深入机器学习第9页

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用AI的具体环节，而不是为了使用AI而找寻应用场景。

·2025-01-17 20:10

深入 Kubernetes 的健康奥秘：探针（Probe）究竟有多强？

深入Kubernetes的健康奥秘：探针（Probe）究竟有多强？“Probe”——这是K8s世界里一个特别常见但又不够“高调”的单词。

·2025-01-17 19:06

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

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南

以下是一篇详细、深入的“单片机的原理及其应用”博客文章示例，适合想要系统学习或深入了解单片机的读者。

wit_@·2025-01-17 19:58

聚焦实践，面向前端 | 12月7日华为云首届开源开发者论坛火热报名中~

议题内容深入业务，聚焦实践，希望与开发者共同探讨在业务选型/业务开发过程中所遇到的问题及

·2025-01-17 19:03

「已结束」HarmonyOS NEXT 技术问答冲榜，等你来战！

为了让大家更深入地探索HarmonyOSNEXT相关技术，我们特别举办这场精彩的技术问答冲榜活动，诚邀各位踊跃加入呀！

·2025-01-17 19:02

云计算技术深度解析与代码实践

本文将深入探讨云计算的技术特点、应用场景，并通过具体的代码使用案例展示如何在云平台上实现一个基本的应用程序。

我的运维人生·2025-01-17 19:27

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

鸿蒙NEXT应用开发训练营毕业总结

通过系统的理论学习和实践操作，我不仅对鸿蒙NEXT应用开发有了深入的理解，还掌握了其核心技能。学习心得在理论知识学习方面，我深入了解了鸿蒙NEXT应用开发的基础概念、框架以及关键技术点。

wjl6259·2025-01-17 19:24

软件测试入门—软件测试的阶段

对于软件测试的初学者而言，深入了解软件测试的阶段划分及其具体工作内容，是开启测试之门的关键。一、测试计划阶段明确测试目标在这个起始阶段，首要任务是清晰地确定测试目标。

Algorithm-007·2025-01-17 19:53

力扣全排列

当递归深入到某一层时，我们在返回上层前移除path中最后添加的数字，恢复现场，尝试其他未选的数字。用循环遍历，然后每次把已

孑么·2025-01-17 18:49

【Go】：深入解析 Go 1.24：新特性、改进与最佳实践

本文将深入探讨Go1.24中引入的各项更新，并通过具体示例展示这些变化如何影响日常开发工作，确保为读者提供详尽而有价值的参考。

寻找09之夏·2025-01-17 18:15

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

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

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS

这套课程叫做《PS教程-小白系统入门课》，包含了16节高质量的视频教程，搭配丰富的练手素材，跟着我一起，一步步深入了解Pho

Java徐师兄·2025-01-17 16:33

【Linux探索学习】第二十六弹——进程通信：深入理解Linux中的进程通信

Linux探索学习：https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_12805278.html?spm=1001.2014.3001.5482前言：在Linux操作系统中，进程通信（IPC）是操作系统的一项核心功能，用于在不同进程之间交换数据或信号。这种能力在多任务操作系统中尤为重要，因为进程之间通常需要协作完成复杂的任务。本篇文章将详细介绍Linux中的

GG Bond.ฺ·2025-01-17 16:01

开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序在ABM漏斗中的应用探索

摘要：本文旨在深入探讨开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序在目标客户营销（AccountBasedMarketing，ABM）漏斗中的应用，旨在揭示其如何通过智能化、数据化和社交化的方式，

说私域·2025-01-17 16:57

RAG技术详解：构建高效、可信赖的知识检索系统

组织可以更好地控制生成的文本输出，并且用户可以深入了解LLM如何生成响应。LLM知

向日葵花籽儿·2025-01-17 15:55

【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

特斯拉Model 3和Model Y的热管理与热泵技术探究

文章深入探讨了特斯拉Model3的主动液冷系统和ModelY的热泵系统，以及如何通过温度控制确保电池性能，提升驾驶舒适性，并降低能耗。

沉默的大羚羊·2025-01-17 15:52

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

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。与标准的二维卷积（处理图像）不同，3D卷积在三个维度（通常是深度、高度和宽度）上操作。在这个图示中，我们可以看到一个3x3x3的卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置，卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和，

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”：电子电气架构详解与选型指南

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-01-17 15:19

从线索到成交，CRM系统助力销售全流程绩效分析

客户关系管理（CRM）系统通过提供销售全流程的绩效分析能力，帮助企业深入了解销售活动的各个环节，从而优化销售策略，提高销售效率和业绩。

·2025-01-17 15:51

如何解决MySQL 的深度分页问题？

本文将深入探讨MySQL中LIMIT...OFFSET...语法带来的性能挑战，并介绍一种更高效的解决方案——游标分页方法（CursorPagination）。

·2025-01-17 15:43

区块链主链公链最新动态：知识干货大分享

在区块链的世界里，主链和公链犹如基石般撑起了整个生态体系，近期它们的发展可谓日新月异，诸多新消息值得深入探究。技术革新上，以太坊一直是主链中的焦点。

·2025-01-17 15:42

如何制作复杂产品的数字产品说明书

一、产品剖析：掌握核心架构制作数字说明书前，要像拆解精密仪器一样，对复杂产品进行深入研究。以智能手机为例，需了解芯片组如何驱动系统、摄像头模组成像原理以及电池管理系统的运行机制等。

·2025-01-17 14:41

【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

深入解析MySQL的EXPLAIN：指标详解与索引优化

MySQL中的EXPLAIN语句是一个强大的工具，用于分析和优化SQL查询。通过EXPLAIN，你可以了解MySQL查询优化器是如何执行你的查询的，以及是否有可以改进的地方。本文将详细讲解EXPLAIN输出的各项指标，并说明如何利用这些指标来优化索引结构和SQL语句。一、EXPLAIN的基本使用EXPLAIN语句用于分析SELECT语句的执行计划。当你在SQL语句前加上EXPLAIN关键字时，My

·2025-01-17 14:38

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

汇聚前沿｜思腾合力邀您共赴可信联邦学习·武汉站

为了推动可信联邦学习技术的深入发展，促进学术界与工业界的交流与合作，思腾合力诚挚地邀请您参加“可信联邦学习·武汉站”活动，共同探索可信联邦学习的未来之路。

·2025-01-17 14:37

【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

技术十年-记录十年技术经历，2024年最新HarmonyOS鸿蒙面试自我介绍范文

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提

2401_84166672·2025-01-17 14:07

【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

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