读书笔记之《机器学习》

【优秀文章】7月优秀文章推荐

优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者：fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者：zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题
·2025-07-07 19:07

【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析

引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域
智算菩萨·2025-07-07 19:06

【C#之模块化】C#和C++之不同的模块化形式

C#和C++之不同的模块化理念一、前言二、C++和C#的模块化方式1.C++2.C#一、前言C++和C#都支持面向对象编程，但C#通过简化模块化组织，移除了C++中诸如头文件和预处理器等被认为是冗余的设计元素
子夏i·2025-07-07 16:53

通信算法之278：数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计

MIMO(2T2R)-OFDM系统系列–实际工程应用算法代码第一章：系统指标需求拆解分析第二章：通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章：通信业务速率设计及理论解调门限第四章：同步序列设计及同步性能仿真验证第五章：数据业务设计及性能仿真验证第六章：信道模型设计第七章：接收关键算法设计及仿真验证第八章：其它待补充本文目录MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码一、实际项目：系
秋风战士·2025-07-07 16:50

通信算法之287：通信技术点咨询

专业技术咨询方向第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线OFDM系统（SFBC码）帧结构设计第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线
秋风战士·2025-07-07 16:50

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发
枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

【TVM 教程】如何处理 TVM 报错

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-07-07 15:15

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。
·2025-07-07 15:43

QML与C++交互之创建自定义对象

在qml中，我们一般都是希望使用qml做界面展示，而数据处理转由c++处理；在此篇博客，将介绍如何在c++中给qml定义全局对象；在c++中如何定义对象给qml使用。1给qml定义全局对象正常我们定义了一个qml项目后，main函数是这样的：#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QCoreApplication::setAttri
·2025-07-07 14:39

ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4

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·2025-07-07 13:33

SVN笔记之SVN启动模式

SVN开源代码的版本控制系统一、生命周期创建版本库→检出→更新→执行变更→复查变化→修复错误→解决冲突→提交更改二、SVN启动模式首先,在服务端进行SVN版本库的相关配置手动新建版本库目录mkdir/opt/svn利用svn命令创建版本库svnadmincreate/opt/svn/runoob使用命令svnserve启动服务svnserve-d-r目录--listen-port端口-r:配置方式
·2025-07-07 13:01

4.java版spring cloud+spring boot 之SVN 启动模式

SVN启动模式首先,在服务端进行SVN版本库的相关配置推荐分布式架构源码地址手动新建版本库目录mkdir/opt/svn利用svn命令创建版本库svnadmincreate/opt/svn/xxx使用命令svnserve启动服务svnserve-d-r目录--listen-port端口号由于-r配置方式的不一样，SVN启动就可以有两种不同的访问方式方式一：-r直接指定到版本库(称之为单库svnse
不会写代码的女程序猿·2025-07-07 13:00

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标
·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。
·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。
巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

图像分割技术详解：从原理到实践

文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
lanjieying·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
star_and_sun·2025-07-07 12:23

【机器学习&深度学习】多分类评估策略

目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
一叶千舟·2025-07-07 12:22

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。
巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

python profile_python程序之profile分析

操作系统：CentOS7.3.1611_x64python版本：2.7.5问题描述1、Python开发的程序在使用过程中很慢，想确定下是哪段代码比较慢；2、Python开发的程序在使用过程中占用内存很大，想确定下是哪段代码引起的；解决方案使用profile分析分析cpu使用情况可以使用profile和cProfile对python程序进行分析，这里主要记录下cProfile的使用，profile参
·2025-07-07 11:47

JavaScript基础语法之运算符和控制流

JavaScript基础语法之运算符和控制流一、运算符1.1算术运算符：数值计算的基石1.1.1字符串拼接陷阱1.2比较运算符：条件判断的起点1.2.1严格比较（`===`）vs松散比较（`==`）1.2.2
AA-代码批发V哥·2025-07-07 11:45

Android之Application的onTerminate能监听应用退出吗？

Android之Application的onTerminate能监听应用退出吗？
zhangphil·2025-07-07 11:13

数据结构之栈实验

栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构，并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识；2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作；实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用，编写一个算法判断给定的字符向
lannnn_·2025-07-07 11:13

Angular6 学习笔记——路由详解

仍在不断完善中,学习地址:https://www.angular.cn/guide/template-syntaxhttp://www.ngfans.net/topic/12/post/2系列目录(1)组件详解之模板语法
男人要霸气·2025-07-07 10:35

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
·2025-07-07 09:28

条件概率：不确定性决策的基石

它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。
大千AI助手·2025-07-07 09:54

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源：开启 AI 新时代的大门

百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列，这一消息如同一颗重磅炸弹，在AI领域掀起了惊涛骇浪，其影响之深远，意义之重大，足以改写行业的发展轨迹。
小黄编程快乐屋·2025-07-07 08:24

Python之聚合函数

Python聚合函数文章目录Python聚合函数聚合函数使用多个聚合函数结合`annotate`和`values`进行分组聚合注意事项F表达式和Q表达式F表达式Q表达式注意事项视图HTML中的表单概述Django中表单概述ModelForm关键点使用示例创建ModelForm在视图中使用ModelForm模板总结Cookie和SessionDjango中的Cookie操作Django中的Sessi
_AndyLau·2025-07-07 08:18

