阿里云机器学习第7页

云动态摘要 2024-06-20

云服务器ECS试用产品续用阿里云2024-04-14云服务器ECS试用产品续用最新产品更新[功能优化]费用中心-收支明细查询功能升级腾讯云2024-06-20为了提升用户对收支明细的使用体验，提高查询效率及查询内容丰富度

cloudcheap·2024-09-09 12:44

国内常用pip镜像源地址

以下是一些常见的国内镜像源：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学

大大怪将军·2024-09-09 10:31

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

CentOS7 安装Docker，并配置阿里云镜像

1、安装Docker1.1、安装gccyum-yinstallgccgcc-c++1.2、安装需要的软件包yuminstall-yyum-utilsdevice-mapper-persistent-datalvm21.3、设置stable镜像仓库yum-config-manager--add-repohttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/

JBryan·2024-09-09 08:53

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

超详细：如何在windous系统下使用wsl虚拟机安装Ubuntu

file镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站前情提要：该方法只适用于Windows10以上版本，Ubuntu直接可在微软商店安装在这个网页docs.microsoft.com/zh-cn/

萌褚·2024-09-09 03:03

【LINUX】阿里云linux服务器上使用iptables设置安全策略的方法_status=$(grep -i ubuntu etc issue)

yuminstall-yiptablesiptables安装好后就可以来配置规则了。由于作为web服务器来使用，所以对外要开放80端口，另外肯定要通过ssh进行服务器管理，22端口也要对外开放，当然最好是把ssh服务的默认端口改掉，在公网上会有很多人试图破解密码的，如果修改端口，记得要把该端口对外开发，否则连不上就悲剧了。下面提供配置规则的详细说明：第一步：清空所有规则当ChainINPUT(po

2401_85154737·2024-09-09 02:04

阿里云服务器如何购买才更便宜，便宜购买经验分享

虽然阿里云各种便宜活动中都推出了不少便宜的云服务器，但是有些用户可能觉得活动中没有自己想要购买的云服务器配置，即使有自己想要的配置，有些朋友还想以更加便宜的价格购买阿里云服务器，下面小编分享的目前行之有效的便宜购买阿里云服务器的方法

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-09 01:27

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

python配置国内源

本地pip可以直接：pip3install-ihttps://mirrors.zte.com.cn/pypi/simplepytest（包名）在IDE可以直接改一下国内源的配置阿里云https://mirrors.aliyun.com

26Sir·2024-09-08 21:32

Python设置国内源

Python设置国内源永久设置阿里云的国内源永久设置清华大学的国内源临时使用pip+国内源常用的国内源其他常用的pip命令永久设置阿里云的国内源pipconfigsetglobal.trusted-hostmirrors.aliyun.compipconfigsetglobal.index-urlhttps

tcj_cq·2024-09-08 21:01

pip配置国内镜像源

镜像源临时使用永久使用列举常用的国内镜像源清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/网易：https://mirrors.163.com/pypi/simple/阿里云

一个苯有6个C·2024-09-08 20:28

设置 Python pip 源为国内源：阿里云源和清华大学源的最简便方法

设置成国内源可以加快包的下载速度，常用的国内源包括阿里云源和清华大学源。下面是设置pip源为阿里云源和清华大学源的方法：命令行方式设置pip源为阿里云源：首先，打开命令行窗口。

程序员陈师傅·2024-09-08 20:55

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

StarRocks Lakehouse 快速入门——Apache Paimon

文章末尾，我们集合了来自阿里云、饿了么、喜马拉雅和同程旅行等行业领导者在StarRocksxPaimonStreamingLakehouse活动中的实战经验分享。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:20

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

阿里云RocketMQ_Exception]valid resource owner failed. maybe the resource wswy_tp_test_1 not created

这是我之前工作时遇到过的一个问题，在网上提供的解决方法都不可用，于是询问了阿里云的工单，终于解决了这个问题，现在把这个可行的解决方法拿出来和大家分享：1.instanceId是否有填，虽然给的demo说默认为空

fantasyYan2·2024-09-08 18:41

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

阿里云服务器价格表【入门级和企业级云服务器活动价格】

阿里云服务器的实例规格种类非常丰富，从使用级别来说可分为入门级和企业级，入门级主要适用于个人用户和普通企业用户，企业级主要适用于对云服务器性能有比较高要求的企业用户，以下是阿里云官方对不同级别的用户推荐的云服务器配置及价格表

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-08 13:02

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：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

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

阿里云有哪些种类的代金券，具体金额是多少？阿里云代金券历史金额汇总

阿里云会不定期为用户发放代金券，代金券一方面可以帮助用户在购买阿里云服务器产品时候获得满减优惠，另一方面也可以吸引更多的用户选择购买阿里云的产品，用户可免费领取，只是不同时期的代金券中了和金额及领取条件有所不同

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-08 01:23

通义灵码怎么样？分为哪些版本，看看基础能力多少分？

通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优

阿里云云原生·2024-09-08 01:14

阿里云Centos服务器调优必看

文章目录系统优化1操作系统参数优化1.1内存分配策略1.2系统全局最大文件句柄1.3配置nr_open1.4临时会话最大文件句柄1.5设置服务的最大文件句柄1.6设置用户的最大文件句柄、最大文件句柄数2Tcp网络优化2.1并发连接优化2.2端口使用范围3这里贴sysctl的增加的配置本文主要用于，MQTT服务系统参数调优系统优化1操作系统参数优化1.1内存分配策略必须修改编辑:vim/etc/sy

leafseelight·2024-09-07 23:03

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？

ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

阿里云服务器如何使用？阿里云服务器搭建Web站点图文教程指导

购买阿里云服务器并搭建Web站点来部署自己的个人或者企业网站是绝大部分用户购买云服务器的目的，很多初次接触云服务器的用户在购买完阿里云服务器之后不知道如何搭建Web站点，下面是两种最常见且简单的在阿里云服务器上搭建搭建

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-07 20:10

适用于购买阿里云服务器时使用的阿里云优惠券有哪些？如何获取？

不管是阿里云新用户还是老用户，在购买阿里云服务器过程中，当选择好相关配置，到确认订单信息这一步的时候，右上角会有一个优惠券的按钮，于是很多用户都会疑问？

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-07 20:44

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4

Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优