零基础实战机器学习第57页

【GO实战课】第三讲：电子商务网站（3）——架构和路由

1.简介本课程将探讨电子商务网站的架构和路由，以及使用GO语言实现。在本课程中，我们将介绍如何设计一个可扩展、可靠和高性能的电子商务网站架构，并演示如何使用GO语言编写路由代码。本课程的目标是帮助学生理解电子商务网站的架构，并提供一个实际的项目，以便他们可以在实践中应用所学知识。通过完成本课程，学员将能够：理解电子商务网站的架构设计原则；掌握使用RESTfulAPI构建电子商务网站的基本知识；学习

earthzhang2021·2025-02-02 06:23

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

深度学习的应用场景及常用技术

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。

eso1983·2025-02-02 06:19

网络安全实战指南：攻防技术与防御策略

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着数字化转型的加速，网络安全已成为各行业不可忽视的重要领域。从数据泄露到勒索软件攻击，网络威胁日益复杂，企业和个人都面临严峻挑战。本教程将介绍网络安全的基础知识、攻击方式、防御策略，并提供实践案例与技术示例，帮助读者掌握关键安全技术。2.网络安全基础2.1网络安全的主要领域网络安全涉及多个方面，以下是主要的安全领域：安全领域描述常见技术

一ge科研小菜鸡·2025-02-02 05:46

tkinter-TinUI-xml实战（11）文本阅读、编辑器

tkinter-TinUI-xml实战（11）文本阅读、编辑器引言阅读器编辑器TinMaker界面搜索框界面引言本文基于作者自己的项目TinText编写。

Smart-Space·2025-02-02 05:44

SpringCloud之服务间通信超时：突破微服务的“时间枷锁”

目录引言一、通信超时的“导火索”（一）网络不稳定（二）服务性能瓶颈（三）配置参数不合理二、实战！

奔跑吧邓邓子·2025-02-02 05:14

国外SIM卡有信号无法连接，如何解决？

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前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¹·2025-02-02 04:36

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

Autosar通信实战系列09-CanIf模块要点及其配置介绍（一）

.报文过滤（掩码）4.报文Dlc校验5.CanIf模块功能5.1CANcontrollers和CANtransceivers控制5.2提供报文收发机制5.3唤醒源校验前言在本系列笔者将结合工作中对通信实战部分的应用经验进一步介绍常用

Autosar汽车电子进阶·2025-02-02 03:38

Python定位Span标签中的文字：实战指南

目录一、准备工作二、基本流程三、代码示例四、案例分析五、进阶技巧处理多个标签：根据其他属性定位：结合XPath：使用Selenium：六、注意事项七、总结在网页数据抓取和信息提取的过程中，经常需要定位并获取HTML中特定标签的内容。其中，标签是一个常见的内联元素，用于对文本进行分组或应用样式。本文将详细介绍如何使用Python来定位并提取标签中的文字，通过具体的代码示例和案例，帮助读者快速掌握这一

傻啦嘿哟·2025-02-02 02:01

webview加载页面有2秒白屏_iOS App秒开H5实战总结

作者|肖亚东，目前就职于南京有货，主要从事iOS和小程序端的开发，伪前端，喜爱RN、flutter等跨平台技术。热爱电影，美食，篮球，偶像科比，朋友都称他曼巴来源|https://juejin.im/user/593a775561ff4b006c76346a在《iOSapp秒开H5优化探索》一文中简单介绍了优化的方案以及一些知识点，本文继续介绍使用WKURLSchemeHandler拦截加载离线包

weixin_39875419·2025-02-02 02:30

Flink的DataSource三部曲之一：直接API

flink-quickstart-java\-DarchetypeVersion=1.9.2现在maven工程已生成，用IDEA导入这个工程，如下图：以maven的类型导入：导入成功的样子：项目创建成功，可以开始写代码实战了

