深入浅出解读机器学习

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

从鸡肉高汤到记忆的魔法再到有效提示的艺术

本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆

步子哥·2024-09-16 10:22

读书||陶新华《教育中的积极心理学》1—28

2、人的大脑皮层在进行智力活动时，都伴有皮下中枢活动，对这些活动进行体验请假，并由此产生了情感解读。人的情绪情感体验总是优先于大脑的

流水淙淙2022·2024-09-16 09:56

数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首

当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向

张三叨·2024-09-16 08:58

nosql数据库技术与应用知识点

知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用

皆过客，揽星河·2024-09-16 08:42

Python开发常用的三方模块如下：

4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机

换个网名有点难·2024-09-16 08:09

Python实现简单的机器学习算法

Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

遥感影像的切片处理

这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。

sand&wich·2024-09-16 06:23

深入浅出 -- 系统架构之负载均衡Nginx的性能优化

一、Nginx性能优化到这里文章的篇幅较长了，最后再来聊一下关于Nginx的性能优化，主要就简单说说收益最高的几个优化项，在这块就不再展开叙述了，毕竟影响性能都有多方面原因导致的，比如网络、服务器硬件、操作系统、后端服务、程序自身、数据库服务等，对于性能调优比较感兴趣的可以参考之前《JVM性能调优》中的调优思想。优化一：打开长连接配置通常Nginx作为代理服务，负责分发客户端的请求，那么建议开启H

xiaoli8748_软件开发·2024-09-16 05:50

樊登读书人是如何学习的？

这本书听完樊登老师的解读后，我觉得有必要自己好好的复盘写下来，真正想写的时候才发现我记住的没多少，那就按照叶武斌老师的说法，烂开始好结果，能记下多少复述多少，写下自己的感悟。人是如何学习的呢？

恒如止水·2024-09-16 05:16

ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程

Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。

设计师早上好·2024-09-16 04:39

[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。

YuanDaima2048·2024-09-16 04:39

机器学习-聚类算法

机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！

不良人龍木木·2024-09-16 03:06

探索ASPICE V3.1：汽车行业软件开发的中文指南

这是一篇专为国内汽车行业开发者、质量管理者准备的深度解读，旨

阮懿同·2024-09-16 02:00

《拖延心理学》（一）你为什么会拖延？|木盒笔记

，解读人杨坚。有人说拖延就像巨大的泥沼，让

纯se蓝调·2024-09-16 02:21

JVM源码分析之堆外内存完全解读

概述广义的堆外内存说到堆外内存，那大家肯定想到堆内内存，这也是我们大家接触最多的，我们在jvm参数里通常设置-Xmx来指定我们的堆的最大值，不过这还不是我们理解的Java堆，-Xmx的值是新生代和老生代的和的最大值，我们在jvm参数里通常还会加一个参数-XX:MaxPermSize来指定持久代的最大值，那么我们认识的Java堆的最大值其实是-Xmx和-XX:MaxPermSize的总和，在分代算法

HeapDump性能社区·2024-09-16 02:18

作业二十八：《佐贺的超级阿嬷》解读三：生活很难，但也要笑着活下去。

晚上别提伤心事，难过的事情留到白天再说，也就不算什么了。——《佐贺的超级阿嬷》当今社会，竟争非常激烈，很多人难免会有这样的情绪：消极、悲观、失望、抱怨、挫败感……如果带这些情绪生活，日子就难熬今天我们学习超级阿嬷是如何把日子过的有滋有味，如何在平淡生活的鸡毛蒜皮里发现快乐？昭广用阿嬷的故事把答案告诉了我们，永远不要忘记发现生活的美好香乐趣。图片发自App一、不是每个人都能顺顺利利的度过一生，也不会

维伊的屋子·2024-09-16 02:18

一文让你彻底搞懂什么是VR、AR、AV、MR

本文将为你详细解读四种常见的现实增强技术：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）和增强虚拟（AV），让你彻底搞懂它们之间的区别与联系。一、虚拟现实（VR）1.什么是VR？

码上飞扬·2024-09-16 01:52

未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？

一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。

cesske·2024-09-16 01:19

轻量级模型解读——轻量transformer系列

文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读

lishanlu136·2024-09-16 01:18

python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法

numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。

江平舟·2024-09-15 23:40

【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数

欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。

二七830·2024-09-15 23:04

【中国国际航空-注册_登录安全分析报告】

暴力破解密码，造成用户信息泄露2.短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉3.带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下

风控牛·2024-09-15 22:01

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。每当面对新的环境和新的物体实例时，都需要进行昂贵的数据收集和标注工作。研究贡献：解决方法：本文提出了一种简单的方法，可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察：研究者的关键洞察是，仅仅确保“局部真实感”（patc

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio

小嗷犬·2024-09-15 22:59

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net

愿风去了·2024-09-15 21:11

机器学习-------数据标准化

什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（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·2024-09-15 20:02

