深入机器学习第19页

C#中List集合使用Remove方法详解——List使用Remove方法需要注意的坑？

本文将深入探讨List.Remove方法的使用、底层原理

猿享天开·2024-09-05 02:46

Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩详解及解决方案

本文深入探讨这三个问题的成因、影响，并提供有效的解决策略，最后通过代码示例展示如何在实际项目中实施这些策略。

CopyLower·2024-09-05 01:09

深入解析微软Edge浏览器：探索其功能与应用

本文将全面解析微软Edge浏览器，从其历史背景、核心功能、性能表现、安全特性到实际应用场景，带领读者深入了解这款浏览器的优势和使用技巧。

concisedistinct·2024-09-05 01:08

全面指南：在MySQL中实现数据备份的策略规划

本文将深入探讨如何在MySQL中实现数据备份的策略规划，包括备份类型、备份频率、存储管理、自动化备份以及备份验证。

2401_85812053·2024-09-05 01:07

linux常用shell指令学习笔记总结【更新中...】

并且该文档在后期会随着学习的深入不断补充完善。资料仅供学习交流使用。作者：Aliven8881、简介shell是一个程序，他在用户和操作系统提供了一个面向行的可交互接口。

Aliven888·2024-09-05 00:36

深度解析：纸巾群链接背后的秘密：鲜为人知的真相大揭秘！

今天，我将带大家深入纸巾群的内部，一一解析那些令人好奇的链接背后的故事。纸巾群，这个看似普通的微信群或QQ群，实则暗藏玄机。群内不断涌现的优惠链接，像是一道道神秘的门户，吸引着群友们点击、购买。

古楼·2024-09-04 23:46

深入解析：ArrayList与LinkedList的抉择之道

它们各有特色，各有千秋，本文将深入剖析这两者的差异，在面对实际开发时，能够做出更合理的选择。2.用途ArrayList：适用于需要频繁访问元素（通过索引）的场景，如遍历、搜索等。

BrightChen666·2024-09-04 23:59

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

微信公众号能不能赚钱？探索公众号盈利的可能性

随着公众号的普及和发展，人们对其商业价值的探索也日益深入。那么，微信公众号究竟能不能赚钱呢？本文将就此问题进行深入探讨，分析公众号盈利的可能性及其实现方式。

氧惠帮朋友一起省·2024-09-04 20:11

Spring Framework技术学习

本文将引导读者深入了解SpringFramework的核心概念、主要特性和使用方法，并通过示例代码展示其在实际项目中的应用。

小码快撩·2024-09-04 20:39

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

代码随想录训练营 Day50打卡图论part01 理论基础 98. 所有可达路径

DFS从起点开始，选择一个方向深入到底，遇到死胡同再回溯，换一个方向继续探索。这种方式适合解决路径和组合问题，常与递归和回溯算法结合使用。BFS：广度优先，层层推进。

那一抹阳光多灿烂·2024-09-04 19:06

微信公众号靠什么赚钱？揭秘其盈利之道

本文将为您深入剖析微信公众号的盈利之道。公众号流量主就找善士导师（shanshi2024）公众号：「善士笔记」主理人，《我的亲身经历，四个月公众号流量主从0到日入过万！》

高省爱氧惠·2024-09-04 19:18

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

观测云核心技术解密：eBPF Tracing 实现原理

eBPFTracing利用这一技术，对系统调用、内核函数等进行跟踪，从而实现对应用行为的深入洞察。与传统的监控方式相比，eBPFTracing具有以下优势：无侵入性：无需修改应用代码即可进行监控。

观测云·2024-09-04 18:29

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

构建MySQL的灾难恢复策略：全面指南

本文将深入探讨如何在MySQL中实现数据恢复的灾难恢复策略，包括备份策略、复制技术、故障转移机制和恢复流程。1.灾难恢复的重要性灾难恢复计划的目的

2401_85812053·2024-09-04 16:51

商业分析能力是怎样炼成的？

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。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

网络模型与ARP详解

再深入了解一些原理的东西，比如IP选址、ARP实现与ARP攻防。我学习的网络模型总结：从我访问一个google开始，在浏览器中访问http://w

zhj574182446·2024-09-04 15:11

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

阿里云技术深度解析与实战应用：构建高效短信验证系统

本文将深入探讨阿里云的技术特点，并以构建高效短信验证系统为例，展示阿里云在实际应用中的技术优势和代码实现。阿里云技术特点高性能与可扩展性阿里云通过自研的飞

我的运维人生·2024-09-04 13:58

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

深入解析Spring Boot中的`@Transactional`注解

一、@Transactional注解概述1.1什么是@Transactional@Transactional是Spring框架中用于声明式事务管理的注解。通过在方法或类上添加@Transactional注解，Spring会自动将该方法或类中的数据库操作纳入到事务管理中，从而保证这些操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（即ACID属性）。1.2@Transactional的作用@Transactio