字节全栈_rJF·2025-02-02 02:57

《DirectX 12 3D游戏开发实战》读书笔记1：数学基础

文章目录学习内容内容关于浮点类型误差解决方案参数与D3D数据结构向量类型XMVECTOR与XMFLOATn：XMVECTOR与XMFLOATn的相互转化：取得某个分量或者将某个分量转换为XMVECTOR类型：参数向量特点：表示方法：运算求模：单位化(规范化、标准化等同义)：正交化：加(减)法：乘法：其他函数杂项点常向量矩阵矩阵的传参矩阵的初始化XMMATRIX和XMFLOAT4X4的转换运算矩阵的

tikris·2025-02-02 01:23

[C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章学习笔记01 2019.5.7

个人学习用，请勿转载第十二章几何着色器词汇曲面细分：tenssellation几何着色器：geometryshader三角形列表：trainglelist内容如果不启用曲面细分这一环节，几何着色器这个可选阶段会位于顶点着色器与像素着色器之间。顶点着色器以顶点作为输入数据，而几何着色器的输入数据则是完整的图元。如果要绘制三角形列表，那么几何着色器程序实际将对列表中的每个三角形T执行下列操作：for(

卡酷酷·2025-02-02 01:22

[C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章学习笔记02 2019.5.8

个人学习使用，请勿转载12.3纹理数组12.3.1概述纹理数组即为存放纹理的数组。C++代码中纹理数组也由ID3D12Resource接口表示，创建ID3D12Resource对象时，可以通过设置DepthArraySize属性指定纹理数组所存储的元素个数。在d3dApp文件中创建深度/纹理模板时总是将该值设为1。CreateD3DResource12函数。Texture2DArraygTreeM

卡酷酷·2025-02-02 01:22

[C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第9章学习笔记03 2019.5.4

DirectX123D游戏开发实战—第9章学习笔记03词汇内容9.11附有纹理的山川演示程序给陆地网格重复铺设草地纹理根据时间函数令流水纹理延波浪滚动起来9.11.1生成栅格纹理坐标上图是一个m*n的栅格

卡酷酷·2025-02-02 01:52

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

跟着东木学：UG_NX视频教程大纲，在这里你可以学到...

SiemensNX1.UG_NX教程第一季（零基础入门篇）知识篇界面认识用户设置首选项设置文件操作导入导出零件显示模式零件选择模式坐标系的用法图层的用法常用工具截面观察工具点构造器矢量构造器坐标系构造器平面构造器信息查询工具对象分析工具表达式案例实战

躲不过这哀伤·2025-02-01 23:07

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。

码银·2025-02-01 22:33

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·2025-02-01 21:56

不同物体运动方向的检测-python

适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

大模型开发流程及项目实战

一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成，通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开

辣椒种子·2025-02-01 19:38

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统

前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置：NVIDIAGPU（RTX3090或更高）+32GB内存+50GB存储空间最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+16GB内存+3

Coderabo·2025-02-01 18:32

打造你的专属英文打字练习软件：从零开始的C#实战教程

在当今数字化时代，打字已经成为一项必不可少的技能。无论是工作、学习还是日常沟通，快速而准确的打字能力都能极大地提高效率。为了帮助大家提升英文打字水平，本文将带你从零开始，使用C#开发一款功能完善的英文打字练习软件。通过这个项目，你不仅能学习到C#编程的核心技术，还能掌握如何设计一个用户友好的桌面应用程序。项目概述我们的英文打字练习软件将具备以下核心功能：多篇文章选择：用户可以从多篇英文文章中选择练

工控_谭校长·2025-02-01 18:56

实战 | Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台

1.为什么要搭建性能监控平台？本身带有聚合报告如下图所示：这个报告有几个很明显的缺点：：中获取数据并以特定的模板进行展示2、性能监控平台部署实践本文的重点并不是介绍Docker，所以不了解的小伙伴需要自己去学习一下基本的安装和操作，可参考之前发送的。1）首先去下载InfluxDB的镜像，下载很简单，直接pull就好，默认为下载最新的镜像：$dockerpullinfluxdb镜像，在访问8083端