Spring @Async 深度解读：默认线程池执行器的配置与优化

在Spring中，@Async注解用于异步执行方法。默认情况下，@Async注解的任务是由一个线程池执行的。然而，这个默认的线程池是如何初始化的呢？本文将深入探讨这一过程，帮助你理解Spring异步任务背后的线程池执行器的初始化原理。1.@Async的基本使用首先，让我们快速回顾一下@Async的基本用法。@Async通常用于标注在需要异步执行的方法上，比如：@Servicepublicclass

小码快撩·2024-09-15 19:28

两种方法判断Python的位数是32位还是64位

Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。

sanqima·2024-09-15 17:14

用了这么多年的PCA可视化竟然是错的！！！

本文启发于上周开的单细胞转录组课程，本次课程由资深单细胞算法研究者戴老师主讲，深入浅出，各部分分析原理从理论到应用层面解释透彻，最新流程，最新代码，绝对值得学习。

生信宝典·2024-09-15 14:27

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商

LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商引言在人工智能和机器学习领域,LangChain已成为一个强大而灵活的框架,允许开发者轻松集成各种AI服务提供商。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:34

机器学习VS深度学习

机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。

nfgo·2024-09-15 11:28

大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（

2401_84572577·2024-09-15 10:20

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

1.基本概念机器学习：发明算法将数据转化为智能行为数据挖掘VS机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备过程：数据——>抽象化——>一般化。

苹果酱0567·2024-09-15 09:43

《最好的晚年》：人生暮年，如何寻找属于自己的幸福与满足？

本书深入浅出地探讨了老年生活的各个方面。作者以他独特的见解，引导我们理解晚年的多种可能性。通过引入

前程似锦LIU·2024-09-15 08:47

解决前端导出excel文件，打开为乱码

但是往往会出现转化后的excel文件内容位乱码的情况，本文中提供了两个解决方案：方案一：用户自定义上传方法添加附件添加附件代码解读：上述代码采用了element-ui的el-upload文件上传的组件。

荔枝，你让我拿什么荔枝！·2024-09-15 08:06

为自己的人生演绎剧本

这则精彩的格言从后来心理学发展的范畴去解读，衍生出两个方向：原生态家庭的影响(追溯童年)、社会群体的影响。从原生态家庭来看，

熊猫胖子哥·2024-09-15 07:12

Python前沿技术：机器学习与人工智能

Python前沿技术：机器学习与人工智能一、引言随着科技的飞速发展，机器学习和人工智能（AI）已经成为了计算机科学领域的热门话题。

4.0啊·2024-09-15 05:14

2019.1.6

1.新版研学行程公众号推送及页面改动，以后继续尝试无logo版行程单方便转发，附带一篇研学政策解读2.百家号，头条号，搜狐号注册认证及审核，后续每天会在上面更新以往研学活动，增加搜索引擎中山大研学和雨滴教育的关联

root_restart·2024-09-15 04:20

Day 2 体会

1.上午个案倾听的环节，如何处理“爱别人”和“爱自己”的话题让我联想到一个画面：两个人拥抱在一起，彼此能听到对方的心跳，这时不管我们说什么，对方都能从爱和美好的角度去解读，因为我们的心靠近了。

张露deer·2024-09-15 03:01

chatgpt赋能python：如何在Python中计算平均值

如何在Python中计算平均值计算平均值是数据分析、统计和机器学习等许多领域中的常见任务。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，为计算平均值提供了多种方法。

tulingtest·2024-09-15 03:59

【笔记】扩散模型（七）：Latent Diffusion Models（Stable Diffusion）论文解读与代码实现

论文链接：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现：CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels（LDM），也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学

LittleNyima·2024-09-15 00:42

Python 初学者入门必知： Anaconda是什么？有什么作用？怎么使用？

Anaconda是一个免费开源的Python和R编程发行版，包含上千个适用于数据科学和机器学习的包。

懒大王爱吃狼·2024-09-14 23:03

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim

本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。

幻风_huanfeng·2024-09-14 23:32

尊重他人

原文解读：乡里人举行迎神驱疫的仪式时，孔子穿着朝服站在东边的台阶上。个人感悟：尊重他人是一种美德，也是一种修养。敬人者，人恒敬之。若想得到他人的尊重，要先懂得尊重他人。

小夭读书·2024-09-14 22:07

橘子郡每天读《论语》第175天/共270天

精华解读仁者必有勇：爱就是你的铠甲如果一个人有仁爱之心，爱家人，爱朋友，爱他人，那么在他关心的这些人陷入困局之时，他一

橘子郡的天空·2024-09-14 21:38

一切皆是映射：AI的去中心化：区块链技术的融合

区块链技术的融合作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：AI，区块链，去中心化，智能合约，共识机制，数据安全，隐私保护，分布式账本技术，机器学习

AI大模型应用之禅·2024-09-14 21:45

第五届核磁机器学习班（训练营：2023.6.5~6.17）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-09-14 20:08

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