零基础实战机器学习

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。
珠峰日记·2025-02-25 22:39

Python自动化办公实战：PDF文本提取技巧

哈喽大家好，今天来给大家介绍Python-PDF文本提取技巧PDF文件具有跨平台的特点，可以在不同的操作系统和设备上保持一致的显示效果。但是，PDF文件也有一些缺点，比如不易编辑、复制和搜索。如果我们想要从PDF文件中提取文本内容，该怎么办呢？在本教程中，我们将介绍如何使用Python中的PyPDF2库来提取PDF文件中的内嵌文字内容。PyPDF2是一个纯Python的库，可以读取、分割、合并、裁
乔代码嘚·2025-02-25 22:09

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning
大模型玩家·2025-02-25 22:38

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·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL
珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理  U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
xiaoh_7·2025-02-25 22:37

50周学习go语言：第1周 环境搭建

以下是为零基础学习者准备的详细第1周教程，包含环境搭建、工具配置和首个Go程序的完整操作指南：一、Go语言环境安装（Windows/macOS/Linux通用）1.下载安装包官网地址：https://go.dev
PyAIGCMaster·2025-02-25 22:05

《ArkTs鸿蒙应用开发入门到实战》震感上市啦！

实战篇：真实项目案例，理论转实战，应对复杂场景。书籍特色实战项目案例：23个应用案例+4个实战项目，基于作者实战经验，稍作调整即可实战。
敏敏_4148·2025-02-25 22:35

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习
阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
海洋 之心·2025-02-25 21:31

【HarmonyOS实战开发】鸿蒙设计模式-单例模式

前言软件设计模式（[Designpattern](baike.baidu.com/item/Designpattern/10186718?fromModule=lemma_inlink)），又称设计模式，是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。设计模式的作用是：为我们在进行稍微复杂的程序
「已注销」·2025-02-25 21:29

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取
天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁
天行者@·2025-02-25 20:53

项目实战--网页五子棋（游戏大厅）(3)

我们的游戏大厅界面主要需要包含两个功能，一是显示用户信息，二是匹配游戏按钮1.页面实现hall.html游戏大厅五子棋开始匹配hall.css.container{height:calc(100%-50px);display:flex;justify-content:center;align-items:center;}.container.dialog{height:350px;width:29
Ting-yu·2025-02-25 18:43

C# 零基础入门篇（2. `while` 和 `for` 循环的详细对比）

在C#编程中，`while`和`for`是两种常用的循环结构。它们都可以用于重复执行一段代码，但在使用场景、语法结构以及控制方式上有所不同。本文将详细对比这两种循环结构，帮助你更好地理解它们的区别和使用场景。#####`while`循环`while`循环是一种条件循环，只要指定的条件为`true`，循环就会一直执行。它通常用于不确定循环次数的情况。###`for`循环`for`循环是一种计数循环，
think__deeply·2025-02-25 18:09

Python与DeepSeek的深度互联：从开发加速到全栈赋能的实战指南

本文将从本地部署到云端API调用，从IDE集成到全栈开发实战，全方位解析Python与DeepSeek的深度互联方案，助你实现“开发效率跃迁”。
夏末之花·2025-02-25 18:07

华为出品Python入门教程：从零基础入门到精通，这一篇就够了

前言本文罗列了了python零基础入门到精通的详细教程，内容均以知识目录的形式展开。
学Python的AA·2025-02-25 18:06

Python 爬虫实战：在大众点评抓取餐厅评分数据，推荐美食打卡地

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析大众点评页面3.2模拟登录3.3获取餐厅列表3.4爬取更多餐厅数据3.5数据存储3.6数据分析3.6.1数据清洗
西攻城狮北·2025-02-25 17:34

Python 爬虫实战：爬取小红书宠物分享，抓取萌宠好物推荐数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析小红书宠物分享页面3.2模拟登录3.3获取笔记列表3.4爬取更多笔记数据3.5数据存储3.6爬取好物推荐数据3.7
西攻城狮北·2025-02-25 16:58

探索Perl语言：入门学习与实战指南

文章目录探索Perl语言：入门学习与实战指南一、Perl语言概述二、Perl的安装与配置安装PerlWindowsmacOSLinux配置Perl三、基本语法与数据类型标量变量数组哈希四、控制结构条件语句循环语句五
洛秋_·2025-02-25 16:26

新手SEO实战手册

《新手SEO实战手册》以“从理论到实践”为脉络，构建了涵盖基础认知、技术操作及效果追踪的全流程学习路径。通过拆解搜索引擎工作原理与排名规则，帮助用户建立清晰的优化逻辑，同时结合实战案例，降低学习门槛。
老陈头聊SEO·2025-02-25 15:23

如何系统成为高级Qt工程师？

要系统性地成为高级Qt工程师，需要从基础到进阶逐步构建知识体系，并结合实战经验、源码分析和架构设计能力的提升。
Qt历险记·2025-02-25 15:52

【Mastering Vim 2_07】第六章：正则表达式和 Vim 宏在代码重构中的实战应用

【最新版《MasteringVim》封面，涵盖Vim9.0版特性】文章目录第六章正则表达式和Vim宏在代码重构中的应用1substitute替换命令2关于substitute的精确匹配3参数列表arglist在跨文件操作中的应用4Vim正则表达式基础5关于magic模式5.1magic模式5.2nomagic模式5.3verymagic模式5.4verynomagic6批量重命名变量名、方法名或类
安冬的码畜日常·2025-02-25 14:08

