李宏毅-机器学习-笔记第23页

python程序员工资高吗？

不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师

lmseo5hy·2025-03-08 11:08

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

C0复习——课堂笔记＜1＞

未来号编程(wlhcode.com)http://oj.wlhcode.com/problemset.php【C0】找偶数题目描述找出1到100间的偶数并输出，每个数一行输入无输出24681012....样例输出2468101214161820222426283032343638404244464850525456586062646668707274767880828486889092949698

玄湖白虎·2025-03-08 11:07

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

Python基础教程学习笔记第九章魔法方法，特性，迭代器

文章目录一，构造函数：\_\_init\_\_二，重写普通方法和特殊的构造函数拓展三，元素访问注意五，函数property5.1property特性5.2静态方法和类方法5.3\_\_getattr__、\_\_setattr__等方法注意六，迭代器iter6.1迭代器协议七，生成器7.1简单生成器7.2递归式生成器注意7.3通用生成器7.4生成器的方法拓展：7.5模拟生成器一，构造函数：__in

只想开始·2025-03-08 10:57

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

数据结构——链式栈模板类实现

数据结构笔记3.1.3链式栈和前面的顺序栈是栈的两种不同实现形式，其实就是顺序表与链式表，区别在于其实现的方式（数组和指针节点），顺序栈指的是其每个节点的物理存储是连续的，因为是使用数组实现的。

razor521·2025-03-08 10:20

项目笔记——RPC框架

文章目录RPC知识流程图什么是RPC为什么用RPC，不用HTTP(拓展)技术栈流程服务注册意义/场景test服务的POJO类服务信息服务实例注册模块主体注册到注册中心注册中心注销场景注销的钩子函数及前置注册中心注销远程调用意义定义接口test重写jdk动态代理的invoke拓展服务发现负载均衡知识使用网络传输netty知识POJO类netty心跳场景及简介串联其它模块消费端生产端业务处理场景实现粘

NUAA庞·2025-03-08 10:47

PyThon最详细入门语法笔记

写在前面：这篇笔记是由本人原创(也是第一篇原创，萌新.jpg)，兄弟萌如果觉得不错的话，可以点个关注或收藏，方便以后查阅呀。

带ta去蒙古国·2025-03-08 10:46

Web3中的AI：一种去中心化智能的完整指南

李升伟引言Web3与人工智能（AI）的结合正在重塑数字世界的底层逻辑。Web3以去中心化、用户数据主权和区块链技术为核心，而AI凭借数据驱动的智能化能力，为去中心化网络注入决策效率和创新活力。

lisw05·2025-03-08 10:44

【蓝桥杯学习笔记】12.数据结构——单调栈

系列文章目录【蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断【蓝桥杯学习笔记】5.矩阵乘法【蓝桥杯学习笔记】6.一图看懂差分数组

Master_L u·2025-03-08 10:13

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

《Python基础教程》第2-4章笔记：列表和元组、字符串、字典

《Python基础教程》第1章笔记https://blog.csdn.net/holeer/article/details/143052930目录第2章列表和元组2.1序列概述2.2通用的序列操作2.3

WalkingComputer·2025-03-08 10:41

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

OSG开发笔记（三十二）：深入理解相机视口、制作支持与主视图同步变换旋转的相机HUD

若该文为原创文章，未经允许不得转载本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/143852695各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究长沙红胖子Qt（长沙创微智科）博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更

长沙红胖子Qt（技术Q群4597637）·2025-03-08 08:19

【QT】-易错点笔记-2025-2-7

1，QListpList；为空不能append()追加，要先new,再用QListpList为空时，确实不能调用append()方法。原因很简单，QList是一个类对象，在C++中，指针本身并不代表它指向的对象。因此，当你有一个指向QList类型的指针时，必须确保它指向一个有效的QList实例。关键问题：如果pList是nullptr（空指针），那么你尝试调用append()时，程序会崩溃，因为n

追心嵌入式·2025-03-08 07:56

SVN学习笔记

SVN学习笔记SVN背景知识SVN，全称Subversion，是一个开放源码的集中式版本控制系统，这里需要注意的一个点就是集中式，所谓的集中式，就是说，SVN管理的所有仓库都位于一个集中的服务器上，如下图所示

颜洛滨·2025-03-08 06:39

linux svn创建资源库,CentOS 7搭建svn服务

一、背景自己平时有记笔记的习惯，回到宿舍笔记就同步不了。打算入手下很火的笔记软件，用着觉得不顺手，目录一多查找不方便，没有英文首字母定位快，想想决定用svn同步，整理出来分享给大家。

