高阶机器学习第3页

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

高级前端面试题-React

高阶组件、renderprops选择hooks的优点状态逻辑复用；状态逻辑集中，易于理解；类组件不利于优化，比如不能很好的压缩为什么要用hooks,解决了什么问题同上react的context的使用场景共享对一个组件树全局的信息

圣诞小子·2025-03-21 17:29

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

Shell的find命令终极指南 + 高阶组合技

你是否经历过这些崩溃瞬间？想清理3个月前的日志却无从下手要在10万张图片里找出某个版本突然发现服务器被临时文件塞爆…今天介绍的Linux三剑客之find命令，就是你的超级救星！不仅能精准定位文件，结合其他命令更能玩出自动化运维的花样！一、Find基础三连击（新手必看）按图索骥-名称搜索查找当前目录所有.txt文件（精准匹配）find.-name“*.txt”忽略大小写找配置文件（模糊匹配）find

芯有所享·2025-03-21 14:02

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-21 13:28

中高级开发必看！MySQL 面试秘籍助你飞升

这篇CSDN文章堪称你进阶路上的“秘密武器”，从基础概念到高阶优化，全方位覆盖MySQL面试要点，无论是索引原理、查询优化，还是事务处理、主从复制，都有深入解读，助你轻松应对面试官的各类难题，稳稳拿下心仪

七七知享·2025-03-21 13:27

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

【工具】gdb使用详细介绍

前言在工作中，无论是学习代码流程还是问题的定位，GDB都显得尤为重要，多掌握一些命令可以提升我们的效率和解决问题的能力；按照我的理解，对GDB的掌握程度可以分为三种人：基础命令，大家都知道相对高阶一点的

努力努力再努力～～·2025-03-21 12:46

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能

会写代码的羊·2025-03-21 12:45

办公提效高阶 DeepSeek 提示词，适用于多种 AI 工具

1、高效会议管理请根据[会议主题]和[参会人角色]生成会议议程框架，包含会前准备清单（背景材料/数据需求）、会中讨论要点（需决策事项+时间分配）、会后跟进任务表（责任人/DDL），最后用思维导图形式输出。2、周报自动生成基于我本周完成的[任务清单]和[工作数据]，请先总结3项核心成果与2个待改进点，再结合OKR目标制定下周工作计划，要求用对比柱状图呈现进度数据，以PPT分页形式输出。3、周报自动生

东锋17·2025-03-21 12:14

【机器学习】建模流程

1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南

Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧，涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓，并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用

wolf犭良·2025-03-21 10:25

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False

木尘152132·2025-03-21 09:17

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

后“智驾平权”时代，谁为安全冗余和体验升级“买单”

尤其是进入2025年，比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战，加上此前已经普及的智能座舱，舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。

高工智能汽车·2025-03-21 04:35

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

客户总是提出不合理的需求，如何破局？

本文将从需求本质剖析、结构化应对策略到高阶破局思维，提供一套系统化的解决方案。一、需求“不合理”的本质诊断表象与根源的错位冰山模型：客户表面需求（如“界面要更酷

·2025-03-20 23:46

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

详解离线安装Python库

爱编程的喵喵·2025-03-20 22:17

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供

清风AI·2025-03-20 22:14

kotlin的函数forEach

在Kotlin中，forEach是一个高阶函数，用于遍历集合中的每个元素并对其执行指定的操作。它的核心特点是简洁、函数式，适用于需要遍历集合且无需返回值的场景。

LCY133·2025-03-20 22:12

ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券

当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。

ESG学习圈·2025-03-20 21:06

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域

Donvink·2025-03-20 19:24

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。

PersistDZ·2025-03-20 18:47

浏览器开发者工具深度调试指南：从入门到高阶技巧

浏览器开发者工具（DevTools）是现代前端工程师的"瑞士军刀"，本文将系统解析其核心功能与实战技巧，助您掌握高效调试的终极奥义。一、基础操作与核心功能1.1工具启动方式快捷键：F12（Win/Linux）|Cmd+Opt+I（Mac）右键菜单：网页任意位置右键→检查（Inspect）移动端调试：启用设备模式（Ctrl+Shift+M）1.2核心面板全景图面板名称核心功能快捷键切换Element

109702008·2025-03-20 18:12

近期计算机领域的热点技术

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计

会写代码的羊·2025-03-20 12:28

Linux安装Anaconda和Jupyter

一、了解Anaconda和Jupyter引言：Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。

硬水果糖·2025-03-20 08:20

ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建

如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先

WangYan2022·2025-03-20 07:17

Hessian 矩阵是什么

****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

图像处理篇---图像预处理

、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot为例）2.封装AI工具类（核心代码解析）3.实战场景1：自动生成周报（附Prompt技巧）四、高阶玩法

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

Python 机器学习基础之学习基础环境搭建

Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9

仙魁XAN·2025-03-19 15:01

【机器学习】主成分分析法（PCA）

【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

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