深度+机器学习第34页

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

算法驯化师·2024-08-24 13:13

掌握音频核心：Swift 中 Core Audio 的深度应用与实践

标题：掌握音频核心：Swift中CoreAudio的深度应用与实践在数字时代，音频处理已成为应用开发中不可或缺的一部分。

杨哥带你写代码·2024-08-24 11:30

Node 删除目录

深度优先删除letfs=require('fs');letpath=require('path');functionrmdir(dir,cb){fs.readdir(dir,function(err,files

草帽lufei·2024-08-24 10:25

锂电池龙头标的深度梳理

随着新能源行业一系列政策的落地，以及新能源汽车的快速成长，锂电池需求随之快速增长，今天就对锂电池行业全产业链进行梳理分析。综合各家机构研报的分析，可梳理出锂电池行业的各大龙头：{1}宁德时代：动力电池龙头全球领先的动力电池企业,连续三年全球排名前三位,2017年出货量全球第一,是配套车型最多的动力电池厂商{2}赣锋锂业：锂业龙头公司已成为全球锂行业上下游一体化的国际领先企业。目前拥有五大类逾40种

王峰xmu·2024-08-24 08:07

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

《为“真学”而教》-⑧行云流水能打开思维通道吗

思考行云流水的课堂是否能做到：让学生深度思考，“一个都不能少”，让学生入乎其内、出乎其外（先学会，然后懂迁移、会应用、能创新），镌入学生灵魂、能够带的走。

师娘·2024-08-24 07:52

跨年复盘，不负韶华

01回顾目标参加格格读书成长营，学习六力成长飞轮--—阅读、践行、写作、链接、演讲、再践行，深度阅读吸收内化，刻意练习输出链接。

飘雪20191129·2024-08-24 07:47

Python和MATLAB和R对比敏感度函数导图

要点深度学习网络两种选择的强制选择对比度检测贝叶斯自适应估计对比敏感度函数空间观察对比目标量化视觉皮质感知差异亮度、红/绿值、蓝/黄值色彩空间改变OpenCV图像对比度对比敏感度函数模型空间对比敏感度估计眼球运动医学研究空间时间颜色偏心率对比敏感度函数模型

亚图跨际·2024-08-24 07:33

二叉树的最大深度

目录1-思路队列——层序遍历2-实现⭐104.二叉树的最大深度——题解思路3-ACM实现原题连接：104.二叉树的最大深度1-思路队列——层序遍历1-借助队列实现层序遍历Queuequeue=newLinkedListres

山脚ice·2024-08-24 06:29

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术，校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。

燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据，即批次大小1。参数更新过程：这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法，随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用于支持向

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

探索网络安全的深度与广度：挑战、策略与未来展望

一、引言在当今数字化的时代，网络已经成为社会运转的核心基础设施之一。从个人的日常通信、娱乐到企业的业务运营、国家的关键服务，几乎所有领域都依赖于网络。然而，随着网络的普及和应用的深化，网络安全问题也日益凸显，成为了我们面临的严峻挑战。网络安全不仅关乎个人隐私和财产安全，也关系到企业的生存与发展，乃至国家的安全与稳定。因此，深入研究网络安全的重要性不言而喻。二、网络安全的内涵与重要性1、网络安全的定

白袍无涯·2024-08-24 03:37

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

js如何实现深度优先遍历和广度优先遍历

最近碰到一个面试题，如何实现深度遍历和广度遍历，深度遍历我们常用，但是广度遍历会少一点，不知道的同学可以一起学习一下，知道的就当巩固知识点吧先说下区别名称采用区别深度优先遍历递归不需要记住所有的节点,所以占用空间小广度优先遍历队列需要先记录所有的节点占用空间大

写写而已·2024-08-24 03:58

#产品体系学习之旅#

以用户为中心的设计a）你自己是产品的深度用户b）不要为了1%的可能，去影响99%的用户c）质量比数量更重要，对活跃用户的关注要远大于新增用户d）关注产品的长期发展（一年以后），而非短期利益（产品、运营、

日日日gungun·2024-08-24 03:25

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

《名人传》｜伟人的苦难史

苹果阅读法似乎不适用这本书，内容有深度。倍数阅读法，卡片阅读法加费曼阅读法，可以读通这本书。

玄春读旅吧·2024-08-24 02:51

WH780——017 语文教学何去何从——2021年秋期末试卷分析

年秋期末试卷分析一、试卷评价拿到语文试卷，我懵了，难度之大，远远超出了三年级孩子的承受范围，教了这么多年，第一次见到小学三年级出题难度系数如此之高：课本中的基础知识只考了34分，需要适度思考的题有13分，需要深度思考的题有

