机器学习_学习笔记第6页

CS269I：Incentives in Computer Science 学习笔记 Lecture 16: Revenue-Maximizing Auctions（收入最大化拍卖）

Lecture16:Revenue-MaximizingAuctions（收入最大化拍卖）1RevenueMaximizationandBayesianAnalysis一直以来，我们关注的都是最大化社会福利的拍卖设计（至少在那些真实出价的场景中）。福利最大化确实是在很多场景中我们最多考虑的事情，比如我们之前看了很长时间的赞助搜索和在线广告。在福利最大化拍卖中，收入也被考虑过，但也仅仅是机制的一个副

ldc1513·2024-09-09 02:38

设计模式学习笔记（6）工厂方法

本文实例代码：https://github.com/JamesZBL/java_design_patterns工厂方法（FactoryMethod)模式，又叫做虚拟构造（VirtualConstructor）模式或多态工厂(PolymorphicFactory）模式。工厂方法的特点是定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。实例这次以顾客点餐为例，

摆码王子·2024-09-09 02:30

【面试专题】｜技术&架构设计提升系列：面试题目及解题的正确姿势（1）

-----学习笔记-----今天是咱们第一节，我想和你聊一聊：研发工程师想提升面试竞争力，需要具备的三个技术认知是什么。

云世·2024-09-09 01:30

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

全方位解码为我们打工的企业（理财营学习笔记）

全方位解码为我们打工的企业：今天要解决两个决定我们被动收入数量和质量的两大问题：1.什么品种的基金给到最高潜力的回报？2.到底哪些企业为我们打一辈子的工？第一个问题，好农场都知道了，但好农场里面，具体哪一款奶牛，将会帮我们产量多的奶，也就是具体基金公司里面，哪一只具体的基金未来的回报最高？第二个是大家应该要知道的问题，因为是它们跟我们的直接利益最相关。我们不会只选上节课讲的量大核心家族的，视野还会

dearellen·2024-09-08 21:22

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

【医者仁心】学习笔记220517

成人学东西，为什么不能长期坚持？成长在于长期而持续的积累，为什么多数人会半途而废？关键在于，你是否建立起了自己的创造系统？没有创造的需求牵引，没有创造所带来的成就感，积累的动机就会逐渐枯竭；让自己成为一个创造者、生产者；这样，自我教育就会成为天然的需求；在大教育家苏霍姆林斯基眼中，这是教育的关键问题。我慢慢明白了，为什么我不快乐，因为我总是期待一个结果。看一本书期待它让我变得深刻；吃饭、游泳期待它

医者仁心_377·2024-09-08 16:47

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲后端优化（2）

上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）

晒月光12138·2024-09-08 13:10

C++学习笔记（10）

三、其它操作1）queue&operator=(constqueue&q);//赋值。2）voidswap(queue&q);//交换。3）booloperator==(constqueue&q)const;//重载==操作符。4）booloperator!=(constqueue&q)const;//重载!=操作符。189、STL其它容器一、array（静态数组）1）物理结构在栈上分配内存，创建

月夕花晨374·2024-09-08 13:06

2024年最新iOS 语言基础&；初探 Xcode 工具_xcode 入门(1)，BAT这种大厂履历意味着什么

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新如果你需要这些资料，可以戳这里获取Xcode工程体系Xcode工具简介首先我会介绍主要的开发工具

2401_84830208·2024-09-08 12:29

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

关于隐语架构概览的知识

学习笔记：一、隐语架构的层次结构隐语架构自底向上包括以下几个层次：硬件层（或称TEE层/TCS层）：主要涉及到硬件层面的安全保障，尤其是对于可信执行环境（TEE）的支持。

m0_67966665·2024-09-08 11:25

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

线性代数学习笔记8-4：正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A

正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过，正定矩阵是一类特殊的对称矩阵：正定矩阵满足对称矩阵的特性（特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目）另外，正定矩阵还具有更好的性质（所有特征值都为正实数、所有主元都为正实数、左上角的所有任意k阶（10(x≠0)\mathbf{x}^{T}\boldsymbol{A}\mathbf{x}>0\quad

Insomnia_X·2024-09-08 06:49

2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(1)

3.iptables表（tables）和链（chains）下面的表格展示了表和链的对应关系。表（iptables）链（chains）INPUTFORWARDOUTPUTPREROUTINGPOSTROUTIINGFILTERNATMANGLE提示：所有链名都要大写4.表及其链的功能Filter表主要和主机自身有关，真正负责主机防火墙功能的（过滤流入流出主机的数据包）。filter表是iptabl