测试小迷糊·2025-02-01 17:24

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2案例一：Update内存超了，导致主键表导入失败1.4.3案例三：tablet数量治理1.5建表案例二、StarRocks监控2.1监控架构StarRocks慢查询2.2监控页面使用2.2监控

吵吵叭火·2025-02-01 17:53

Day32【AI思考】-数学可视化学习的专业工具与技巧全指南

**二、进阶可视化技巧****~~1.动态参数艺术~~****2.抽象概念具象化****3.历史可视化路径****三、学习资源矩阵****1.B站宝藏UP主****~~2.系统课程推荐~~****3.实战项目库

一个一定要撑住的学习者·2025-02-01 17:21

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

爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

2022年SQL经典面试题总结（带解析）

吐血整理了一周SQL面试题，包括了选择题、问答题、实战题。每道题都给大家加了详细的解析。几乎每个知识点都涉及到了。刷完这套题，关于SQL的面试妥妥的。

m0_66557301·2025-02-01 15:04

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

Java与微服务：Spring Boot实战指南

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嗨，Java爱好者们！今天我们要一起探索SpringBoot的奇妙世界，看看它是如何帮助我们轻松构建微服务的。准备好了吗？让我们跳进这个充满魔法的SpringBoot宇宙！引言：微服务的魔法在软件开发的魔法世界里，微服务架构是一种让应用更加灵活、可扩展的神奇方

墨瑾轩·2025-02-01 15:58

JavaScript中的隐式类型转换

博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握

阿珊和她的猫·2025-02-01 14:27

springDataJPA实战

从个人开发角度来说，SpringDataJPA更好用，是因为开发起来更快。但从团队角度，我们希望更好的维护性，springdatajpa就差一些，或者说对后期人的要求更高。mybatis更好一些1.创建module2.添加数据源,新建jpa数据库spring:datasource:username:rootpassword:123456url:jdbc:mysql://localhost:3306

cc&·2025-02-01 14:54

【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

如何学习Java后端开发

文章目录一、Java语言基础二、数据库与持久层三、Web开发基础四、主流框架与生态五、分布式与高并发六、运维与部署七、项目实战八、持续学习与提升总结路线图学习Java后端开发需要系统性地掌握多个技术领域

写代码的大学生·2025-02-01 14:21

Spring Data JPA 实战：构建高性能数据访问层

1简介1.1SpringDataJPA概述1.1.1什么是SpringDataJPA？SpringDataJPA是SpringData项目的一部分，旨在简化对基于JPA的数据库访问操作。它通过提供一致的编程模型和接口，使得开发者可以更轻松地与关系型数据库进行交互，同时减少了样板代码的编写。SpringDataJPA不仅简化了数据访问层的开发，还提供了丰富的功能和工具，帮助开发者构建高效、可维护的数

随风九天·2025-02-01 14:50

集合的奇妙世界：Python集合的经典、避坑与实战

集合的奇妙世界：Python集合的经典、避坑与实战内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南，旨在帮助读者从基础入门到项目实战，全面提升编程能力。

李智 - 重庆·2025-02-01 14:49

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

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

Web前端最全Koa 基础篇（二）—— 路由与中间件(1)，前端组件化架构实践

开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】基本使用router.get(“/”,asyncctx=>{ctx.body=“h

2401_84447112·2025-02-01 11:00

软件架构原理与实战：深入理解BFF模式及其在微服务中的应用

1.背景介绍随着互联网的不断发展，软件架构也不断演进，微服务架构成为了当前最流行的软件架构之一。微服务架构将软件应用程序划分为一系列小的服务，每个服务都独立部署和扩展。这种架构的优点在于它的灵活性、可扩展性和容错性。在微服务架构中，服务之间通过网络进行通信，因此需要一种适合网络通信的架构模式。这就是BFF模式的诞生。BFF（BackingFrontend）模式是一种软件架构模式，它将前端应用程序与

AI天才研究院·2025-02-01 10:28

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

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

推荐频道

零基础实战机器学习