零基础实战机器学习第27页

2022-05-14

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户

败者食尘_40a0·2024-03-25 04:59

Android 实现照片抠出人像。

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

No Promises﹉·2024-03-25 04:19

Linux实战笔记(三) 文件压缩

大家好，我是半虹，这篇文章来讲Linux系统中常用的文件压缩方式0、序言在Linux系统中，存在许多打包或压缩文件的工具这篇文章会对一些常用的工具进行分类整理和介绍如果只是需要知道怎么对不同格式的文件做解压缩，可以直接跳转到本文最后的总结部分如果希望了解不同压缩工具的使用方法和应用场景，那么可以跟随正文一起进行深入探讨好了，下面是正文部分1、tartar命令本质上是用于打包文件，并不会做压缩，其打

半虹·2024-03-25 04:49

MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估

在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅

zmjia111·2024-03-24 06:54

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

战争热诚·2024-03-23 17:00

Java实战开发之swagger配置及访问

今天来讲讲swagger目录一、swagger简介及主要特点二、swagger的配置一、swagger简介及主要特点Swagger是一个流行的开源框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。它可以让开发者和用户更方便地理解和使用API。Swagger通过定义RESTfulAPI的规范（使用YAML或JSON格式）来实现这些功能。这些规范称为OpenAPI规范（之前称为Swag

丁小喜·2024-03-22 02:48

机器学习是什么

机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？

三花学编程·2024-03-20 13:24

实战虚拟资源知识付费项目第十六天：目标月入1w+

第十六天2022-4-9大家好，我是JJ项目创始人政一，一个在互联网上不停奔跑的创业者！昨晚和大佬聊到半夜四点多，大佬的团队搞小红书的流量搞到了微信都不够用的地步，而且他们的圈子非常的内卷，举报小红书的号还不够，还要追到微信里去举报。那种竞争的激烈程度真的是恐怖，从小红书引流过来做外卖券、接广告、卖号。收益他们可以做到一个粉变现4块钱、还不算卖号的。他们1万的阅读量能加到700、800的私域流量，

JJ项目·2024-03-20 05:42

零基础转行新媒体运营该选择哪种方式学习？

身为0基础转行新媒体的过来人，分享一下我自己的经历，希望能帮到你。输入的三大方法，读书、以人为师、培训班/网课。一、读书前期我是自学的，找几本新媒体领域的书去读，虽然成本比较低，但耗时长。如果你时间宽裕，可以自学，这里推荐《运营之光2.0》给你。二、以人为师我之前有朋友是做运营的，分享了很多知识给我，如果你身边也有亲朋好友在做这行，可以先找他们学习。三、培训班/网课最终我还是选线上网课更系统的学习

馒头醒醒·2024-03-20 03:29

设计模式学习笔记 - 设计原则与思想总结：2.运用学过的设计原则和思想完善之前性能计数器项目

概述在《设计原则-10.实战：针对非业务的通用框架开发，如何做需求分析和设计及如何实现一个支持各种统计规则的性能计数器》中，我们讲解了如何对一个性能计数器框架进行分析、设计与实现，并且实践了一些设计原则和设计思想

陈建111·2024-03-19 23:07

“教即是最好的学”实战演练《猜猜我有多爱你》

“教即是最好的学”！近期通过整合自己已有知识，再和正在学习的中级班•儿童阅读指导师课件内容进行复盘。今日和鹏宝玩的是《猜猜我有多爱你》，整个过程共分两个部分：一、讲读绘本《猜猜我有多爱你》二、实操环节：绘制思维导图笔记在整个讲读过程，初步让孩子认识隐喻这种写作手法，以及学会把抽象概念具体化，并会用空间来表达爱。【身体运动智能+数学逻辑智能的培养】在讲读的整个过程，孩子总是兴致高昂，现场学着兔子做着

英妈恋上思维导图·2024-03-19 22:01

零基础入门多媒体音频（2）-音频焦点2

说实话，android的代码是越来越难以阅读。业务函数里面狗皮膏药似的补丁与日俱增。继上篇简要介绍音频焦点的文章，这篇文章的主要内容是分析audiofocus的实现。看了一下午的相关代码都没找到做audiofocus策略的核心逻辑。目前能看懂的大概包含下面两个逻辑。欢迎评论区沟通。audiofocus实现的核心代码是在project_dir/frameworks/base/services/cor

thinkMoreAndDoMore·2024-03-19 07:16

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

Docker介绍与使用

Docker介绍与使用目录：一、Docker介绍1、Docker概述与安装2、Docker三要素二、Docker常用命令的使用1、镜像相关命令2、容器相关命令三、Docker实战之下载mysql、redis

