管道机器学习

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning
大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL
珠峰日记·2025-02-25 22:07

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习
阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取
天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁
天行者@·2025-02-25 20:53

Linux 日志监控与报警系统实操

结合管道过滤关键内容：配合grep提取特定关键字。例子：tail-f/var/log/syslog|grep "error"2.日志文件滚动了解日志文件的滚动机制（如日志按大小或时间切割）。
戴国进·2025-02-25 14:06

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。
看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

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
星环科技·2025-02-25 11:16

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。
Rain松·2025-02-25 10:44

.NET Core Web API架构解析：应用场景与实例详解

NETCoreWebAPI架构解析核心组件：介绍ASP.NETCore框架中的关键组件，如Kestrel服务器、中间件管道、路由等。MVC模式：在WebAPI中的
阿宝Altai·2025-02-25 10:13

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。
威哥说编程·2025-02-25 09:35

初学者推荐学习AI的路径

学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。
ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。
静默.\\·2025-02-25 08:34

linux上实现ose

示例代码这个示例将创建一个简单的OSE，支持基本的调度（使用pthread库）、进程间通信（使用管道）和内存分配。
有趣的我·2025-02-25 08:58

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,
开源技术探险家·2025-02-25 07:55

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量（如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定）之间的关系，并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系，收集到如下2×22×22×2列联表数据（调查了170170170人）：肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中，比如地理系统，会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里，不考虑其他要素的干扰，专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值，叫做偏相关系数。举个简单例子，在研究一个地区的房价时，房价会受到很多因素影响，像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系，就可以用偏相关分
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗
@心都·2025-02-25 06:45

机器学习数学基础：34.点二列

点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中，一个变量是正态连续性变量，取值可以是连续的数值，比如身高、体重、考试分数等；另一个是真正的二分名义变量，其两个类别是天然存在、相互独立的，不能再细分，像性别（男/女）、是否吸烟（是/否）、抛硬币的结果（正面/反面）等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
@心都·2025-02-25 05:11

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps？为什么需要MLOps？MLOpsZoomcamp课程介绍
真智AI·2025-02-25 05:11

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。
部分分式·2025-02-25 04:33

AGI框架探索

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索，我渐渐迷上了AGI通用人工智能。
另一只又死又活的猫·2025-02-25 04:58

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、
jackispy·2025-02-25 01:36

linux/C++ 进程线程

linux/C++进程线程文章目录linux/C++进程线程进程创建进程：跳转执行另一个程序僵尸进程命令与进程树孤儿进程进程间通信匿名管道(Pipe)有名管道(FIFO)共享内存消息队列signal信号基本概念使用方法信号类型处理动作含义信号处理方法发送信号多进程和信号调用可执行程序进程终止
takkto·2025-02-25 00:59

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

机器学习，它也是需要对自己的学习效果进行评估，因为它需要根据结果来调整参数。
溪海莘·2025-02-24 23:57

Topaz Photo AI 人工智能图像处理 降噪

具备图像分辨率提升特性，利用机器学习技术，分析并重建图像的细节，从而保持图像质量同时，显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱
甜于酸·2025-02-24 23:54

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。
宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

嵌入式学习|C语言篇进程间通信（IPC）全面解析与示例

1.2IPC分类体系主要通信方式可分为：传统UnixIPC：管道、FIFOSystemVIPC：消息队列、信号量、共享内存POSIXIPC：改进的消息队列、信号量、共享内存网络
DXX——·2025-02-24 22:46

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

明确目标后，选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten
Evaporator Core·2025-02-24 18:20

计算机基础之操作系统——进程与线程管理（一）

进程之间的资源是相互隔离的，进程之间的通信需要通过进程间通信（IPC）机制，如管道、消息队列、共享内存等。开销较大，因为
查理养殖场·2025-02-24 18:49

全面汇总windows进程通信(三）

在Windows操作系统下，实现进程间通信（IPC,Inter-ProcessCommunication）有几种常见的方法，包括使用管道（Pipe）、共享内存（SharedMemory）、消息队列（MessageQueue
爱上解放晚晚·2025-02-24 18:48

全面汇总windows进程通信(四）

在Windows操作系统下，实现进程间通信（IPC,Inter-ProcessCommunication）有几种常见的方法，包括使用管道（Pipe）、共享内存（SharedMemory）、消息队列（MessageQueue
爱上解放晚晚·2025-02-24 18:48

全面汇总windows进程通信（五）

在Windows操作系统下，实现进程间通信（IPC,Inter-ProcessCommunication）有几种常见的方法，包括使用管道（Pipe）、共享内存（SharedMemory）、消息队列（MessageQueue
爱上解放晚晚·2025-02-24 18:48

全面汇总windows进程通信(一）

在Windows操作系统下，实现进程间通信（IPC,Inter-ProcessCommunication）有几种常见的方法，包括使用管道（Pipe）、共享内存（SharedMemory）、消息队列（MessageQueue
爱上解放晚晚·2025-02-24 18:18

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

OpenCV的最新版本包含了500多个算子，这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用，OpenCV将这些算子分为多个模块，每个模块承担特定的功能。
de之梦-御风·2025-02-24 17:43

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。
AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

使用exec模式与shell模式，执行ENTRYPOINT和CMD的区别

执行模式概览Shell模式：默认模式，会在/bin/sh中执行命令，允许使用shell特性如管道、重定向等
yyytucj·2025-02-24 11:02

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

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·2025-02-24 08:05

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

在机器学习的众多算法中，线性回归宛如一块基石，看似质朴无华，却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一，其原理与应用广泛渗透于各个领域。
紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

AI环境初识

以下是一些主要的技术趋势和流行技术：一、开发框架与深度学习库TensorFlow：由谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛用于研究和生产环境。
网络飞鸥·2025-02-24 07:02

史上最全的Unity面试题（含答案）

一．什么是渲染管道？是指在显示器上为了显示出图像而经过的一系列必要操作。渲染管道中的很多步骤，都要将几何物体从一个坐标系中变换到另一个坐标系中去。
Sindywangkeai·2025-02-24 07:01

如何使用 Postman 自动化 API 测试

在本文中，我们将探讨如何为将在CI/CD管道中运行
pxr007·2025-02-24 06:50

logstash搭建

logstash就是一个具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景
diaojing1918·2025-02-24 05:14

杰和推出面向人工智能应用的AI服务器

如果将大数据看作一个产业，那么数据深挖（挖掘）就是其中一项核心技术，数据深挖（挖掘）通常与计算机科学有关，如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术，而这些恰好是人工智能技术的优势。
weixin_34211761·2025-02-24 04:38

机器学习数学通关指南——微积分基本概念

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Shockang·2025-02-24 03:03

14.11 LangChain VectorStore 架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术

LangChainVectorStore架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术关键词：LangChainVectorStore、向量数据库集成、语义检索优化、文档分块策略、相似度搜索算法1.VectorStore
少林码僧·2025-02-24 03:00

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
子木呀·2025-02-24 02:59
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