23 23:52

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

py之某website之music搜索接口

fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q

我不是程序员~~~~·2025-03-23 22:58

性能优化中如何“避免链接关键请求”

例如：HTMLCSSFont浏览器需先下载HTML，解析后请求CSS，CSS解析后发现需要字体文件，再请求字体。问题：

混血哲谈·2025-03-23 21:24

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

HTML--表格

HTML表格一，语法表格的标签为,行的标签为,表项的标签为，可以用表示列或行的第一个单元格。

MK-mm·2025-03-23 20:48

Python 常用内建模块-HTMLParser

目录HTMLParser小结练习HTMLParser如果我们要编写一个搜索引擎，第一步是用爬虫把目标网站的页面抓下来，第二步就是解析该HTML页面，看看里面的内容到底是新闻、图片还是视频。

赔罪·2025-03-23 20:16

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

HTML+CSS案例展示(CSS3D效果旋转相册)

参考来源：黑马程序员pink老师前端入门教程，零基础必看的h5(html5)+css3+移动端前端视频教程_哔哩哔哩_bilibili效果展示：总结：transform：translate(x,y)rotate

hacalili·2025-03-23 18:28

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片

岑依惜·2025-03-23 18:58

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

HTML5+CSS实现图片3D旋转效果，附音乐

利用程序呈现图片，可以俘获一众女生的心，增加音乐可以实现图片变化的同时也带上了想要得到效果，如此一程序实乃众人之喜。先看看程序呈现的效果，还是特别吸引人的。先在网上爬取想要呈现的美女照片，存放在文件夹img-one，与程序路径一致。图片像素需进行调整，同一面图片可以使用同一个图片，保持图片像素一致的同时也增加了立体感。第二张02.jpg和2.jpg可以倒着放，这样在程序实现的时候，可以和其他方向的

宁醉小白·2025-03-23 18:27

炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解

炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解这里写目录标题炫酷的HTML5粒子动画特效实现详解项目介绍技术栈项目架构1.HTML结构2.样式设计核心实现1.粒子类设计2.动画效果实现星空效果烟花效果雨滴效果3.

木木黄木木·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

systemd-networkd 的 *.network 配置文件详解笔记250323

查看官方文档可以用mansystemd.network命令,或访问:https://www.freedesktop.org/software/systemd/man/latest/systemd.network.html

kfepiza·2025-03-23 18:26

systemd-networkd 的 /etc/systemd/network/*.network 的配置属性名称是不是严格区分大小写?是

是查看官方文档可以用mansystemd.network命令,或访问:https://www.freedesktop.org/software/systemd/man/latest/systemd.network.html

kfepiza·2025-03-23 18:24

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

HTML实现酷炫3D相册

欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。欢迎加入团队圈子！与作者面对面！直接点击！目录1、创建文件目录2、调背景色3、制作3D相册4、将图片散开，围成一圈。5、绘制透明底盘6、最终效果1、创建文件目录在Hbuilder在新建一个目录，创建css和js文件。图12、调背景色在style块里面给整个页面渲染成黑色调。*{padd

算法与编程之美·2025-03-23 18:54

【Html+CSS】3D旋转相册

3D旋转木马相册&3D盒子相册因为代码大部分相同，就放一起了注释一下就是另一个相册3D旋转木马相册body{background-color:#000;/*视距，使子元素获得视距效果*/perspective:900px;}section{margin:20vhauto;position:relative;width:200px;height:200px;/*开启3D空间*/transform-s

小木荣·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

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