西瓜书《机器学习》汇总

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的
UnknownBody·2024-09-01 20:46

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。
背包客研究·2024-09-01 20:15

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。
背包客研究·2024-09-01 20:14

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究·2024-09-01 20:14

工具类汇总（更新ing）

前言Android工具类是一些封装好的工具方法的集合，用于简化Android开发中的常见操作和实现特定功能。这些工具类可以帮助开发者更高效地编写代码、提高开发效率和减少重复劳动。一、Intent1.获取应用程序信息（1）从Intent或者URI中读取应用信息从Intent或者URI中读取应用信息APK包的名称、大小、图标等信息是比较困难的，因为Intent或者URI并没有直接提供这些信息。不过，你
望佑·2024-09-01 20:40

人工智能在网络安全领域的应用探索

一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法，能够自动识别网络中的异常行为，如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
亿林数据·2024-09-01 19:39

【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！

如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍✨开场白大家好，我是你们的技术小助手！
风清扬雨·2024-09-01 19:05

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

【Rust】——采用发布配置自定义构建

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2024-09-01 19:04

【Rust】——高级类型

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2024-09-01 18:00

Python在人工智能方面的应用

机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术，它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
Bruce_Liuxiaowei·2024-09-01 18:29

机器学习中的数学——线性代数笔记

线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵：保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上，In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
a_marker·2024-09-01 18:27

【面试经验】产品经理面试常见20个问题汇总

产品实习/产品助理面试应该注意什么？面试贵在知己知彼，咱们在面试之前最好能做一下“押题”，也就是提前想一下面试官可能会问哪些问题，然后在面试之前做好准备。比如下面给大家简单罗列了20道面试高频问题，仅供参考：问题列表1、简单的先做个自我介绍2、为什么觉着自己适合做产品经理3、你认为什么是一款成功的产品4、产品经理的需求来源有哪些？5、产品经理如何进行需求优先级的排布6、产品经理的工作职责是什么？7
litterfinger·2024-09-01 17:24

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

数仓分层架构：DWS

在数据仓库的分层架构中，"DWS"通常指的是数据仓库的"服务层"或"汇总层"，但这个缩写可能根据不同的上下文有不同的含义。以下是几种可能的解释：1.
大连赵哥·2024-09-01 16:11

java常见单词汇总2（非常使用哦）

lang包：字符串类的方法：character类：isLetter():判断是不是字母isDigit():判断是不是数字isWhiteSpace():判断是不是空格isUpperCase():判断是不是大写isLowerCase():判断是不是小写String类：equals():比较对象中值是否相等length():返回字符串长度CompareTo():比较相同索引位置上字符的ASCIIStar
糟糕透了的都精彩极了·2024-09-01 14:31

JAVA常用英语汇总(献给所有英语基础差的同学)

abstract(关键字)抽象[‘.bstr.kt]accessvt.访问,存取[‘.kses]’(n.入口,使用权)algorithmn.算法[‘.lg.riem]annotation[java]代码注释[.n.u’tei…n]anonymousadj.匿名的[.’n.nim.s]’(反义：directlyadv.直接地,立即[di’rektli,dai’rektli])applyv.应用,适用
Gary_____·2024-09-01 13:30

【QNX+Android虚拟化方案】119 - Android USB相关调试命令

汇总链接：《【QNX+Android虚拟化方案】00-系列文章链接汇总》本文链接：《【QNX+Android虚拟化方案】119-AndroidUSB相关调试命令》telnet192.168.1.1//进入
"小夜猫&小懒虫&小财迷"的男人·2024-09-01 13:56

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD
-Helslie·2024-09-01 12:24

AI在科研中的应用：chatgptgpt4的数据分析与机器学习

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
zmjia111·2024-09-01 12:52

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
PhyliciaFelicia·2024-09-01 12:19

全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用

当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455·2024-09-01 12:49

llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2024-09-01 11:18

大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方
2401_84159688·2024-09-01 11:45

VUE 组件

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
.YoIo·2024-09-01 10:04

周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总

为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.12-24.8.18文章汇总-CSDN博客新智元|微调Flux席卷全网，外国小哥一人组一队漫威英雄！
双木的木·2024-09-01 08:26

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代，机器学习作为人工智能领域的核心驱动力
生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

10月2日读写吧群接龙汇总，写吧86，读吧14

每月精品文还需要登记在腾讯文档(汇总入口查看群公告）2022年10月份主题文：“假期”(2000字以上精品文)特别提醒:打卡和接龙要求
小尘老师·2024-09-01 04:00

OSPF路由协议详解----超详细

的工作过程四、OSPF的基础配置五、OSPF协议邻居成为邻接关系的条件六、OSPF接口网络类型七、OSPF的不规则区域八、OSPF的各种LSA---数据库表九、OSPF的优化---减少LSA更新量1.汇总
平凡少年丶·2024-09-01 03:26

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2
weixin_39649965·2024-08-31 23:04

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。
2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。
电气_空空·2024-08-31 20:44

基于javaweb的城乡居民基本医疗信息管理系统设计与开发论文

传统的管理模式，时间越久管理的内容越多，也需要更多的人来对数据进行整理，并且数据的汇总查询方面效率也是极其的低下，并且数据安全方面永远不会保证安全性能。结合数据内
小蒜学长·2024-08-31 20:43

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x
天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各
马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

Go 语言泛型

以下是对Go语言泛型的汇总：**一、泛型简介**在Go1.18及更高版本中引入了泛型，允许函数和类型在定义时使用类型参数，从而可以编写更通用、可重用的代码，避免了大量重复的代码逻辑。
阿贾克斯的黎明·2024-08-31 17:51

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。
全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

C++(Qt)-GIS开发-QGraphicsView显示瓦片地图简单示例2

QGraphicsView显示瓦片地图简单示例2文章目录C++(Qt)-GIS开发-QGraphicsView显示瓦片地图简单示例21、概述2、实现效果3、主要代码4、源码地址更多精彩内容个人内容分类汇总
mahuifa·2024-08-31 13:27

QA 面试问题汇总

3.HaveyouwrittenTestPlan?WhatisaTestPlan?Whatdoesitinclude?Yes.WhatisaTestPlan?ATestPlanisadocumentdescribingthescope,approach,resources,andscheduleofintendedtestingactivities.Itidentifiestestitems,th
cbigame011·2024-08-31 13:53

历年CSP-J初赛真题解析 | 2016年CSP-J初赛阅读程序（23-26）

附上汇总贴：历年CSP-J初赛真题解析|汇总_热爱编程的通信人的博客-CSDN博客#includeusingnamespacestd;intmain(){intmax,min,sum,count=0;inttmp
热爱编程的通信人·2024-08-31 12:19

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件
东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模
2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。
Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：
会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
会飞的Anthony·2024-08-31 09:00
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