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅲ部分)(第6章)-函数编程

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅲ部分)(第6章)-函数编程文章目录Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅲ部分)(第6章)-函数编程第Ⅲ部分核心编程范式第6章函数编程6.1函数声明与参数传递
双囍菜菜·2025-02-25 14:37

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。
看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

#渗透测试#批量漏洞挖掘#锐捷校园网自助服务系统 任意文件读取（CVE-2023-17233 ）

目录一、漏洞核心原理与技术背景1.漏洞定义与触发条件2.常见攻击向量二、漏洞复现与渗透实战1.环境搭建与工具链2.漏洞验证步骤3.高级绕过技巧三、修复方案与安全加固1.代码层修复2.系统层加固
独行soc·2025-02-25 12:27

旅行团供应链优化实战：管理软件助力成本控制与客户满意

优化旅行团供应链并利用管理软件提升效率是一个系统性工程，涉及多个环节和工具的应用。以下是一些具体的策略和方法：一、明确旅行团供应链管理的关键要素●交通：旅行社需要根据旅行团的规模、行程安排和目的地的具体情况，合理安排交通工具，如航班、地面交通等，并确保无缝衔接。●住宿：与各地酒店建立稳定的合作关系，确保旅行团能够在合适的地点和时间安排住宿，同时提供不同类型的房间以满足团员需求。●餐饮：与当地餐厅、
·2025-02-25 12:05

30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？

为什么30岁转行网安是现实的？1.网络安全需求不断增长网络安全这一行业在过去几年中增长非常迅速，原因是互联网发展带来了巨大的数据和信息泄露风险。几乎所有的行业，尤其是金融、电商、医疗、政府等领域，都在面临严峻的网络安全挑战。无论是大公司还是中小企业，都急需网络安全专家来防范黑客攻击、数据泄露以及其他各种网络威胁。这样的背景使得网络安全领域一直是个朝阳行业，需求巨大，人才紧缺。2.年龄不是问题在许多
白帽黑客勇哥·2025-02-25 12:22

DeepSeek革命性整合：零代码实现办公自动化全流程（Excel/PPT/Word+AI开发实战）——小白也能玩转的AI生产力核弹

关键词：DeepSeek办公自动化、AI生成PPT、Excel智能分析、Word合同助手、Python实战前言：当DeepSeek遇见经典办公三件套，效率爆炸的化学反应该怎么做？
Leaton Lee·2025-02-25 12:52

实战分享：如何基于源码开发一款优质的陪玩系统H5小程序APP公众号

以下是一个详细的实战分享，涵盖了从需求分析到开发、测试、上线及后期维护的全过程。一、需求分析目标用户群体：明确陪玩系统的目标用户群体，包括游戏玩家、社交需求者等，了解他们的具体需求和偏好。
·2025-02-25 11:00

【Java 常用注解学习笔记1】——Java 常用注解全解析：从基础到实战

Java常用注解全解析：从基础到实战一、引言Java注解（Annotation）是现代化开发中提升代码简洁性、可维护性和与框架集成的重要工具。
猿享天开·2025-02-25 11:21

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用
星环科技·2025-02-25 11:16

SpringBoot速成概括

视频：黑马程序员SpringBoot3+Vue3全套视频教程，springboot+vue企业级全栈开发从基础、实战到面试一套通关_哔哩哔哩_bilibili图示：
噗运特·2025-02-25 11:16

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。
Rain松·2025-02-25 10:44

网络安全入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css"rel="stylesheet"/>href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_v
白帽黑客坤哥·2025-02-25 10:14

.NET Core Web API架构解析：应用场景与实例详解

“.NETCoreWebAPI架构深度解析：实战应用场景与代码示例”内容概述引言简要介绍.NETCore和WebAPI的基本概念。
阿宝Altai·2025-02-25 10:13

关于#网络#的问题：网络是从楼上引一根网线下来，接了2台傻瓜交换机，也更换了ip还是不行

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-02-25 09:10

Flutter动画实战指南：打造灵动界面的渐变色动画教程

在Flutter的世界里，动画是提升用户体验不可或缺的一环。无论是简单的渐变效果，还是复杂的过渡动画，Flutter提供了强大的动画API来帮助开发者轻松实现这些效果。本文将深入探讨Flutter中的动画工作原理，并通过一个完整的示例展示如何在Flutter应用中使用动画工作函数，让您的界面动起来。动画基础与概念Flutter中的动画主要基于ticker和controller的概念。Ticker是
Coderabo·2025-02-25 09:09

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。
威哥说编程·2025-02-25 09:35

初学者推荐学习AI的路径

学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。
ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。
静默.\\·2025-02-25 08:34

15.4 FAISS 向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统

FAISS向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统关键词：FAISS向量数据库、销售知识库构建、相似度检索优化、大规模问答匹配、量化索引技术1.销售问答场景的向量化挑战与解决方案1.1传统检索方案痛点分析
少林码僧·2025-02-25 08:00

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,
开源技术探险家·2025-02-25 07:55

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra
吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量（如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定）之间的关系，并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系，收集到如下2×22×22×2列联表数据（调查了170170170人）：肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析

偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中，比如地理系统，会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里，不考虑其他要素的干扰，专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值，叫做偏相关系数。举个简单例子，在研究一个地区的房价时，房价会受到很多因素影响，像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系，就可以用偏相关分
@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化

一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗
@心都·2025-02-25 06:45
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