运维机器学习数据挖掘

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。
eeee~~·2024-09-05 11:19

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG
AI立志传·2024-09-05 10:09

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。
小琳ai·2024-09-05 10:06

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。
Ven%·2024-09-05 09:06

零基础转行学网络安全怎么样？能找到什么样的工作？

零基础转行学习网络安全是完全可行的，但需要明确的是，网络安全是一个既广泛又深入的领域，包含了网络协议、系统安全、应用安全、密码学、渗透测试、漏洞挖掘、安全编程、安全运维等多个方面。。
爱吃小石榴16·2024-09-05 08:58

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶
叶绿先锋·2024-09-05 08:23

机器学习面试题目分享面试经验分享 机器学习算法工程师深度学习 经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下
好家伙VCC·2024-09-05 08:53

华为云服务-运维篇-负载均衡介绍与平台算法使用_华为负载均衡设备(1)

本地负载均衡不需要花费高额成本购置高性能服务器，只需利用现有设备资源,就可有效避免服务器单点故障造成数据流量的损失，通常用来解决数据流量过大、网络负荷过重的问题。同时它拥有形式多样的均衡策略把数据流量合理均衡的分配到各台服务器。如果需要在现在服务器上升级扩充，不需改变现有网络结构、停止现有服务，仅需要在服务群中简单地添加一台新服务器。2.4、全局负载均衡2.4.1、简介全局负载均衡针对不同地理位置
一个射手座的程序媛·2024-09-05 07:19

深度学习100问51:什么是mini-batch

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。
不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

云计算与分布式技术-常见云的比较

2云计算定义及分类2根据iiMediaResearch数据挖掘和分析机构所发论文分析
NicolasLearner·2024-09-05 06:13

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。
量子位AI·2024-09-05 05:06

数据分析利器：Java与MySQL构建强大的数据挖掘系统

Java与MySQL作为两个强大的工具，结合起来可以构建出一个高效、可靠且功能丰富的数据挖掘系统。
lizi88888·2024-09-05 05:04

【30天玩转python】Python简介与安装

它以简单易懂的语法和强大的功能性迅速流行，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等多个领域。
爱技术的小伙子·2024-09-05 04:29

【Linux服务器故障排查实用指南】

原文地址：【Linux服务器故障排查实用指南】作者：蚁巡运维平台#运维#http://www.antvision.cn/由于造成网络问题的因素多种多样，因此网络故障排查技能就成了每位服务器或网络服务负责人必不可少的重要素质
weixin_34214500·2024-09-05 01:11

【1】学习前言及数据分析的简单介绍&jupyter的介绍与安装

数据挖掘与数据分析区别这是现象，不是原因，所以这肯定不是数据分析。
烈风回响·2024-09-05 01:38

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十四）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中
向往风的男子·2024-09-05 00:07

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（十九）

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向往风的男子·2024-09-05 00:07

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二）

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向往风的男子·2024-09-05 00:37

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十三）

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向往风的男子·2024-09-04 23:02

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2
FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

探索Ansible自动化运维：提高效率的关键工具

探索Ansible自动化运维：提高效率的关键工具在现代IT环境中，自动化已经成为提高效率、减少错误和优化资源利用的重要手段。
一个代码猎人·2024-09-04 19:05

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训
ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。
哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。
科技大本营·2024-09-04 17:25

基线配置讲解

再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。
梦龙zmc·2024-09-04 15:47

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。
R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

多图详解kafka生产者消息发送过程

:fire:《Kafka运维管控平台LogiKM》:fire::pencil2:更强大的管控能力:pencil2::tennis:更高效的问题定位能力:tennis::sunrise:更便捷的集群运维能力
JAVAQXQ·2024-09-04 15:13

华为OD机试真题-日志采集-2024年OD统一考试（E卷）

题目描述日志采集是运维系统的的核心组件。日志是按行生成，每行记做一条，由采集系统分批上报。如果上报太频繁，会对服务端造成压力;如果上报太晚，会降低用户的体验;·如果一次上报的条数太多，会导致超时失败。
ai因思坦·2024-09-04 15:42

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩
我的运维人生·2024-09-04 13:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。
程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。
Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

2022-2023学年广州市中等职业学校学生技能竞赛网络建设与运维赛项样题

2022-2023学年广州市中等职业学校学生技能竞赛网络建设与运维赛项样题2023年09月一、竞赛内容分布“网络建设与运维”竞赛共分四个部分，其中：第一部分：网络运维及安全部署项目（450分）第二部分：
爱网猫·2024-09-04 09:29

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。
杰哥在此·2024-09-04 08:52

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。
fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。
CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训
天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas
sz66cm·2024-09-04 00:35

网络安全售前入门10安全服务——安全培训服务

应对信息安全风险能力、信息系统安全运维水平，降低信息系统安全风险的重要工作，是《网络安全法》的合规性要求。利用小视频或者其他新媒体手段提供协助XX科普网络安全相关知识。
努力工作的网安人·2024-09-04 00:34
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