K8s系列之：Kubernetes 的 OLM

K8s系列之：Kubernetes的OLM什么是Kubernetes的OLM什么是Kubernetes中的OperatorOLM的功能OLM的核心组件OLM优势OLM的工作原理OLM与OperatorHub
快乐骑行^_^·2025-07-07 07:46

K8s系列之：Kubernetes 的 RBAC (Role-Based Access Control)

K8s系列之：Kubernetes的RBACRole-BasedAccessControl认识RBACRBAC的关键概念RoleClusterRoleRoleBindingClusterRoleBindingRBAC
快乐骑行^_^·2025-07-07 07:46

python系列之：使用md5和sha256完成签名认证，调用接口

python系列之：使用md5和sha256完成签名认证，调用接口MD5签名和sha256签名认证md5认证代码sha256认证代码拼接签名生成签名拼接url调用接口MD5签名和sha256签名认证MD5
快乐骑行^_^·2025-07-07 07:45

Kafka系列之：不删除Kafka Topic，清理Kafka Topic中的数据

Kafka系列之：不删除KafkaTopic，清理KafkaTopic中的数据一、需求二、Java删除Topic中数据三、python删除Topic中数据一、需求需要清理topic中的数据但是不能通过删除
快乐骑行^_^·2025-07-07 07:13

人工智能动画展示人类的特征

人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。
AGI大模型与大数据研究院·2025-07-07 06:38

golang 协程 如何中断和恢复

Go语言通知协程退出(取消)的几种方式-知乎GoLang之goroutine底层系列二(goroutine的创建、让出、恢复)_golanggoroutine-CSDN博客在Go语言中，协程（也称为goroutine
sun007700·2025-07-07 06:07

《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》

在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。
CodeJourney.·2025-07-07 05:32

机器学习20-线性网络思考

机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型
坐吃山猪·2025-07-07 05:31

机器学习18-强化学习RLHF

机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法
坐吃山猪·2025-07-07 05:01

机器学习19-Transformer和AlexNet思考

Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？AlexNet的主要核心思路是什么，为什么表现那么好？现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？Word2Vec的作用Word2
坐吃山猪·2025-07-07 05:01

机器学习21-线性网络思考

机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？
坐吃山猪·2025-07-07 04:00

Python built-in types - Numeric Types

Python内建类型之数值类型-整数、浮点数和复数ManualTherearethreedistinctnumerictypes:integers,floatingpointnumbers,andcomplexnumbers.Inaddition
LorgSher·2025-07-07 04:29

搜索之BFS

目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题（1）P1443马的遍历-洛谷（2）P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论)：广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先，就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中，该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索，从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处，但并不
Luther coder·2025-07-07 04:28

Oracle Data Guard之Snapshot Standby（快照备库）

前言在日常工作中，有时会有一些需求，那就是需要用到生产环境的数据进行测试，如果按照常规方法，通过备份恢复到测试库进行测试的话，数据库体积越大恢复的速度越慢。在这种情况下我们可以使用SnapshotStandby（快照备库）来进行一些测试操作。SnapshotStandby的介绍Oracle11g中的DataGuard不仅引入了ActiveDataGuard实时查询特性，还提供了snapshotst
学无止境的小一·2025-07-07 03:22

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 机器人目标跟踪

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
驴友花雕·2025-07-07 03:22

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-S3 USB摄像头

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
驴友花雕·2025-07-07 03:21

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 图像识别

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
驴友花雕·2025-07-07 03:21

Oracle基础包之DBMS_LOGMNR(十二)

概述通过使用包DBMS_LOGMNR和DBMS_LOGMNR_D,可以分析重做日志和归档日志所记载的事务变化,最终确定误操作(例如DROPTABLE)的时间,跟踪用户事务操作,跟踪并还原表的DML操作.回到顶部包的组成dbms_logmnr.add_logfile作用：用于为日志分析列表增加或删除日志文件，或者建立日志分析列表。语法：dbms_logmnr.add_logfile(LogFileN
夜未央,流年殇·2025-07-07 03:20

linux 修改内核tcp参数，优化服务端高并发请求

Linux之TCPIP内核参数优化本文以Ubuntu12.04LTSDesktop(x64)默认配置为例（机器的内存为4GB），推荐先阅读《TCP连接的状态与关闭方式，及其对Server与Client的影响
·2025-07-07 01:39

Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第八节ZhiPu AI Chat

SpringAI支持知普人工智能的各种人工智能语言模型。您可以与知普人工智能语言模型互动，并基于知普人工智能模型创建多语言对话助手。先决条件您需要与ZhiPuAI创建一个API，以访问ZhiPuAI语言模型。在ZhiPuAI注册页面创建账户，并在APIKeys页面生成令牌。SpringAI项目定义了一个名为spring.ai.zhipuai.api-key的配置属性，你应将其设置为从APIKeys
疼死老夫了·2025-07-07 01:08

Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat

HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型，并通过API对其进行访问。
·2025-07-07 01:38
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