跟我一起机器学习

跟我一起学 Python 数据处理（六）：Python 数据类型深度剖析与容器初窥

跟我一起学Python数据处理（六）：Python数据类型深度剖析与容器初窥在Python学习的漫漫长路中，我们已经成功迈出了几步，对其环境搭建和基础操作有了一定了解。

lilye66·2025-02-02 08:35

跟我一起学 Python 数据处理（三十一）：攻克 PDF 数据采集中的难题

跟我一起学Python数据处理（三十一）：攻克PDF数据采集中的难题在数据处理的征程中，我们不断探索与成长。

lilye66·2025-02-02 08:35

跟我一起学 Python 数据处理（一）：入门篇

跟我一起学Python数据处理（一）：入门篇在当今数字化时代，数据处理能力变得愈发关键。

lilye66·2025-02-02 08:34

跟我一起学 Python 数据处理（四）：Python 基础环境深度剖析与工具安装

跟我一起学Python数据处理（四）：Python基础环境深度剖析与工具安装在Python学习之旅中，我们已经迈出了搭建环境的关键第一步。

lilye66·2025-02-02 08:34

C中面向对象的三大特征是什么？

###C语言中面向对象的三大特征及其详细解释与示例####1.封装**定义**：封装是将对象的状态（成员变量）和行为（成员函数）封装在一起，通过访问修饰符对外部隐藏对象的内部实现细节。

计算机学长大白·2025-02-02 08:02

Python数据处理(一)：处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据

本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习Python数据处理。书中有些地方讲的不太详细，我会查阅其他资料来补充，力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。

solocoder222·2025-02-02 08:00

跟我一起学 Python 数据处理（十二）：CSV 数据的读取与处理

跟我一起学Python数据处理（十二）：CSV数据的读取与处理在数据处理的领域中，Python是一把强大的利器。

lilye66·2025-02-02 07:57

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动

qwmb919·2025-02-02 07:25

英语单词快速记忆法

例如，将“apple”（苹果）与“红色”、“甜味”等词语联想在一起，帮助你记住“apple”这个词。

test猿·2025-02-02 06:53

【基础教程】Python list列表详解

说到这里，一些读者可能听说过数组（Array），它就可以把多个数据挨个存储到一起，通过数组下标可以访问数组中的每个元素。需要明确的是，Python中没有数组，但是加入了更加强大的列表。

SAPmatinal·2025-02-02 06:22

《深入浅出HTTPS》读书笔记（31）：HTTPS和TLS/SSL

HTTP和TLS/SSL协议组合在一起就是HTTPS,HTTPS等同于HTTP+TLS/SSL。就是说HTTPS拥有HTTP所有的特征，并且HTTP消息由TLS/SSL协议进行安全保护。

earthzhang2021·2025-02-02 06:51

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记

Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法，因为它们直接优化累积奖励，并且可以很直接地与非线性functionapproximators如neuralnetworks一起使用

songyuc·2025-02-02 06:50

深度学习的应用场景及常用技术

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。

eso1983·2025-02-02 06:19

Python 后端首选利器 FastAPI：全面解析

让我们一起走向未来作者简介：全栈领域优质创作者个人主页：百锦再@新空间代码工作室工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务）个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15045666310

百锦再@新空间代码工作室·2025-02-02 05:13

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

python 根据元素值获取span

我整理的一些关于【网页内容,HTML,python】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/eDOcp1用Python根据元素值获取在实际的网页开发与数据抓取中

