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SpringbootWeb案例

准备工作需求说明部门管理部门管理功能开发包括：查询部门列表、删除部门、新增部门、修改部门员工管理功能开发包括：查询员工列表(分页、条件)、删除员工、新增员工、修改员工环境搭建环境搭建步骤：1.准备数据库表

~hello world~·2024-02-04 05:05

林轩田机器学习基石课程笔记1 -The Learing Problem

一什么是机器学习什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字，就是学习的过程。

Spareribs·2024-02-04 05:33

基于Java校园网书店详细设计和实现

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等

java李杨勇·2024-02-04 04:58

机器学习：Softmax回归（Python）

Softmax回归（多分类）logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数，实现多分类，Softmax函数"""def__init__(self,fit_intercept=T

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。算法流程如下：随机选择k个质心（一般为数据集中的k个随机数据点）作为初始质心。将每个数据点分配给离其最近的质心所属的簇。根据当前簇中的数据点计算新的质心位置。重复步骤2和3，直到质心位置不再改变或达到预定的迭代次数。K-均值聚类算法的优点包括

做一个AC梦·2024-02-04 04:23

CS144--Chapter0--wsl2+docker环境搭建

我的笔记本配置荣耀magicbook16，容量是500G，芯片是R7-5800由于笔记本容量较小，因此考虑这个方案，对于台式机用户，建议可以直接用虚拟机或者双系统。前言斯坦福官网给出的方法是用他们的镜像（基于Ubuntu23.10）进行实验，但是国内访问他们的镜像的速度着实感人，同时无意间看到一位互联网知己写了这篇文章（友情链接），这篇文章写的非常nice，但是里面缺少了有关于使用windows中

9MarkZhang9·2024-02-04 03:49

【新书推荐】5.1节 16位汇编语言学习环境

■16位汇编语言学习环境搭建：DosBox虚拟机、Notepad++文本编辑工具、MASM5.0汇编器、Link链接器、

bcdaren·2024-02-04 03:19

AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论

文章目录思维导图前言一、人工智能、机器学习与深度学习二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、深度学习1、神经网络2、深度学习当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言

Hunter乔乔·2024-02-04 01:26

【初中生讲机器学习】4. 支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！

上一篇【初中生讲机器学习】3.支持向量机（SVM）一万字详解！超全超详细超易懂！当中，我们已经详细了解了支持向量机算法以

Geeker · LSar·2024-02-04 01:10

数据集

从文本处理到自动驾驶：机器学习最常用的50大免费数据集机器之心百家号06-1821:11机器学习领域里有哪些开放数据集？

一大白一·2024-02-04 00:43

ES性能测试-esrally

中的数据库的database_type相当于我们数据的表名id：相当于我们表中的某一条主键id，也是一个唯一标识version相当于数据的版本号_source相当于我们的表数据，在es存储都是json数据一.环境搭建

hanjihun88·2024-02-04 00:43

vulnhub靶场之Noob

一.环境搭建1.靶场描述N/A2.靶场地址https://www.vulnhub.com/entry/noob-1,746/3.启动靶场虚拟机开启之后界面如上，我们不知道ip，需要自己探活，网段知道：192.168.72.0

MS02423·2024-02-04 00:41

vulnhub靶场之EMPIRE:BREAKOUT

一.环境搭建1.靶场描述DescriptionBacktotheTopDifficulty:EasyThisboxwascreatedtobeanEasybox,butitcanbeMediumifyougetlost.ForhintsdiscordServer

MS02423·2024-02-04 00:11

【自动化测试教程】Java+Selenium自动化测试环境搭建

本主要介绍以Java为基础，搭建Selenium自动化测试环境，并且实现代码编写的过程。1.Selenium介绍Selenium1.0包含core、IDE、RC、grid四部分，selenium2.0则是在两位大牛偶遇相互沟通决定把面向对象结构化（OOPP）和便于编写代码的各自思想予以整合后形成的新工具，也就是我们所指的WebDriver。Core是selenium的核心，在后期虽然被封装，但只是

秦玖·2024-02-04 00:10

vulnhub靶场之Matrix-Breakout 2 Morpheus

一.环境搭建1.靶场描述ThisisthesecondintheMatrix-Breakoutseries,subtitledMorpheus:1.It’sthemedasathrowbacktothefirstMatrixmovie.YouplayTrinity

MS02423·2024-02-04 00:10

Ubuntu16.04搭建FFmpeg开发环境以及代码验证

参考链接01_FFMpeg环境搭建02_FFMpeg代码验证01的文章讲述了环境搭建，在代码验证时发现略有问题，后面我说。02的文章讲述了搭建FFMpeg环境和验证代码。

固执的你·2024-02-03 23:09

NumPy之:NumPy简介教程

[toc]简介NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。

flydean程序那些事·2024-02-03 22:55

进程与线程的概念与通信方式

文章目录前言一进程的定义二、进程的通信方式1.共享内存2.读入数据三、线程的定义四、线程的通信方式1.管道总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

西林er·2024-02-03 21:22

【2023地理设计组一等奖】基于机器学习的地下水仿真与时空分析

作品介绍1设计思想1.1作品背景华北平原是我国最重要的粮棉产地之一，然而近年来农业的低效用水以及过度压采正逐步加剧其地下水资源的紧张性，为经济可持续发展带来重大风险。而地下水动态变化与人为干预、全球气候波动呈现出高度相关性，因此，地下水的仿真模拟对保障粮食供应和推动水资源的可持续管理至关重要。目前学界尽管有大量的文献探讨地下水的时空分布及可持续性发展，但与现实需求相比，其在空间分辨率和多因子影响的

sky J·2024-02-03 21:29

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。随着问题规模的增长所带来的所需训练样本的增长称为学习问题的样本复杂度（samplecomplexity）。在多数实际问题中，最限制学习器成功的因素是有限的可用的训练数据。我们通常都喜欢能与训练数据拟合程度更高的假设，当一个学习器在可能时