你的麦克疯·2025-03-08 06:04

linux | Vim 命令快捷操作

注：本文为过去的“vim使用笔记”。跳转命令跳转命令#：向前查找光标当前所在单词，并跳转到该单词的上一个出现位置。*：向后查找光标当前所在单词，并跳转到该单词的下一个出现位置。

斐夷所非·2025-03-08 06:04

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具，对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。

lisw05·2025-03-08 06:22

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p1-p8

《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天，p1-p8总结，总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器)，1979-1988。2.MS-DOSMicrosoftDiskOperatingSystem的缩写，是一个操作系统(operatingsystem)。3.Moore'sLaw&Moore'ssecondlaw(1)Moore'slawThenumberoft

·2025-03-08 06:52

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-03-08 06:21

RV1126笔记六：人脸识别方案＜四＞

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍人脸识别方案设计逻辑流程图，方案代码分为分为三个业务流程，主体代码负责抓取、合成图像，算法代码负责人脸识别功能。通过摄像头实时采集数据，识别人脸，并提取人脸特征，把特征值和数据库对比后，把名字合合到图像上，通过自带的RTSP库推流，在PC端播放。二、流程图说明：程序初始化后，创建了三个线程：线程一、循环获取VI数据，实时检测人脸，识别人脸，提取特征值，

殷忆枫·2025-03-08 05:39

【嵌入式Bluetooth应用开发笔记】第二篇：上手BLUEZ应用开发

概述BlueZ是一个开源的蓝牙协议栈，提供了丰富的API和工具，支持Linux系统中的蓝牙应用开发。BlueZ提供的API包括D-BusAPI、HCIAPI、L2CAPAPI、RFCOMMAPI、SDPAPI、MGMTAPI等，开发者可以使用这些API实现自己的蓝牙应用程序。BlueZ的架构由多个模块组成，其中主要的模块包括蓝牙协议栈（BluetoothStack）、蓝牙管理器（Bluetooth

林零七·2025-03-08 04:20

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

批量给word添加水印，word魔方顺利完成

这一种方式录制宏，稍微修改代码即可。②通过插件来解决。

VBA说·2025-03-08 02:51

es笔记-提升性能

1.合并请求批量索引，更新，删除多条搜索，多条获取2.优化分段处理刷新和冲刷：刷新会刷新索引快照，使得新建的索引能被搜索到。冲刷将索引的数据从内存写入磁盘合并和合并策略：lucene数据存储在不可变文件中（即分段），会合并分段，使得分段可控，消耗性能，可以限制多久合并一次，分段可以合并到多大等。存储和存储限流：每秒写入字节数3.充分利用缓存过滤器缓存分片查询缓存jvm和操作系统缓存预热器缓存热身4

actionzh·2025-03-08 02:51

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

计算机网络笔记(二)——1.2互联网概述

1.2.1网络的网络起源于美国的互联网现已发展成为世界上最大的覆盖全球的计算机网络。下面，我们先来看看关于网络、互连网、互联网(因特网)的一些基本概念。为了方便，后面我们所称呼的"网络"往往就是"计算机网络",而不是电信网或有线电视网。计算机网络(简称为"网格")由若干节点(node)和连接这些节点的链路(link)组成。网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机或路由器(后续的文章会介绍)等。下面

xiao--xin·2025-03-08 02:46

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

k8s service type_RabbitMQ(k8s)-随手笔记

介绍基于Erlang开发消息队列(AMQP)在分布式系统中,有一些功能我们希望能够提高系统稳定性,比如说支付、订单功能,服务后移,长时间操作的功能,同步数据我们通过监听数据变化实现功能联动特点分布式各节点互相冗余元数据(erlang.cookie,队列、交换机、绑定元数据、vhost元数据)实现分布式集群(类似于session),通过转发达到集群任意节点进入都是集群主节点可以任意增加节点实现集群水

weixin_39873325·2025-03-08 02:42

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

uniapp学习笔记之知识点大总结

文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call

Qiuxuntao·2025-03-07 22:02

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

KubeBlocks

KubeBlocks笔记概述KubeBlocks是一个开源的Kubernetes数据库Operator，旨在帮助用户在Kubernetes上运行和管理多种类型的数据库。

喝醉酒的小白·2025-03-07 20:49

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

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