叶域·2024-03-19 00:36

差分数组实战——滴滴春招笔试第一题

前言作者：晓宜个人简介：互联网大厂Java准入职，阿里云专家博主，csdn后端优质创作者，算法爱好者上周末参与了滴滴的春招笔试，第一题是差分数组的改版题，但是测试数据不强，听同学说暴力遍历也能过，whatever，这里分享下两种解法，顺便讲解下差分数组❤️❤️❤️你的关注是我前进的动力题目描述：小明正在模拟陨石对地质的危害。在小明的模型下，将地面从0,1,2…直到N依次从左到右进行标号。每次陨石i

晓宜·2024-03-18 23:36

机器学习简介

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与

Dayueban·2024-03-18 12:00

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

Cesium实战三：飞行航线动画

飞行航线追踪可视化从旧金山到哥本哈根的真实航班。1、获取点位数据：构建飞行跟踪器–Cesium(cesium.com)2、在地图上添加飞行点位：循环遍历点位数据，利用Entity直接添加点至地图上。//添加飞行点位constaddFlightPoint=()=>{constlength=filghtData.length;for(leti=0;i{constlength=filghtData.le

の月光の·2024-03-18 06:42

音视频实战---音视频解码

该方法只能解码裸流。1、使用avcodec_find_decoder查找解码器根据使用解码器类型，决定是解码音频还是解码视频。2、使用av_parser_init获取裸流解析器和方法3、使用avcodec_alloc_context3分配编解码器上下文4、使用avcodec_open2将解码器和解码器上下文进行关联5、使用fopen打开输入、输出文件6、使用fread读取文件7、使用av_fram

weixin_45673259·2024-03-18 03:38

count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)的区别

学习丁奇（林晓斌）老师MySQL实战45讲课程后提炼的笔记！！！需要注意的是，下面的讨论还是基于InnoDB引擎的。这里，首先你要弄清楚count()的语义。

追涨杀跌·2024-03-17 22:03

数据对比与处理利器——Pandas 实战

下面我们将通过实战案例来展示Pandas的强大功能。一、数据导入与清洗首先，我们需要从数据源导入数据，并进行必要的清洗。Pandas支持多种数据格式，如CSV、Excel、SQL等。

黑夜照亮前行的路·2024-03-17 22:03

Spring Boot单元测试入门实战

一、关于JUnit的一些东西在我们开发Web应用时，经常会直接去观察结果进行测试。虽然也是一种方式，但是并不严谨。作为开发者编写测试代码来测试自己所写的业务逻辑是，以提高代码的质量、降低错误方法的概率以及进行性能测试等。经常作为开发这写的最多就是单元测试。引入spring-boot-starter-testSpringBoot的测试依赖。该依赖会引入JUnit的测试包，也是我们用的做多的单元测试包

程序员汤圆·2024-03-17 19:58

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【

高斯小哥·2024-03-17 18:56

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

【Conda】详细讲解

Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：

程序员不想敲代码啊·2024-03-17 13:49

机器学习常用框架

机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

碧落&凡尘·2024-03-17 12:48

【思维导图实战派T5】16/21——《终结拖延症》

感受：这几天的作业晚交让我发现自己是个拖延症患者，把今天就来了解什么是拖延症。听书所说，不要给自己定性贴标签。对的！立马觉得我只是有拖延行为，并不是拖延症患者，这条必须谨记！发现：造成我拖延最大的问题是“完美主义”——在乎自己在别人心目中的形象，之前也有朋友跟我讲要“放下我执”……嗯！这是我急需调整的。接受不完美。下一步：综合拖延和大吼大叫问题，着重pass它们！加油！图片发自App图片发自App

思维导图实战派_徐俊·2024-03-17 09:21

TensorFlow的介绍和简单案例

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。

科学的N次方·2024-03-17 04:39

算法-位运算

目录前言位运算有的符号按位异或性质：指定位置的位运算位运算算法常用点实战前言机器是采用二进制对数值进行表示、存储和运输，在程序中恰当使用二进制，可以提高运行效率。本篇文章我们讲下位运算相关的问题。

风清扬-独孤九剑·2024-03-16 22:01

hcie数通和云计算选哪个好？

如果你是一名网络工程师或开发者，想要在数通领域有所建树，你需要具备扎实的基础知识和丰富的实战经验。云计算则更注重于虚拟化、存储、网络和服务器等方面的知识。

腾科教育·2024-03-16 12:47

docker实战（2）

docker安装redis一，搭建docker环境二，docker安装redis1，查看redis版本：dockersearchredisredis镜像仓库地址：DockerHub2，获取最新镜像版本：dockerpullredis:latest3，查看redis镜像是否安装成功：dockerimages4，运行容器：dockerrun-itd--nameredis-test-p6379:6379