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

大数据环境搭建(一)-Hive

1hive介绍由Facebook开源的,用于解决海量结构化日志的数据统计的项目本质上是将HQL转化为MapReduce、Tez、Spark等程序Hive表的数据是HDFS上的目录和文件Hive元数据metastore，包含Hive表的数据库、表名、列、分区、表类型、表所在目录等。根据Hive部署模式(嵌入、本地、远程)的不同，元数据存储的位置也不同，一般是远程方式多用户访问，元数据存储MySQL中

xfchn多多学习学习·2024-02-03 20:42

二、尚筹网-后台-环境搭建

1、创建工程1.1、项目架构图项目架构图.png图中箭头表示依赖关系，其中工程分别代表：parent父工程：用于依赖管理，模块聚合，对jar包进行统一管理；webui子工程：用于向管理员展示前端页面；component子工程：包含后端业务逻辑，处理前端发送的请求；entity子工程：包含所有的实体类；util工程：包含系统中所有的通用工具类；reverse工程：通过MyBatis的逆向工程快速生成

honest涛·2024-02-03 20:51

2021-04-12

[1.1自然语言与编程语言的比较](#11-自然语言与编程语言的比较)-[1.2自然语言处理的层次](#12-自然语言处理的层次)-[1.3自然语言处理的流派](#13-自然语言处理的流派)-[1.4机器学习

零一安·2024-02-03 20:43

用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库

Python在机器学习领域非常出色。它具有一致的语法、更短的开发时间和灵活性，非常适合开发能够直接插入生产系统的复杂模型和预测引擎。Python的一个最大的资产是其广泛的库。

派派森森·2024-02-03 20:29

解锁教育系统源码的定制奥秘：企业培训平台开发详解

二、技术选型与开发环境搭建通过使用版本控制系统、集成开发环境（IDE）以及一系列的测试工具，可以有效地提高开发效率，减少后期维护的难度。

万岳软件开发小城·2024-02-03 20:29

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。它是向量量化（VectorQuantization，VQ）的一种扩展，通过在输入数据中学习和调整一组原型向量来进行分类。本篇博文将详细介绍LVQ算法的工作原理、应用领域以及Python示例。算法背景学习向量量化（LVQ）是一种基于原型的分类算法，最早由Kohonen等人于1984年提出

迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

人工智能概论

一、关键技术人工智能包含了七项关键技术:1.机器学习:机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

产品经理应该懂的人工智能知识

三、机器学习处理过程（1）原始数据采集原始数据

敲代码的小小酥·2024-02-03 19:30

深度学习的发展史和主要应用方向

论深度学习笔者对于深度学习有着自己独特的见解…借这个机器学习课程大作业，发表一下我的观点。

沉着冷静集中精力·2024-02-03 19:16

稚肩·2024-02-03 19:14

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

向量机SVM原理详解

的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a

题目：湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a摘要：本文利用文本利用机器学习方法封闭湍流喷雾火焰中的条件标量耗散率。

charryzzz·2024-02-03 17:38

SVM(1-3)

转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

rollup 开发环境搭建

rollup开发环境搭建image-20210815222527524初始化项目使用lerna管理项目使用npminit初始化项目npminit-y安装lerna并初始化项目npminstalllerna

开水泡饭·2024-02-03 17:25

【脑电信号处理与特征提取】P7-涂毅恒：运用机器学习技术和脑电进行大脑解码

运用机器学习技术和脑电进行大脑解码科学研究中的大脑解码比如2019年在Nature上一篇文章，来自UCSF的Chang院士的课题组，利用大脑活动解码语言，帮助一些患者恢复语言功能。

头发没了还会再长·2024-02-03 16:14

目标检测中的损失函数汇总

分类损失CEloss，交叉熵损失交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。

senbinyu·2024-02-03 16:29

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

机器学习复习（8）——基本概念

"benchmark"和"baseline"的定义和区别在计算机视觉领域的论文中，"benchmark"和"baseline"这两个术语经常被使用，但它们代表着不同的概念和作用。Benchmark（基准测试）:定义：Benchmark通常指的是一套标准的测试流程，用来评估和比较不同算法或模型的性能。这些测试流程可能包括标准的数据集、评估指标、测试协议等。作用：Benchmark提供了一个共同的平台

不会写代码！！·2024-02-03 16:56

花书学习笔记-深度学习概念

目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步：猜测函数第二步：定义Loss第三步：优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid

iwill323·2024-02-03 16:17

【深度学习】P1 Deep Learning 简介

目录什么是深度学习深度学习网络结构深度学习重要历史节点常见深度学习库什么是深度学习深度学习，deeplearning，是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 16:15

故障诊断 | 一文解决，BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-02-03 15:46

2020李宏毅学习笔记——1.概论

即将学习内容分布：一、机器学习的本质就是自动寻找函式，如语音识别，就是让机器找一个函数，输入是声音信号，输出是对应的文字。

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

为什么要使用Jupyter Notebook？

JupyterNotebook是一个基于Web的交互式计算环境，它为数据科学、机器学习、教育和研究等领域提供了强大的工具。

科学禅道·2024-02-03 15:01

Jupyter Notebook中的%matplotlib inline详解

JupyterNotebook中的%matplotlibinline详解文章目录引言什么是魔术命令%matplotlibinline详解(直入主题请点击)小结结尾引言在数据科学和机器学习的世界中，JupyterNotebook

高斯小哥·2024-02-03 15:00

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