机器学习Jupyter笔记第2页

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

【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

打造高效团队：项目管理与任务追踪软件的优选之路

以下是一些常见的项目管理与任务追踪工具：一、综合型项目管理与任务追踪工具板栗看板○一款适用于个人待办、知识笔记、任务协同等多个方面的看板效率工具。

·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

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

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

（经过验证）在 Ubuntu 系统中为 VSCode、PyCharm 终端及 Jupyter Notebook 配置代理的完整方案

文章目录1.通过系统环境变量配置代理步骤一：打开终端步骤二：编辑`~/.bashrc`文件步骤三：添加代理环境变量步骤四：保存并关闭文件步骤五：使配置生效步骤六：重启相关应用步骤七：使用代理函数2.在VSCode中配置代理步骤一：打开设置界面步骤二：搜索代理设置步骤三：添加代理配置步骤四：保存并重启VSCode3.在PyCharm中配置代理步骤一：打开设置界面步骤二：找到HTTP代理设置步骤三：配

迷路爸爸180·2025-01-17 19:22

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

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

【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

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

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

【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

【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

java搜索DFS BFS 剪枝记忆化搜索相关例题算法学习笔记（持续更新中）

目录DFSP1706全排列问题P1596连接水池的数量P1036[NOIP2002普及组]选数P1219[USACO1.5]八皇后CheckerChallengeP2392kkksc03考前临时抱佛脚P2036[COCI2008-2009#2]PERKETP1605迷宫P1101单词方阵，以后再做，看别人的题解做的P2404自然数的拆分问题，以后在做BFSP1443马的遍历P1596连接水池的数量

ddb酱·2025-01-17 14:42

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索（NAS）1.1为什么需要NAS？2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方

Undoom·2025-01-17 13:03

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。

一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

[Python学习笔记1]——列表的简单操作

目录1.列表的定义2.访问列表元素3.列表的改、增、删3.1列表元素的修改3.2列表元素的添加3.2.1使用方法append()在列表末尾添加元素3.2.2使用方法insert()在列表中插入元素3.3在列表中删除元素3.3.1使用del语句删除元素（根据索引删除）3.3.2使用pop()方法删除元素（根据索引删除，可将删除值再利用）3.3.3使用remove()方法删除元素（根据值删除元素）4.

秋风、萧瑟·2025-01-17 12:22

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p128-p132

《计算机组成及汇编语言原理》学习第10天，p128-p132总结，总计5页。一、技术总结1.8088organizationandarchitecture8088处理器是16位电脑，寄存器是16位，数据总线(databus)是8位，地址总线是20位。(1)general-purposeregister8088处理器(processor)包含的通用寄存器有8个：AX,BX,CX,DX,SI,DI,B

·2025-01-17 10:55

【Docker】Supervisor 实现单容器运行多服务进程

本文内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发、订阅专栏！

行者Sun1989·2025-01-17 10:01

Java编程思想学习笔记之内容介绍

从本文开始，逐步学习这本经典著作，在网上有不少人吐槽本书太老，但笔者认为技术可能过时，但思想可以管用很久，并且以早期版本入门可以获得一个更深入更全面的理解，如果读者看本专栏是为了入门Java那么相信还是很有益处的。跟本专栏需要三本资料，一是原书英文版，二是翻译中文版，三是配套习题解答以及代码包等内容，部分资源不是很好找，后期有空整理好后发布在CSDN。中文版用来速读，但翻译着实不尽如人意，很多地方

java开发13264·2025-01-17 09:59

don‘t sleep一款阻止系统意外中断，保证工作娱乐安全运行的软件！

例如使用断开电源的笔记本，这时通过对电池电量检测，在低电量时进入不同的电源管

Tech智汇站·2025-01-17 09:25

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

在人工智能、机器学习日趋火热的时代，Python又赶上了一波AI的热潮，即使你没系统的学习过它，相信你也一定听说过吧，如果你也对Python产生了浓厚的兴趣，跟我一起来了解下它的前世今生

