零基础实战机器学习

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（六）

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·2024-08-24 07:32

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（七）

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向往风的男子·2024-08-24 07:32

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（一）

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向往风的男子·2024-08-24 07:02

OpenStack云计算平台实战

项目一任务一了解云计算目前主流的开源云计算平台如下：OpenStack。OpenStack是一个提供IAAS开源解决方案的全球性项目，由Rackspace公司和NASA共同创办，采用了Apache2.0许可证，可以随意使用。OpenStack并不要求使用专门的硬件和软件，可以在虚拟系统或裸机系统中运行。它支持多种虚拟机管理器（KVM和XenServer）和容器技术。OpenStack适应不同的用户
港南四大炮亡·2024-08-24 06:28

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。
爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689·2024-08-24 05:50

Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析

在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python爬取小红书的评论数据，并使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析。本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。准备工作首先，确保你的Python环境中已安装以下库：pipinstallpandassklearnrequestsbeautifulsoup4seleniumselenium需要环境搭建爬取小红书评论我们将使用requests和Beautiful
Mr 睡不醒·2024-08-24 05:49

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机
WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【思维导图实战派】第二阶段21天训练计划:13/21主题:你的聚焦实际运用思维导图

今天觉得压力好大，来自各方面的压力，压的我觉得喘不上气来，工作上的觉得很烦家庭里的家人不理解不支持朋友那的，需要我时间上做及早做决定的，而我又无法把控，孩子今天跟我发脾气，说很不喜欢我我觉得自己糟糕透了，觉得自己很差劲。图片发自App图片发自App
nj梧桐细雨·2024-08-24 04:49

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法
Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS
LDG_AGI·2024-08-24 03:06

实战训练：python爬取图片

爬取url：随意，此次项目实战中爬取url为pic.netbian.com通过页面捕捉工具，分析页面源码，定位图片名称与地址。
weixin_46422745·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。
代维7·2024-08-24 03:04

2024年Java多线程实战-从零手搓一个简易线程池(一)定义任务等待队列

为什么需要等待队列实现思路代码实现1.新建BlockQueue类2.任务的添加和获取方法定义阻塞添加任务方法put编写堵塞拿取任务方法take带超时时间的阻塞添加方法offer带超时时间的阻塞获取方法poll总结✨️本系列源码均已上传仓库1321928757/Concurrent-MulThread-Demo(github.com)")✨️前言在多线程编程中,线程池是一种非常重要的工具。它可以帮助
2301_82257383·2024-08-24 02:33

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l·2024-08-24 02:28

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用
夜清寒风·2024-08-24 00:52

【Spring Boot进阶】掌握Spring Boot框架核心注解：从入门到精通（实战指南）

文章目录SpringBoot注解大全：深入理解与实践引言第一部分：基础知识1.SpringBoot和Java注解简介2.SpringBoot项目搭建第二部分：核心注解详解3.@SpringBootApplication4.@Component,@Service,@Repository,@Controller,@RestController5.@Autowired6.@Bean7.@Configur
无理 Java·2024-08-24 00:51

【系统功能开发篇】若依开源项目RuoYi-Cloud后端技术介绍

本文收录于《30天企业JAVA项目开发实战入门》专栏，该专栏内容以当前互联网软件企业中的项目实战为线索，介绍企业JAVA项目开发中涉及到的开
姑苏老陈·2024-08-24 00:21

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。
jun778895·2024-08-24 00:48

postgresql 集群文档

https://www.cnblogs.com/Alicebat/p/14148933.html[命令]Pacemaker命令pcscluster（管理节点）–EternalCenterPostgreSQL实战之物理复制和逻辑复制
st780206·2024-08-23 23:44

看图学sql之sql 中的UNION 和union all

定期分享数据分析领域的最新动态、实战案例、
atbigapp.com·2024-08-23 23:40

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~
揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

WEB网页设计期末作业个人主页——基于HTML+CSS制作个人简介网站

精彩专栏推荐✍️作者简介:一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主作者主页:【主页——获取更多优质源码】web前端期末大作业：【毕设项目精品实战案例(1000套)】程序员有趣的告白方式：【HTML七夕情人节表白网页制作
html5网页设计·2024-08-23 20:55

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。
范范0825·2024-08-23 20:22

Go1.19 爬虫框架：简化站点模板的自动化抓取

目录环境准备网络爬虫的基本概念Go爬虫框架选型设计爬虫的基本流程实现简单的网页爬虫解析HTML内容爬虫的并发处理数据存储错误处理和重试机制实战案例：抓取新闻网站高级功能与优化结论1
范范0825·2024-08-23 20:22

Kubernetes实战指南：零宕机无缝迁移Spring Cloud至k8s

1.项目迁移背景1.1为什么要在“太岁”上动土？目前公司的测试环境、UAT环境、生产环境均已经使用k8s进行维护管理，大部分项目均已完成容器化，并且已经在线上平稳运行许久。在我们将大大小小的项目完成容器化以后，测试、UAT、生产环境的发版工具以及CICD流程慢慢的实现统一化管理，并且基于k8s开发了内部的发版审核平台，同时接入了Jira等项目管理工具。在自研平台进行发版时，能够自动关联项目的开发进
司腾·2024-08-23 19:17

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

Android架构组件：MVVM模式的实战应用

在Android开发中，MVVM（Model-View-ViewModel）模式是一种非常流行的架构模式，它可以帮助开发者更好地组织代码，使得应用程序更加模块化、易于维护。1.MVVM概念回顾1.1Model职责：处理数据和业务逻辑。实例：数据访问对象（DAO）、网络请求、数据库操作等。1.2View职责：展示数据和与用户交互。实例：Activity、Fragment、View等。1.3ViewM
小绵羊不怕大灰狼·2024-08-23 17:38