Loren_云淡风轻·2024-03-16 09:14

基于Java+SpringMVC+vue+element宠物管理系统设计实现

vue+element宠物管理系统设计实现博主介绍：5年java开发经验，专注Java开发、定制、远程、文档编写指导等,csdn特邀作者、专注于Java技术领域作者主页央顺技术团队Java毕设项目精品实战案例

央顺技术团队·2024-03-16 09:42

Python 线程池 ThreadPoolExecutor(二) - Python零基础入门教程

目录一.Python线程池前言二.Python线程池ThreadPoolExecutor常用函数1.线程池as_completed函数使用2.线程池map函数使用3.线程池wait函数使用三.猜你喜欢零基础

猿说编程·2024-03-16 04:53

鸿蒙HarmonyOS实战-ArkUI动画（页面转场动画）

前言页面转场动画是指在应用程序中，当用户导航到另一个页面时，使用动画效果来过渡页面之间的切换。这样做的目的是为了提升用户体验，使页面之间的切换更加平滑和有趣。常见的页面转场动画包括淡入淡出、滑动、翻转、缩放等效果。通过使用这些动画效果，可以给用户一种流畅的感觉，让页面之间的切换更加自然。在实现页面转场动画时，可以根据具体的需求和设计来选择合适的转场效果，并结合页面的布局和内容来调整动画效果的细节。

蜀道山QAQ·2024-03-16 00:59

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

思维导图实战派21天训练计划02/21

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App果真，多练就手熟，难怪燕子老师信手画来，线条流畅优美，无他，惟手熟尔，明天空闲多画画，儿子配了图我俩双拼，对比第一幅图，那差别啊！期待着21天后的图

何明_0198·2024-03-15 17:47

Java实战：Spring Boot利用MinIO实现文件切片上传

本文将详细介绍如何在SpringBoot应用程序中使用MinIO实现文件切片极速上传技术。我们将深入探讨MinIO的概念、文件切片上传的原理，以及如何使用SpringBoot和MinIO实现文件切片上传和合并。1.引言在现代的互联网应用中，文件上传是一个常见的功能。然而，传统的文件上传功能可能无法满足大文件上传的需求。为了提高大文件上传的效率和速度，我们可以使用文件切片上传技术。文件切片上传技术可

拥抱AI·2024-03-15 14:15

基于Java+SpringBoot+vue+element实现前后端分离玩具商城系统

+element实现前后端分离玩具商城系统博主介绍：5年java开发经验，专注Java开发、定制、远程、文档编写指导等,csdn特邀作者、专注于Java技术领域作者主页央顺技术团队Java毕设项目精品实战案例

央顺技术团队·2024-03-15 12:11

【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python

高斯小哥·2024-03-15 01:56

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，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如

刘小董·2024-03-14 20:18

挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-03-14 18:16

Python招聘信息爬虫数据可视化分析大屏全屏系统(Django框架) 开题报告

博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。

黄菊华老师·2024-03-14 15:41

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台

qwfys200·2024-03-14 07:30

柯桥英语口语学习，成人零基础学外语

每日一句I'mboredtodeath.我快无聊死了。单词解析：bored/bɔːd/adj.无聊的，厌倦的boredtod15857575376eath：指非常无聊或厌烦，达到了极点的程度。"bored"和"boring"都与无聊相关，但它们用法上有一些区别：bored(形容词)：用来描述人的感受，表示感到无聊、厌烦或没趣。例如："I'mbored.Let'sdosomethingfun."（我

HC18258085832·2024-03-14 06:29

构建轻量级CentOS Docker镜像的实战指南

随着容器技术的迅速发展，Docker已成为现代应用部署和运维的标准工具之一。其中，构建自定义的Docker镜像是将应用程序无缝集成到容器化环境的关键步骤。在这篇1600字的技术文章中，我们将详细介绍如何快速高效地将一个精简的CentOS系统打包成Docker镜像，并结合实际操作及代码示例详述整个过程。一、准备工作首先，理解Docker镜像是由多层组成的只读文件系统，每一层代表了容器内的一组文件更改

Evaporator Core·2024-03-14 00:51

Python入门指南：从基础到应用

在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包

袁公白·2024-03-13 17:41

【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘

【Python】成功解决AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化

高斯小哥·2024-03-13 12:36

探索机器学习：智能时代的魔法

在智能科技的浪潮中，机器学习如同一股神秘的力量，悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸，更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。

ChenDuBr·2024-03-13 11:35

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点

Qodicat·2024-03-13 10:34

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