荆州克莱·2025-01-17 07:42

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型

荆州克莱·2025-01-17 07:12

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

swap分区扩容操作

为了应对这一情况，我翻阅了之前的笔记

不屈的铝合金·2025-01-17 05:28

《CPython Internals》阅读笔记：p76-p95

《CPythonInternals》学习第5天，p76-p95总结，总计20页。一、技术总结无。二、英语总结(生词：1)1.checkvi/vt.toexamsthtoensureitiscorrect,true,oringoodcondition.示例：(1)AfterI'dfinishedthetest,Icheckedmyanswersformistakes.这种用法比较常见。(2)Unli

·2025-01-17 05:39

《CPython Internals》阅读笔记：p61-p75

《CPythonInternals》学习第4天，p61-p75总结，总计15页。一、技术总结1.编译器类型(1)self-hostedcompilerSelf-hostedcompilersarecompilerswritteninthelanguagetheycompile,suchastheGocompiler.Thisisdonebyaprocessknownasbootstrapping.

·2025-01-17 05:09

《CPython Internals》阅读笔记：p43-p60

《CPythonInternals》学习第3天，p43-p60总结，总计18页。一、技术总结1.编译所需要的packagesudoaptinstall-ybuild-essentiallibssl-devzlib1g-devlibncurses5-dev\libncursesw5-devlibreadline-devlibsqlite3-devlibgdbm-dev\libdb5.3-devlib

·2025-01-17 05:38

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p200-p240

《计算机组成及汇编语言原理》学习第15天，p200-p240总结，总计40页。一、技术总结1.derivedtype(1)定义Arepresentationfordatabuiltupbycombiningbasictypes.Forexample,afractiontypecouldbederivedfromtwointegers,thenumeratorandthedenominator.(2

·2025-01-17 05:37

Python学习笔记——面向对象

本学习笔记基于Bilibili视频网站up主—黑马程序员的Python视频教程链接：https://www.bilibili.com/video/av14184325面向对象1类和对象1.类和对象的关系

xueyueQQ·2025-01-17 05:53

数据结构笔记——概述

数据结构——概述——2017.12.21一、线性表：这个是为了解决单线存储而出现的，数组就是最简单粗暴的存储方法。就是直接拉出一大块数据存在那里。数组的快速存取其实只是一个副作用，因为所有的数据都在一起，可以直接算出来数据的地址。链表则是为了解决可以无线增长的需求的。因为找不到一大块可以连续的存入数据，甚至也不知道程序可能使用的数据总量，所以就没办法划分一块数据来使用，划小了不够用，划大了浪费。所

空旷在远方·2025-01-17 05:52

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p160-p176

《计算机组成及汇编语言原理》学习第12天，p160-p176总结，总计17页。一、技术总结1.PowerPC(1)programmingmodel(mode)Asinmostmoderncomputers,thereareatleasttwoseparateviewsofthesystem(formallycalledprogrammingmodels,alsooftencalledprogram

·2025-01-17 05:36

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p133-p159

《计算机组成及汇编语言原理》学习第11天，p133-p159总结，总计27页。一、技术总结1.segment(1)定义Broadlyspeaking,acontiguoussectionofmemory.Morespecifically,asectionofmemoryreferencedbyoneofthesegmentregistersofthe80x86family.Thememoryoft

·2025-01-17 05:06

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速

·2025-01-17 05:02

6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？真能超越Claude还是言过其实？

本篇笔记所对应的视频：6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？

AI超元域·2025-01-17 04:19

2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存

诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的

·2025-01-17 04:56

蓝桥杯算法训练——礼物（二分法）Python

这个博客是摆烂小白冲刺蓝桥杯国赛的算法笔记，呜呜因为太过摆烂现在六级、期末和国赛全在一起是真的会栓Q的好吗。。。

lican3·2025-01-17 04:18

读书笔记（SRE：Google运维解密）：第17章测试可靠性

对服务质量的自信可以用过去的系统可靠度和未来的系统可靠度来衡量。前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得，后者可以用基于历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确，必须满足下列条件中之一：（a）在这段时间内，该系统完全没有改变。包括没有任何软件更新以及服务器数量变化，这意味着未来的行为方式应该与过去的行为方式类似。（b）可以充分描述整个系统的所有改变，这样可以针对每个系统变化引入的不确定性

github_37320188·2025-01-17 04:45

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