深入机器学习第10页

【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

深入解析特斯拉Model 3：传感器技术与整体架构

深入解析特斯拉Model3：传感器技术与整体架构【下载地址】特斯拉Model3整体架构解析资源下载特斯拉Model3整体架构解析资源下载项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial

伍乾廷Questa·2025-01-17 13:34

【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

Python爬取豆瓣图书网Top250 实战

本文将深入探讨如何使用Python爬取豆瓣图书Top250的内容，并将数据分别保存到数据库（SQLite）和文本文档中。

有杨既安然·2025-01-17 13:32

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

优化Elasticsearch搜索性能：查询调优与索引设计

本文将深入探讨如何通过查询调优和索引设计来优化Elasticsearch的搜索性能，从而提高用户体验和系统效率。查询调优优化查询是提高Elasticsearch性能的重要方法。

一勺菠萝丶·2025-01-17 12:29

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

深入探究 Vue 3 中动态组件加载与性能优化

随着前端工程化的深入发展，Vue.js已成为最受欢迎的前端框架之一，其灵活性和生态系统丰富性让开发者爱不释手。然而，当我们开发中大型项目时，性能优化往往成为不得不面对的问题。

桂月二二·2025-01-17 12:27

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

深入HDFS——DataNode启动源码

不过在深入启动源码前，我们先看看它的源码注释：DataNodeisaclass(andprogram)

黄雪超·2025-01-17 12:26

深入HDFS——NameNode启动源码

引入前面我们已经对HDFS有了很多了解，但是光说不练假把式，今天开启深入源码的纯享模式，先来看看NameNode启动流程，在代码层面，到底是如何实现的。

黄雪超·2025-01-17 12:25

Elasticsearch中父子文档的关联：利用Join类型赋予文档的层级关系

在这篇博客中，我们将深入探讨Elasticsearch中的父子索引类型join，包括其工作原理、如何使用以及需要注意的事项。目录前言1.

码到三十五·2025-01-17 12:53

Python 网络爬虫进阶：动态网页爬取与反爬机制应对

因此，本篇文章将深入探讨以下进阶主题：如何处理动态加载的网页内容应对常见的反爬机制爬虫性能优化通过具体实例，我们将探讨更复杂的网络爬虫开发技巧。

m0_74824534·2025-01-17 12:21

其实数据分析，只是在筛选没有准备的人，写给正在求职的你们。。。

奠定理论基础（1-2个月）第二阶段：工具技能学习（2-3个月）第三阶段：实践项目参与（3-6个月）第四阶段：行业知识学习（持续进行）第五阶段：持续学习与提升（长期）3数据分析师如何提升自己的SQL技能深入学习

莫叫石榴姐·2025-01-17 10:07

如何学习Transformer架构

Transformer论文《AttentionisAllYouNeed》与HuggingFaceTransformers库之间的关系，并详细介绍如何利用HuggingFaceTransformers的代码深入学

fydw_715·2025-01-17 10:07

Spring Boot 全局异常处理

本文将深入探讨SpringBoot中全局异常处理的最佳实践，包括如何创建全局异常处理器，如何自定义异常响应，以及如何处理不同类型的异常。为什么需要全局

十二同学啊·2025-01-17 10:34

Spring Boot 统一返回数据格式

SpringBoot提供了多种方式来实现统一的返回数据格式，本文将深入探讨如何在SpringBoot项目中实现这一目标，并提供代码示例和最佳实践。为什么需要统一的返回数据格式？

十二同学啊·2025-01-17 10:34

Nmap使用总结

0X00背景nmap是测试中常用的网络探测工具，但是这回简单的操作，一直了解不深入，现在深入的了解和学习一下。在文章结构上，我把平时常用的内容提前了，以便再次查阅的时候，比较方便。

黑客KKKing·2025-01-17 10:32

如何在 Docker 中限制CPU和内存的使用？

本文将深入探讨有效设置这些限制的实用策略，并提供Dockerfile和DockerCompose的示例。SettingLimitswithDock

·2025-01-17 10:53

Next.js 15 重大更新解析

现在就来深入了解这些新特性。自动化升级工具Next.js15引入了全新的codemodCLI工具，大大简化了版本升级流程。

·2025-01-17 10:51

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

java开发13264·2025-01-17 09:59

跟我一起学 Python 数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅

跟我一起学Python数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅在数据的广袤天地中，我们始终秉持着共同学习、共同进步的理念，希望能引领大家逐步深入Python数据处理的核心领域。

lilye66·2025-01-17 09:29

Web 企业级项目开发：从零到一的学习与实践

下面，我将为您深入探讨Web企业级项目开发的相关内容。一、Web简介Web，全称为WorldWideWeb，是一种基于超文本和超媒体的信息系统。它允许用户通过浏览器访问全球范围内的信息。