一休哥助手·2024-09-04 13:25

策略变更管理：MySQL数据备份策略的持续优化之路

本文将深入探讨如何在MySQL中实现数据备份的策略变更管理，包括变更的规划、实施、测试和文档化。

2401_85760095·2024-09-04 12:22

《疾病的模样》：告诉你疾病的真相

在医院的时候，我就在想有没有比较好的科普医学书籍，内容要真实有效深入浅出，既不能像专业书籍那样晦涩难懂，又不能像标题党那样误人子弟，作者

梅廷芳先生·2024-09-04 12:14

数据传输安全——混合加解密

本文将深入探讨如何利用Hutool库实现AES与RSA混合加密解密方案，并进一步扩展其背后的技术原理及具体的应用场景。

SheldonChang·2024-09-04 12:51

微服务架构中的注册中心：深入探讨与实际应用

微服务架构中的注册中心：深入探讨与实际应用在微服务架构中，服务的注册与发现是一个核心组件，它确保了服务之间的动态通信和协调。

需要重新演唱·2024-09-04 12:20

深入了解 Nmap：网络安全扫描工具的强大功能与实战应用

1.什么是Nmap？Nmap（NetworkMapper）是一款开源的网络扫描工具，被广泛用于网络发现、管理和安全审计。自1997年由GordonLyon（Fyodor）发布以来，Nmap一直是网络管理员、安全专家、渗透测试人员的重要工具。Nmap支持多种操作系统，包括Windows、Linux、MacOS和其他类Unix系统。Nmap的功能不仅限于端口扫描，还可以执行操作系统检测、服务版本检测、

Hello.Reader·2024-09-04 12:18

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

Qt/C++ 音视频开发 - FFmpeg保存裸流

数据分析：对原始音视频数据进行深入分析时，

鱼弦·2024-09-04 11:42

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

探究 WebSocket 的底层实现原理

要想充分发挥WebSocket的强大功能并应对复杂的应用场景，深入剖析其底层实现原理是关键所在。本文将以专业且详尽的视角，引领您深入WebSocket的技术内核，揭示其背后精妙的设计与实现机制。

马丁的代码日记·2024-09-04 10:07

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

心理咨询详细说明及常见问答汇总1

陈教练的礼物·2024-09-04 08:31

D050+七组桔子+美国公认学习第一本书《学习之道》读书笔记

他的传奇经历，他的学习之道值得我们深入学习。翻看封面封底，被这种终身学习态度打动，记录封底几句金句送给孩子和自己，就像那个吉田医生一样带在身上，时刻激励自己“先学

桔子_b5af·2024-09-04 08:23

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

探索C++编程技巧：计算两个字符串的最长公共子串

本文将详细介绍如何编写一个函数来解决这个问题，并深入探讨相关的编程技巧和优化方法。目录引言问题描述解决思路实现步骤基础实现动态规划优化代码示例复杂度分析总结

清水白石008·2024-09-04 08:52

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

深入理解：一次网络请求的全过程解析

当我们在浏览器中输入一个网址并按下回车，或者当一个移动应用向服务器请求数据时，背后发生了一系列复杂的过程。了解这些过程不仅有助于理解网络通信的原理，也有助于优化应用的性能和安全性。一、DNS解析：从域名到IP地址输入URL：用户在浏览器或应用中输入URL（如www.example.com）。DNS查询：浏览器首先检查本地缓存中是否有该域名对应的IP地址。如果本地缓存没有，浏览器会向DNS服务器发起

小于负无穷·2024-09-04 07:50

深入解析 ESLint 配置：从零到精通

深入解析ESLint配置：从零到精通ESLint是一个强大的代码检查工具，主要用于识别JavaScript和其他支持的语言中的常见编程错误，并强制执行一致的编码风格。

bigbig猩猩·2024-09-04 06:42

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

从容作业3

其实我读过挺多的文言文，以及现代白话小说，比如鲁迅，张爱玲，汪曾祺的，都读过不少，但是我觉得以前的阅读可能浮光掠影的比较多，没有深入仔细地品味这些语言，导致自己从这些优秀作品当中获益比较少。

从容2·2024-09-04 05:45

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

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