零基础期权入门教程（33）基本策略之 vertical credit spread

期权投资可以做买方（权利方）也可以做卖方（义务方）。一般来说，卖方策略的成功率要高一些，这是因为，以卖put为例，卖方的break-evenpoint在当前价格的下方。然而卖方策略也有一个致命的缺点，那就是盈利有限、风险无限。举个例子，假设SPY现在的价格是400，你卖出一张一个月后到期的行权价为400的平值put合约，价格为12。如果在到期日SPY的价格低于400，你将会被行权，买入100股SP
期权钩沉·2024-08-23 17:30

详细分析 el-progress的基本知识以及用法（附Demo）

目录前言1.基本知识2.Demo3.实战前言由于实战项目中有所引用，对此记录基本的知识点，并且以Demo的形式呈现1.基本知识el-progress是ElementPlusUI库中的一个进度条组件，用于显示任务的完成情况可以帮助用户了解某个操作或任务的进展情况以下是关于
码农研究僧·2024-08-23 17:35

从SSM到Spring Boot：实战迁移与重构指南

引言在当今快速迭代的Java开发领域中，SpringBoot框架以其简化配置、快速启动和自动依赖管理等特性，正逐步取代传统的SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）架构成为主流选择。本篇文章将详细阐述如何将一个现有的SSM项目迁移到SpringBoot平台，并在此过程中分享关键步骤、最佳实践以及可能遇到的问题及其解决方案。一、迁移背景与目标分析SSM架构概览首先简述现有SSM项目
noVonN·2024-08-23 16:27

Spring Boot 实战：集成 Apache Kafka 及注意事项

引言ApacheKafka是一个分布式流处理平台，广泛应用于构建实时数据管道和流应用。结合SpringBoot的强大功能，开发者可以轻松地构建出高效且易于维护的应用程序。本文将详细介绍如何使用SpringBoot集成Kafka，并提供一些最佳实践。1.环境准备在开始之前，请确保你已经安装了以下组件：Java11或更高版本Maven3.x或Gradle6.xSpringBoot2.x或更高版本Apa
潘多编程·2024-08-23 15:52

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。
生信小课堂·2024-08-23 14:08

数据结构-树：AVL树的旋转与平衡

数据结构-树：AVL树的旋转与平衡引言：编织平衡的艺术技术概述：AVL树的风姿代码示例：AVL树的节点结构技术细节：AVL树的旋转魔术左旋示例实战应用：AVL树的舞台代码示例：AVL树的插入操作优化与改进
master_chenchengg·2024-08-23 13:10

计算机学习

计算机语言是学不完的，而未来就业找工作要从事技术岗位，需要不仅仅是计算机语言的，还得学习数据结构和算法、操作系统、计算机网络、数据库、还得做实战项目等等。java不敢用ChatGPT水论文了！
程序员牛马家·2024-08-23 11:24

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP
计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习
迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历
zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
大数据AI·2024-08-23 10:20

AIGC从入门到实战:模型搭建【GPT4ALL】

GPT相关模型的搭建：GPT-2：这是一个较早开源的模型，适合个人研究和学习。它有不同大小的版本，如117M、345M、774M和1.5B参数版本，可以根据你的计算资源选择不同大小的模型。GPT-2模型是基于TensorFlow实现的，你可以在本地环境中安装TensorFlow和相关依赖库来运行此模型5。GPT4All：这是一个开源项目，提供了一个可以在本地运行的GPT模型，不需要网络连接，也不强
老童聊AI·2024-08-23 10:50

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le
#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

fpga图像处理实战-图像腐蚀

图像腐蚀图像腐蚀（Erosion）是一种常用的形态学操作，主要用于消除图像中的小白噪声、分离相连的物体或缩小前景对象。腐蚀操作通常在二值图像（黑白图像）上进行，但也可以应用于灰度图像。图像腐蚀的基本原理图像腐蚀的基本思想是将一个结构元素（也称为核）在图像上进行滑动，并对其覆盖的区域进行操作。对于二值图像，腐蚀操作会使前景（通常是白色像素，值为1）中的像素在结构元素覆盖范围内，如果结构元素的所有像素
梦梦梦梦子~·2024-08-23 08:11

fpga图像处理实战-垂直镜像（二）

FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2018:47:24//DesignName://ModuleName:img_vertical_flip//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://
梦梦梦梦子~·2024-08-23 08:41

fpga图像处理实战-对角镜像

FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2120:08:47//DesignName://ModuleName:img_diagonal_flip//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://
梦梦梦梦子~·2024-08-23 08:41

fpga图像处理实战-YCBCR转RGB

计算公式R=Y+1.402*(V-128)=Y+1.402*CR-1.402*128G=Y-0.344*(U-128)-0.714*(V-128)=Y-0.344*CB-0.714*CR+1.058*128B=Y+1.772*(U-128)=Y+1.772*CB-1.772*128FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDat
梦梦梦梦子~·2024-08-23 08:41

【Eureka】Eureka 介绍与实战

1.Eureka简介Eureka是Netflix开发的一个服务注册和发现组件，主要用于微服务架构中。它的核心功能是帮助微服务之间进行通讯和管理，使得服务能够动态地发现彼此，实现灵活的服务调用和负载均衡。1.1核心概念服务注册中心（EurekaServer）：这是一个中央注册中心，所有微服务实例都会将自己的信息注册到这个中心，并定期发送心跳来维持其租约。服务提供者（ServiceProvider）：
Ustinian_310·2024-08-23 07:33
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