高阶机器学习

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

JavaScript高阶——数组的方法

迭代方法：这些方法遍历数组的每个元素，可以对元素进行操作或返回新数组forEach()循环遍历数组every()遍历数组,返回值遇到false时遍历终止相比于forEach()多了一个returnfalsesome()找到数组的第一个元素返回值为找到为true或找不到为falsemap()修改并返回新的数组filter()数组过滤器reduce()数组求和运算reduceRight()转换方法：将

和风中看海·2025-03-26 16:10

10_JavaScript数组排序和高阶方法

目录一、数据类型之间存储的区别（重点）二、数据类型之间的比较三、数组的排序3.1sort排序3.2冒泡排序3.3选择排序四、数组的高阶方法forEach遍历map（映射）一、数据类型之间存储的区别（重点

东东__net·2025-03-26 16:39

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

本文将通过机器学习视角，拆解这场时空防御战的底层逻辑。

短剧萌·2025-03-26 13:18

从小白到大神，有这些python库就够了，盘点python18个顶级第三方库。

Python的强大之处在于其生态系统——成千上万的库覆盖了Web开发、数据分析、图像处理、机器学习等各个领域。作为新入行的你，哪些库最值得使用呢？

欧子有话说·2025-03-26 13:18

通过git文件查看大模型下载链接的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-26 12:43

大粤国际期货ML量化系统实战：用LSTM模型构建纳指期货策略

【2025代码解析】==‌**发布日期**‌==：2025-02-27==‌**技术标签**‌==：#LSTM预测#量化系统#TensorFlow---##一、机器学习交易系统架构

11435-62125·2025-03-26 11:39

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）是当今最热门的技术领域之一。

AI天才研究院·2025-03-26 07:02

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-语法基础

第一章Python语法基础Python是一种简单易学的编程语言，广泛用于数据分析、机器学习和人工智能领域。在学习机器学习之前，我们需要先掌握Python的基本语法。

一小路一·2025-03-26 06:55

嵌入式领域机器学习入门指南

基本概念机器学习是一门使计算机无需进行明确编程即可学习的科学。它主要利用数据或以往的经验，以此来改进计算机自身的性能。

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

【大虾送书第二期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》_python机器学习基于pytorch和scikit-learn pdf

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不

2401_84537826·2025-03-26 05:15

基于Python的机器学习入门指南

在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning）已经成为科技领域中最热门的话题之一。它不仅改变了我们对数据的理解和处理方式，还在许多行业中得到了广泛应用，如金融、医疗、交通等。

Blossom.118·2025-03-26 05:15

跨领域智能算法安全优化与治理研究

本研究以自动化机器学习为核心优化路径，结合量子算法的并行计算优势与边缘计算的低延迟特性，构建多模态算法协同框架。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

Manus产品介绍及部署使用指南

它结合人工智能（AI）算法与实时动作捕捉数据，能够实现以下核心功能：自主决策：通过机器学习模型分析环境信息，动态调整行为（如避障、路径规划）。

极客奇点·2025-03-26 04:08

如何利用多张 GPU 高效运行 Ollama

在当今的人工智能和机器学习领域，利用多GPU进行加速计算已经成为提升性能的关键手段。本文将详细介绍如何在系统中使用多张GPU来运行Ollama，充分发挥硬件的强大性能。

刘怼怼·2025-03-26 01:20

NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总

扫地的小何尚·2025-03-26 00:41

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用

引言蝙蝠算法（BatAlgorithm，简称BA）是一种启发式优化算法，灵感来自于蝙蝠的自然行为，尤其是它们在夜间通过回声定位来寻找猎物的方式。蝙蝠使用一种类似“回声定位”的机制来在搜索空间中找到最优解。蝙蝠算法通常用于解决高维复杂的优化问题，特别适合用于超参数优化等任务。1.蝙蝠算法概述蝙蝠算法是一个基于群体的随机优化算法，它通过模拟蝙蝠群体在搜索空间中寻找食物的行为来找到最优解。蝙蝠的行为包括

Code哈哈笑·2025-03-25 23:32

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。

2301_79809972·2025-03-25 20:12

【机器学习】什么是逻辑回归？

什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。通俗易懂的理解我们可以通过一个简单的例子来理解逻辑回归。例子：判断一个学生是否能通过考试假设你是一个老师，想要通过学生的学习时间（每周学习的小时数）来预测他们是否能够通过考试（通过或不通过）。为了让问题更简单，我们假设一个学生的学习时间和

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学假设你是一个刚接触逻辑回归的学生，如何能够快速理解并构建逻辑回归的理论体系，帮助进行后续机器学习课程？

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

·2025-03-25 18:30

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习

·2025-03-25 13:51

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用2.2.2.2基于规则的IDS2.2.2.3机器学习在车内网络入侵检测中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

大数据（2）Hadoop架构深度拆解：HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优

目录一、分布式系统的设计哲学演进1.1从Google三驾马车到现代数据湖二、企业级HDFS架构全景图2.1联邦架构的深度实践2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle机制全链路优化3.2资源调度革命：从MRv1到YARN3.3企业级编码规范四、千亿级数据分析实战：运营商信令数据挖掘4.1场景描述4.2优化后的MR作业链4.3性能对比数据五、云原

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-25 13:48

chatgpt赋能Python-python_docx_目录

简介Python是一种非常优秀的编程语言，主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中，常常需要使用文档处理相关的工具，例如MicrosoftWord。

李自提·2025-03-25 13:45

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六

xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

Manus通用AI智能体完全使用指南（2025最新版）——从注册到高阶技巧全解析

一、前言：开启人机协作新时代2025年3月6日，中国团队推出的全球首款通用AI智能体Manus震撼发布。这款被业界称为"AIAgent的ChatGPT时刻"的产品，在GAIA基准测试中全面超越OpenAIDeepResearch，展现出跨领域任务处理能力16。本文将从零开始详解注册流程、使用技巧及开发实践。二、核心功能与技术突破2.1产品定位Manus（拉丁语"手"）是首个实现端到端任务闭环的AI

小乌龟登顶记·2025-03-25 01:18

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier决策树(DecisionTree)可解释性强，自动处理非线性关系需可视化决策规则tree.DecisionTreeClassifier随机森林(Random

恸流失·2025-03-25 01:17

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代，每个行业都在经历一场数据革命。

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

解锁云原生后端开发新姿势：腾讯云大模型API深度整合实战

本文将深入解析腾讯云大模型API（如DeepSeek-R1/V3、混元大模型）与云原生技术的创新结合方案，通过架构设计、实战案例与高阶技巧，揭示一条从0到1构建AI增强型服务的完整路径。

Loving_enjoy·2025-03-24 18:21

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