大紫菜·2025-02-02 03:34

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

程序诗篇里的灵动笔触：指针绘就数据的梦幻蓝图＜3＞

大家好啊，我是小象٩(๑òωó๑)۶我的博客：XiaoXiangζั͡ޓއއ很高兴见到大家，希望能够和大家一起交流学习，共同进步。

Xiao Xiangζั͡ޓއއ·2025-02-02 00:49

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。

码银·2025-02-01 22:33

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·2025-02-01 21:56

不同物体运动方向的检测-python

适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

赚钱的究极认识

“性价比”，什么饥饿营销，创新，用户参与，生态供应链，品牌这些不能说不重要，但是加在一起都没有“性价比”这3字重要。

北纬文公子·2025-02-01 20:12

【后端速成Vue】v-bind和v-model

这篇文章就来解决这个问题，Vue扩展了v-bind的语法，可以使用Vue针对class类名和style行内样式进行控制，下面就一起来学习v-bind的使用。

程序猿教你打篮球·2025-02-01 19:39

Python学习之旅：进阶阶段（七）数据结构-计数器（collections.Counter）

接下来，就让我们一起深入了解这个强大的计数器。一、什么是计数器 collections.Counter本质上是一个特殊的字典，它用于统计可迭代对象中元素出现的次数。普通字典是通过键值对来

喜-喜·2025-02-01 18:00

Python学习之旅：进阶阶段（五）数据结构-双端队列（collections.deque）

接下来，就一起深入了解双端队列吧。一、什么是双端队列双端队列，从名字就能看出它的特点，它是一种特殊的队列，允许我们在队列的两端进行插入和删除操作

喜-喜·2025-02-01 18:27

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课

软件开发Java·2025-02-01 17:18

运营定义与分类

运营，就是公司领导者，带领员工一起做出产品，并且通过产品为用户提供价值。所以从广义角度去看运营的概念，只要你去一个公司上班，那么你就是整个公司运营的一份子。

Fadeland·2025-02-01 17:16

如何搭建产品架构

就像人的骨架都是一节一节组成，同样，在产品中也有许多构成元素，然而我们现在需要分析的产品架构就是去分析各种功能元素之间的关系，这些元素混合在一起才能构成一个完整的产品模型。

Fadeland·2025-02-01 16:43

Matplotlib绘图-CSD演示

它可与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。

辰往易·2025-02-01 15:37

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

Java与微服务：Spring Boot实战指南

今天我们要一起探索SpringBoot的奇妙世界，看看它是如何帮助我们轻松构建微服务的。准备好了吗？让我们跳进这个充满魔法的SpringBoot宇宙！

墨瑾轩·2025-02-01 15:58

keepalived 各模式设置

伏虎山真人·2025-02-01 15:28

python异常捕获

④try…except…else…finally逻辑ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ个人简介欢迎各路大佬来到小啾主页指点☀️✨博客主页：云雀编程小窝꧔ꦿ꧔ꦿ点赞+关注+收藏✨☀️**感谢大家的支持：一起加油！

字节全栈_PVK·2025-02-01 14:22

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p

加德霍克·2025-02-01 14:21

01.双Android容器解决方案

）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习

高桐@BILL·2025-02-01 13:46

机试题——跳格子

题目描述小明和朋友们一起玩跳格子游戏，每个格子上有特定的分数score=[1,-1,-6,7,-17,7]。

指针从不空·2025-02-01 12:12

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。

fpcc·2025-02-01 12:38

跟我学C++中级篇——64位的处理

一、计算机的发展计算机从二进制为基础开始描述整个世界，但正如现实世界一样，十进制为主的世界也会有万千百概念。所以在实际的应用中，会出现32位和64位的计算机系统。当然，前面还有过16位、8位和4位等，以后还可以会出现128位和256位甚至更高也不是没可能。怎么理解它们呢？先举一个不太形象的比喻。现实世界中的GDP的单位一般是万亿元为单位；大公司的利润一般是以亿元为单位，中小公司的利润一般是以万元为

fpcc·2025-02-01 12:37

跟我学C++中级篇——容器的连接

一、数据的整合在实际的开发场景中，经常可以遇到以下的情况：有几个地方的数据需要整合在一起。解决办法也有很多，在不同的层面有不同的解决方式。比如经过清洗可以把非关系型数据转为关系型数据。

fpcc·2025-02-01 12:07

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册

ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。

TDengine （老段）·2025-02-01 11:02

我的创作纪念日

在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。先把工作弄完，抽空学习考研的内

蓝皮怪·2025-02-01 10:26

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

让我们一起揭开它的神秘面纱。

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

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