阿宝Altai·2025-01-17 08:23

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

RK3399 PCIe 中断处理与映射分析（INTx中断机制源码分析）

憧憬一下·2025-01-17 07:09

Vue3 中如何根据路由动态生成侧边菜单

接下来，我们将深入探讨如何在Vue3中实现这一关键功能。gitCode代码地址：https://gitcode.com/Jiaberrr/vue3-pc-template/overview,gite

Jiaberrr·2025-01-17 07:07

F#语言的计算机基础

本文将深入探讨F#语言的基础知识与计算机科学的关系，以帮助读者更好地理解这一语言的特点及其应用。

编程小筑·2025-01-17 06:05

（双系统）Ubuntu+Windows解决grub引导问题和启动黑屏问题

，安装了双系统（先安装Win，再安装Ubuntu）‍文章目录IntroductionStage1:我看不到任何让我选择系统的界面Stage2:对GRUB的文件的介绍，了解和编辑对GRUB文件的概要介绍深入了解

testtraveler·2025-01-17 06:31

数据仓库的复用性：深入的主题域设计方案

以下是深入的主题域设计方案，涵盖从基础理论、业务分析到技术实现的各个层面，力求全面、实用，适用于复杂业务场景（例如：企业级多租户SaaS系统或跨领域的大型数据仓库建设）。

PersistDZ·2025-01-17 06:00

Docker容器管理实战：从入门到精通

接下来，就带你深入了解Docker容器管理的实战技巧。安装Docker非常简单，以Ubuntu系统为例，只需在终端执行几条命令，就能快速完成安装。安装完成后，便可以开启容器之旅。

·2025-01-17 05:14

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

在本文中，我们将深入探究DeepSeekArtifacts。这是HuggingFa

·2025-01-17 05:12

Java开发-深入理解Redis Cluster的工作原理

RedisCluster深度解析RedisCluster是Redis提供的分布式解决方案，旨在实现高可用性和横向扩展。通过一系列机制，RedisCluster能够有效地管理大规模数据，确保系统的稳定与高效运行。以下将详细介绍RedisCluster的工作原理及其核心组件。核心工作原理1.数据分片RedisCluster将数据分片成多个槽（slot），总共有16384个槽。每个节点负责一部分槽，通过

·2025-01-17 05:36

《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

【前端面试系列】JavaScript比较操作符

二、相等操作符（==）深入解析相等操作符（==）用于比较两个操作数是否相等，且在比较前会进行类型转换。

·2025-01-17 05:30

Redis的缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿

深入理解这些问题的本质及其解决方案，对于构建健壮的缓存系统至关重要。本文将详细阐述这三种缓存问题，并提供切实可行的解决方案，帮助开发者有效应对这些挑战。目录缓存雪崩定义与成因影响解决方案缓存

·2025-01-17 04:56

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

Shell 函数深入解析与实践

在本文中，我们将深入探讨Shell函数的定义、参数传递、以及如何正确获取函数运算结果。本教程旨在为刚入门的新手提供明晰的指南，同时也为有一定编程基础的开发者提供深入理解shell函数的机会。

·2025-01-17 04:25

深入浅出: XML HttpRequest 入门指南

XMLHttpRequest（XHR）技术是构建动态、响应式网站的关键。这项技术使得网页能在不重新加载整个页面的情况下与服务器进行数据交互，极大地优化了用户的交互体验。定义XMLHttpRequestXMLHttpRequest是一种浏览器与服务器进行数据交换的API。尽管它的名字包含“XML”，XHR实际上支持多种数据格式，如JSON、HTML和纯文本等。初期，它主要用于处理XML格式数据，但随

·2025-01-17 04:55

TypeScript 中的类型推断：提升代码安全与开发效率

本文将深入探讨TypeScript中的类型推断机制，常见的推断场景，以及如何在实际项目中有效利用这一特性。什么是类型推断？类型推断是指编译器自动推断出变量或表

·2025-01-17 04:52

ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

Python爬虫：从入门到实践

本文将带你从基础概念出发，逐步深入到爬虫的实战应用，助你掌握这一强大的数据获取技能。一、爬虫基础：开启数据获取

来恩1003·2025-01-17 03:36

有用过kafka的延迟队列功能的人吗

本文将深入探讨这一话题，并分享一些实际应用中的经验和最佳实践。什么是Kafka的延迟队列

xiamu_CDA·2025-01-17 03:33

机器学习——逻辑回归

逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于二分类问题，但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑

口_天_光健·2025-01-17 03:33

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络（FeedforwardNeura

任义礼智信·2025-01-17 02:01

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)

KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1)，适合二分类问题。但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能