静水深流111·2024-08-24 02:50

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

Android笔试面试题AI答之Kotlin偏门考点总结

Kotlin面试中的偏门考点可能涵盖一些不太常见但具有深度和广度的知识点。

工程师老罗·2024-08-24 02:27

数据治理平台有哪些特色

数据治理提取平台（通常简称为数据治理平台）的特色主要体现在其全面的数据管理能力、先进的技术支持、灵活性与可扩展性、以及对企业数据治理需求的深度契合上。

ShiTuanWang·2024-08-24 01:26

AR技术的深度解读及实际应用

一、增强现实（AR）技术深度解读增强现实（AR）技术是一种将虚拟信息与现实世界相结合的技术。

m0_70960708·2024-08-24 01:24

人工智能在医疗领域的应用与展望

通过深度学习算法，AI可以快速、准确地识别X光片、CT扫描和MRI图像中的病变，辅助医生做出诊

王东韦DvWooo·2024-08-24 01:23

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

关于移动互联数据挖掘在智慧旅游方面的应用

移动互联网的数据挖掘研究方向的具体课题方向包括：用户行为模式：各种应用的不同活跃时间模型、地点模型、操作模型、安装和卸载的模型用户偏好模式：活跃周期和卸载率模型、推荐达成条件模型、关注度模型用户体验模式：点击率和应用功能的深度模型

VLIAN_·2024-08-24 00:21

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。

成为深度学习高手·2024-08-23 23:12

comsol大爆发，你什么时候见过comsol声学+光电+智能超材料+fdtd的联合操作？

在深度学习与超材料融合下，可以实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。

好好学仿真·2024-08-23 23:41

List深度拷贝 demo

importjava.io.ByteArrayInputStream;importjava.io.ByteArrayOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.ObjectInputStream;importjava.io.ObjectOutputStream;importjava.io.Serializable;importjava.

王小工·2024-08-23 22:39

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习--常用的调整张量形状的方法总结

在深度学习中，调整张量的形状是一个常见且重要的操作。它使我们能够调整数据的形式以适应模型的输入要求或进行其他处理。以下是一些常用的调整张量形状的方法，以及这些方法的详细解释和应用场景。

Ambition_LAO·2024-08-23 21:30

深度学习，创新点，模型改进

深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制，各种模型block。

揽星河@·2024-08-23 21:00

深度学习 string 类之模拟实现一个 string 类（C++）

在学习string类时我们认识了很多关于string类的接口，这些接口可以很好的帮助我们解决问题并简化代码，所以接下来我们要自行实现一个string类来加深对string类的理解关于string类的详细讲解参考博文：面向对象程序设计(C++)之String类1.构造与析构函数string类中的构造函数通常有无参与带参构造，这里我们都进行实现并且整合优化usingnamespacestd;names

ZZZ_O^O·2024-08-23 21:00

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎，适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员。常用函数及其参数Dense()全连接层，用于构建神经网络中的线性部分。units:层中的神经元数量。

零度°·2024-08-23 21:56

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction

Linductor·2024-08-23 20:51

Vue3的三种样式控制及实现原理

个人知乎Vue3中一共有三种样式控制，分别是全局样式控制、局部作用域样式控制和深度样式控制，今天我们一起看下这三种样式控制的使用，以及实现的原理是什么。

沐爸muba·2024-08-23 19:19

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

Spring 源码解读专栏：从零到一深度掌握 Spring 框架

前言Spring是Java世界中无可争议的王者框架，它以其灵活、轻量、强大而著称，成为企业级开发的首选工具。然而，很多开发者在使用Spring时，往往只停留在会用的层面，对于其内部实现和设计原理知之甚少。本专栏旨在通过系统化的Spring源码解读，从实践到源码分析，再到设计模式的探讨，带你逐步揭开Spring的神秘面纱，真正掌握这款框架的精髓。专栏目标在这个专栏中，我们将通过以下几个步骤，帮助你深

捕风捉你·2024-08-23 17:03

《深度学习》｜拆解稿1

《深度学习》这本书主要从4个方面来讲解，第1个方面知识体系是如何构建的？第2个方面是深度学习的方法和障碍。第3个方面什么是学习思维与批判性的思维？第4个方面就是一流的达人和探究者是怎么炼成的？

麦子的读书小岛·2024-08-23 16:25

深度学习学习经验——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够利用历史信息来预测当前输出，适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。RNN的关键在于它具有“记忆”功能，可以将前一时刻的信息传递到下一时刻。RNN的这种特性主要体现在它的隐藏状态（HiddenState）和时间步长（Time

Linductor·2024-08-23 15:54

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

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