机器学习AI 第8页

性能优化中如何“避免链接关键请求”

在性能优化中，“避免链接关键请求”是指通过优化资源加载顺序和依赖关系，减少关键渲染路径中的链式请求（CriticalRequestChains），从而加速页面加载。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

聊聊langchain4j的HTTP Client

序本文主要研究一下langchain4j的HTTPClientlangchain4j-http-clientlangchain4j提供了langchain4j-http-client模块，它实现了一个HttpClientSPI

hello_ejb3·2025-03-23 21:54

L2-050懂蛇语c++（pta天梯赛。测试点1。）

我自己stl学的不是很好，然后一开始自己用的pair和vector一起写的发现了一些小问题改了之后才得19。。。其中两个就是超时问题。可能查找太慢？

zzy678·2025-03-23 21:23

PyTorch核心基础知识点

按优先级和逻辑关系分层解析：▍核心基石：张量编程（TensorProgramming）1.张量创建（8种生产级初始化）#设备自动选择（2024最佳实践）device="cuda"iftorch.cuda.is_available

niuTaylor·2025-03-23 21:20

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

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

C语言指针入门(二)

#includeintmain(){inta=10;int*p=&a;int**pp=&p;printf("%d\n",a);printf("%d\n",*p);printf("%d\n",**pp);

悄悄敲敲敲·2025-03-23 20:13

回归模型评价指标——衡量预测能力

RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance

Tang–t·2025-03-23 20:12

使用AIOps进行更好的事件管理

随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。

黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。

XRC2231·2025-03-23 20:11

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

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

从头开始学C语言第三十一天——void指针和const指针

说明形式：void*对于void指针，在没有强制转换数据类型之前，不能进行指针的算术运算#includeintmain(){inta=10;void*p;p=&a;printf("%d%d\n",a,*

神阶平天牛魔王·2025-03-23 19:36

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

.net 4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理

.net4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理无返回值的异步方法通过委托实现staticvoidMain(string[]args){//异步执行写入数据任务，不阻塞主线程任务SetDataAsync

蔚蓝星空-大强·2025-03-23 19:34

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

46-886 Machine Learning Fundamentals

,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(onlyonepersonperteamneedstosubmit)•Includeawriteupcontainingyouranswerstothequestionsbelow

W_X_99515681·2025-03-23 18:30

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：在机构主导的量化交易时代，普通投资者如何用一杯奶茶的钱（15元/天）打造专业级智能量化产品？本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

内核调试环境：buildroot/debootstrap制作文件系统、编译内核、QEMU模拟

sudoaptinstallcurlwgetgpgzshtreegitnet-toolsproxychains4remminavimtarstracellvmclangunzipgccgcc-multilibbuild-essentialflexbisoncmakemakegawkdkmsautoconfninja

苏打呀·2025-03-23 18:59

【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

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

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

conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包

conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包原先的python版本第一步：condaupdate--all(py11)[xxx@aivrs01xxx]$condaupdate--allCollectingpackagemetadata

心惠天意·2025-03-23 18:56

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

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

文章目录报错原因：解决办法：方法一：用`dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是

待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

conda：一个当下最流行的Python虚拟环境工具

Wang_AI·2025-03-23 18:23

COMP 315: Cloud Computing for E-Commerce

CloudComputingforE-CommerceFebruary20251IntroductionAcommontaskwhenbackendprogrammingisdatacleaning,whichistheprocessoftakinganinitialdatasetthatmaycontainerroneousorinco

W_X_99515681·2025-03-23 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

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

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Anaconda常用命令汇总

更新condacondaupdateconda#查看anaconda的配置信息condaconfig--show#更新anacondacondaupdateanaconda#查询conda信息condainfo

y=520（2sinM-sin2M）·2025-03-23 17:48

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

本文将以一个邀请码关系树组件为例，深入解析Vue中日期格式化的核心方法、性能优化和最佳实践，并配合Mermaid流程图直观展示处理流程！

小丁学Java·2025-03-23 17:48

conda install 和 pip install 的区别

condainstall和pipinstall是两个常用的包安装命令，但它们在很多方面存在差异。

不知江月待何人..·2025-03-23 17:17

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

1242: 二维数组输出（2）

输入一个整数N（Nusingnamespacestd;intmain(){intN;cin>>N;//创建一个NxN的二维数组intmatrix[N][N];//按列填充数字for(intcol=0;col

呱呱呱~·2025-03-23 17:45

数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较_数据湖框架对比(1)

4.Schema变更支持对比项ApacheIcebergApacheHudiApachePaimonSchemaEvolutionALLback-compatibleback-compatibleSelf-definedschemaobjectYESNO

2301_79098963·2025-03-23 17:45

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。

恰恰虎·2025-03-23 16:43

Windows下重叠I/O模型

重叠模型的优点三．重叠模型的基本原理五、实现重叠模型的步骤六.客户端情况的注意事项七．已知问题原文链接：https://blog.csdn.net/zhongguoren666/article/details

智驾·2025-03-23 16:10

3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与

Reese_Cool·2025-03-23 16:09

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API

maxmaxma·2025-03-23 16:38

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查

北极冰雨·2025-03-23 16:04

ARPG 游戏战斗系统设计详解

ARPG游戏战斗系统设计详解ARPG（ActionRole-PlayingGame，动作角色扮演游戏）的战斗系统需要兼顾操作性、打击感、技能组合、AI交互等多个方面。

小宝哥Code·2025-03-23 15:03

NVIDIA Dynamo源码编译

Refhttps://github.com/PyO3/maturinRust程序设计语言代码库：https://github.com/ai-dynamo/dynamohttps://github.com

Luchang-Li·2025-03-23 15:57

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

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