2401_86394219·2024-09-08 04:37

2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(2)

2、Netfilter/iptables是表的容器，iptables包含的各个表(filter,NAT，MANGLE,RAW）3、iptables的表又是链的容器。链：INPUT,0UTPUT,FORWARD,PREROUTING,POSTROUTING4、链是规则容器：5、规则：一条条过滤的语句3.iptables表（tables）和链（chains）下面的表格展示了表和链的对应关系。表（ipt

2401_86394221·2024-09-08 04:37

2024年最新2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables(1)，2024年最新含BATJM大厂

为了做好运维面试路上的助攻手，特整理了上百道【运维技术栈面试题集锦】，让你面试不慌心不跳，高薪offer怀里抱！这次整理的面试题，小到shell、MySQL，大到K8s等云原生技术栈，不仅适合运维新人入行面试需要，还适用于想提升进阶跳槽加薪的运维朋友。本份面试集锦涵盖了174道运维工程师面试题128道k8s面试题108道shell脚本面试题200道Linux面试题51道docker面试题35道Je

2024spring·2024-09-08 04:07

2024年最新2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables，2024年最新最新Linux运维高级面试题汇总

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取！一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！–flush-F[chain]Deleteall

2024云技术·2024-09-08 04:37

道德经学习笔记19

绝圣弃智，民利百倍；绝仁弃义，民复孝慈；绝巧弃利，盗贼无有。此三者，以为文不足，故令有所属，见素抱朴，少私寡欲。王弼注:圣智，才之善也；仁义，（人）【行】之善也；巧利，用之善也。而直云绝，文甚不足，不令之有所属，无以见其指。故曰此三者以为文而未足，故令人有所属，属之于素朴寡欲。

开心本人·2024-09-08 04:52

git学习笔记

最近在做项目整改，接触到一些git的高阶用法，让我不得不多方搜集资料，恶补了一下git。一、git原理git的官方文档有非常详细的介绍git的底层实现，在此膜拜一下linus大神。但是我觉得这一张图会更加清晰：图中左侧为工作区，右侧为版本库。在版本库中标记为"index"的区域是暂存区（stage/index），标记为"master"的是master分支所代表的目录树。图中我们可以看出此时"HEA

送你一朵小莲花·2024-09-08 03:27

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

FreeRTOS学习笔记（二）任务基础篇

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、任务的基本内容1.1任务的基本特点1.2任务的状态1.3任务控制块——任务的“身份证”二、任务的实现2.1定义任务函数2.2创建任务2.3启动任务调度器2.4任务的运行与切换2.4.1利用延时函数2.4.2利用中断2.5任务的通信与同步2.6任务的删除2.7任务的通知2.8任务挂起和恢复三、相关辅助API函数前言在

云雨歇·2024-09-08 02:55

Effective Java 学习笔记--36-38条枚举类型

目录枚举之前--int常量枚举类型枚举类型的特性自定义方法和域的设置实例的统一行为实例的不同行为switch语句抽象方法公共接口策略枚举用实例域代替默认序数枚举集合EnumSetEnumMap枚举类型用于定义一组固定的命名常量，在枚举类型中定义的每一个枚举常量都是枚举类型的一个实例，而且这个实例是不可变的。枚举之前--int常量枚举类型是Java5版本引入的，在引入之前通常使用int常量来表示枚举

Chengweili1202·2024-09-08 01:12

Effective Java学习笔记---------方法

检查参数的有效性使用Objects.requireNonNull方法来检查是否是null每当编写方法或者构造器的时候，应该考虑它的参数有哪些限制，应该把这些限制写到文档中，并且在这个方法体的开头处，通过显示的检查来实施这些限制必要时进行保护性拷贝Data已经过时了，不应该在新代码中使用（newData（））对于构造器的每一个可变参数进行保护性拷贝，例如：packagecodeTemplate.ef

年糕coder·2024-09-08 00:07

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？

ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Vue + ElementUI 实现全国各个省份相对应城市的联动选择_vue+elementui 省市区联动

打开全栈工匠技能包-1小时轻松掌握SSR两小时精通jq+bs插件开发生产环境下如歌部署Node.js开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】网易内部VUE自定义插件库

2401_84617681·2024-09-07 22:52

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4

Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优