零基础学机器学习

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源：Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出，它迅速成为了词向量表示（wordembeddi
Blankspace空白·2025-02-01 18:31

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
Blankspace空白·2025-02-01 18:58

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

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

零基础如何学习 Web 安全？_web安全

尤其是当Web2.0、社交网络、微博等等一系列新型的互联网产品的诞生，基于Web环境的互联网应用越来越广泛，企业信息化的过程中将各种应用都架设在Web平台上，于是接踵而至的Web安全威胁逐渐凸显出来，题主零基础学习
字节全栈_ZKt·2025-02-01 17:15

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

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·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

集合论导引：广义无界闭子集与荟萃子集

《集合论导引：广义无界闭子集与荟萃子集》关键词集合论，广义无界闭子集，荟萃子集，拓扑学，度量空间，函数空间摘要本文旨在为读者提供一部关于集合论中广义无界闭子集与荟萃子集的导引。
AI天才研究院·2025-02-01 14:56

【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

docker 基础语法学习，K8s基础语法学习，零基础学习

下面是关于Docker和Kubernetes的基础语法学习资料，包括一些关键概念和示例代码。Docker基础语法1.安装Docker首先，你需要安装Docker。以下是不同操作系统上的安装指南：Windows/Mac:下载并安装DockerDesktop。Linux:根据你的发行版使用包管理器安装Docker。例如，在Ubuntu上：bashsudoapt-getupdatesudoapt-get
慧香一格·2025-02-01 13:43

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。但在底层编程的情况中会发现有几情况：1、几个数组之间的合并。当然前提是这些数组存储的数据是兼容的2、几个容器间的合并它们之间的KEY和VALUE也要有兼容的数据类型3、混合合并可能需要做一些简单的数据处理，然后也可以
fpcc·2025-02-01 12:07

学技术学英语：elasticsearch 文档ID生成算法

Auto-GeneratedDocumentIDsinElasticsearchWhenyouindexadocumentwithoutspecifyinganID,ElasticsearchautomaticallygeneratesauniqueIDforthatdocument.ThisIDisaBase64-encodedUUID,whichiscomposedofseveralparts
学会了没·2025-02-01 11:34

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

相关性分析——点二列相关分析

它常用于教育学、心理学和社会科学等领域，以评估二元变量对连续变量的影响。一、起源点二列相关系数是皮尔逊积矩相关系数的特例，由卡尔·皮尔逊（KarlPearson）提出。
蓝皮怪·2025-02-01 10:56

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

用JavaScript学数据结构与算法

‍JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、树是什么？
·2025-02-01 09:43

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

学技术学英文：elasticsearch部署架构-容错设计

Unlessyou'rerunningElasticsearchonasinglenode,preparetodesignforfailure.Designingforfailuremeansrunningyourclusterinmultiplelocationsandbereadytoloseawholedatacenterwithoutserviceinterruption.It'snott
学会了没·2025-02-01 08:35

【Healpix】python一种用于将球面划分为均匀区域的技术

Healpix地图4.3读取和写入Healpix数据4.4数据插值5、案例5.1案例一：宇宙微波背景辐射（CMB）分析5.2案例二：星系分布分析5.3案例三：天文图像处理6、结论1、简介在天文学和宇宙学中
山河不见老·2025-02-01 07:34

【第八天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的回溯算法（持续更新）

提示：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文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的回溯算法2.回溯算法3.详细的回溯算法1）一种常见的回溯算法总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一
Long_poem·2025-02-01 06:50

【第二天】零基础入门刷题Python-Selenium-自动化测试-打开百度的首页搜索B站-By类的八种定位方法-find_element方法-send_keys方法

提示：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文章目录前言一、By类是什么？time模块是什么？二、使用步骤1.通过ID定位的方法在百度的首页上搜索B站2.通过Name定位的方法在百度的首页上搜索B站3.通过ClassName定位的方法在百度的首页上搜索B站4.通过TagName定位的方法在百度的首页上搜索B站5.通过LinkText定位的方法在百度的首页上搜索B站6.通过Par
Long_poem·2025-02-01 06:20

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。
极客代码·2025-02-01 06:49

【第六天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的贪心算法（持续更新）

提示：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文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的贪心算法2.贪心算法3.详细的贪心代码1）一种常见的贪心算法总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一
Long_poem·2025-02-01 06:18

Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、
仙魁XAN·2025-02-01 05:17

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2025-02-01 05:37

手把手教你学 MATLAB（2.5）：编写和调用函数，创建和运行脚本文件

目录手把手教你学MATLAB：编写和调用函数，创建和运行脚本文件1.编写和调用函数1.1定义函数1.1.1示例：定义一个简单的函数1.2保存函数1.2.1创建addNumbers.m文件1.3调用函数1.3.1
xiaoheshang_123·2025-02-01 04:30

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。
jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton
Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

【C++】一文带你学完 C++【完整版-附代码示例】

附注：建议学完一个知识点后，同步进行编程练习以便于巩固掌握知识点；编程学习是重理论更重实践的一个过程，唯有多写多练才能快速掌握C++全教程正文开始0.hello.cpp【经典入门程序】#includeintmain
Ustinian_310·2025-02-01 01:08

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。
夜色呦·2025-02-01 01:07

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。
是Dream呀·2025-02-01 00:05

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
坐望云起·2025-02-01 00:32

元数据与 Annotated：Python 类型系统的新视角

以下是一些常见的元数据应用示例：图书馆学和信息科学：图书、期刊文章、研究报告等通常都有
黑金IT·2025-02-01 00:00

SnapGene 4.3.6 win 中文完美不闪退

SnapGene是一款功能非常强大的分子生物学软件，融合了DNAStar，DNAman等软件的优点，软件体积小，大量运用了可视化显示效果和操作效果，非常容易上手。
科研小行星·2025-01-31 23:27

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
FFMXjy·2025-01-31 22:49

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

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。
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析
凌小添·2025-01-31 21:09

用JavaScript学数据结构与算法

‍JavaScript数据结构与算法-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！
·2025-01-31 21:31

【架构学习（二）】架构设计流程

我采用读书的方式去了解整体软件系统架构，所读书名《从零开始学架构》。学习目标：1.架构设计
llbnk·2025-01-31 20:59

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。
Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具
一键难忘·2025-01-31 20:24

Python的加密与解密_pyarmor解码

随着信息化和数字化社会的发展，人们对信息安全和保密的重要性认识不断提高，于是在1997年，美国国家标准局公布实施了“美国数据加密标准（DES）”，民间力量开始全面介入密码学的研究和应用中，采用的加密算法有
2401_84584583·2025-01-31 18:12

特征选择（机器学习）

伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中
赵孝正·2025-01-31 18:10

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence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
云天徽上·2025-01-31 18:08

《深入浅出HTTPS》读书笔记（30）：OpenSSL和TLS

《深入浅出HTTPS》读书笔记（30）：OpenSSL和TLS通过两个维度了解OpenSSL，首先OpenSSL是一个底层密码库，封装了所有的密码学算法、证书管理、TLS/SSL协议实现。
earthzhang2021·2025-01-31 18:36

Spark性能调优

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
大数据侠客·2025-01-31 16:58
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