深入浅出解读机器学习

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。
AndrewHZ·2025-02-19 01:07

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

tomcat责任链设计模式 FilterChain原理解析

今天晚上花了些时间debug了下tomcat,注意观察了下tomcat内部过滤器的实现,其实tomcat内部过滤器采用了责任链的设计模式,(其实struts2拦截器那一块采用了相似的设计模式)，以下是个人对源码的解读
mengxiangsun·2025-02-19 00:55

【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined

【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined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
云天徽上·2025-02-18 23:14

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-02-18 22:07

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

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·2025-02-18 22:06

Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解

HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:03

如何在Python上安装xgboost？

在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。
cda2024·2025-02-18 22:32

从零开始掌握哈夫曼树：数据压缩与Python实现详解

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解：Python实现与经典应用场景06
吴师兄大模型·2025-02-18 21:54

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

机器学习基本库之Pandas

Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv
莫 名 其 妙·2025-02-18 19:37

字节跳动AI编程神器Trae深度解读与使用研究

本研究将对Trae进行全面解读，并详细介绍其使用方法，旨在帮助开发者深入了解
LCG元·2025-02-18 19:04

从表征视角看VLLM--总讲（万字专栏，持续更新）

欢迎私信交流本专栏解读的模型：各个模型的详细解读请阅读本专栏的其它文章，内容详实，但突出重点，可以帮助读者对于具体的模型、尤其是模型的表征问题有非常完备的理解。
仙人球小熊·2025-02-18 19:25

【DeepSeek】DeepSeek 如何应用于政务系统？

以下从应用场景、技术支撑、实际成效及未来方向等方面进行深度解析：一、核心应用场景智能公文处理政策解读与文件起草：DeepSeek基于自然语言处理（NLP）技术，可自动生成公文初稿，结合政务语境提取关键信息
深度求索者·2025-02-18 18:52

深度解析HTTP/HTTPS协议：从原理到实践

深入浅出HTTP/HTTPS协议：从原理到实践前言在当今互联网世界中，HTTP和HTTPS协议如同空气般存在于每个网页请求的背后。作为开发者或技术爱好者，理解这些基础协议至关重要。
和舒貌·2025-02-18 18:43

【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码

标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。
默默科研仔·2025-02-18 18:09

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
饮长安千年月·2025-02-18 18:08

【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习

1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习
熔光·2025-02-18 18:08

深入 Python 执行模型：掌握程序运行的底层逻辑

本文将深入解读Python执行模型，带你全面了解Python程序的运行机制，包括程序结构、命名与绑定规则、异常处理方式等关键内容。
tekin·2025-02-18 17:04

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！
dami_king·2025-02-18 17:02

DeepSeek行业应用实践报告100+份汇总解读|附PDF下载

原文链接：https://tecdat.cn/?p=40240在当下快速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的核心力量。AI大模型的出现，更是为众多领域带来了全新的发展机遇与挑战。本报告聚焦于AI大模型中的佼佼者——DeepSeek，通过深度剖析其技术特性、应用场景、市场表现以及未来趋势，为读者呈现一个全面且深入的AI行业发展图景。本报告汇总洞察基于文末157份DeepSeek行
·2025-02-18 17:32

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove
Dontla·2025-02-18 17:58

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。
胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
Shenrn_·2025-02-18 14:34

系统架构的五个层次_多视角解读一个典型的企业IT系统部署架构

在企业实践中，开发或引进一个IT系统时，架构设计工作是后续系统开发、部署的前提，因此无论是作为企业甲方项目经理还是乙方实施经理，都需要对系统的架构进行合理设计并评估架构的合理性。没有合理的架构设计，可以说就是没有理清系统的逻辑层次，没有考虑清楚系统的核心要素，会为系统后续的开发、部署和运行带来极大隐患和不确定性。在很多企业中，缺少架构设计或者架构未经专家评审，后续的所有流程都无法推进，连最基础的开
没吃药的小沙弥·2025-02-18 14:01

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业
gs80140·2025-02-18 13:55

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

vtk文件格式解析

这里详细解读vtk文件格式。
西安光锐软件·2025-02-18 12:11

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。
StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w
y江江江江·2025-02-18 11:32

React源码解读

配置React源码本地调试环境本次环境构建采用了node版本为16、react-scripts版本号为3.4.4，源码下载地址react源码调试:react源码调试环境使用create-react-app脚手架创建项目npxcreate-react-appreact-test进入刚刚下载的目录，弹射create-react-app脚手架内部配置//在npmruneject之前，手动将项目packa
程序员小续·2025-02-18 10:24

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。
AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

python的scapy解读pcap包

好的，下面是一个使用Python和scapy库来解读pcap文件的示例代码。scapy是一个非常强大的网络数据包处理库，可以用来捕获、解读和生成网络数据包。
AI拉呱·2025-02-18 06:12

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。
AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等
村北头的码农·2025-02-18 04:51

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。
大懒猫软件·2025-02-18 04:46

SpringBoot中使用@Value注解读取配置文件的属性值

目录注意事项一注意事项二SpringBoot项目中使用@Value注解读取配置文件的属性值，将值赋给类中的属性，这是很常见的操作，示例如下：@ComponentpublicclassUser{@Value
练川·2025-02-18 04:15

spring 约定优于配置 spring boot约定大于配置

开发人员仅仅需要规定应用中不符合约定的部分约定优于配置，也有很多人解读为：约定大于配置，约定好于配置，习惯大于配置等。但它们都表明了一个意思，并不是说零配置。或者说零配置并不是
木鱼-·2025-02-18 03:44

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。
谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

Hbase深入浅出

目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce，可以理解为一种计算框架。而HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存
天才之上·2025-02-18 03:13

深入浅出了解HBase及RDD编程

深入浅出了解HBaseHBase简介架构HBase是什么样的数据库？关键是数据模型关键要素：什么是单元格时间戳的功能是什么？
山海王子·2025-02-18 03:11

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-02-18 03:09

【AI日记】24.10.30 做项目的一些前期准备工作

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】工作工作1内容：看AI大佬访谈B站地址：SamAltman最新5月播客长篇访谈|@All-In播客2024.5.11时间：1.5小时评估
AI完全体·2025-02-18 00:09

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态
AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密
·2025-02-18 00:37

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。
weixin_39576066·2025-02-17 23:49

揭秘！考 BDA 所需强度指南

推荐书籍《深入浅出数据分析》《精益数
东总学长同济预备研0·2025-02-17 23:18

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。
望云山190·2025-02-17 22:40
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