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机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上

0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。

shangjg3·2024-08-30 07:37

Curator框架以及基本API如何操作

为了更好的实现java操作zookeeper服务器，后来出现Curator框架，非常的强大，目前已经是Apache的顶级项目，里面提供了更多丰富的操作，例如session超时重连、主从选举、分布式计数器

JAVA代码搬运工·2024-08-30 06:33

PyTorch概述

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。

fydw_715·2024-08-30 06:01

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。

百态老人·2024-08-30 04:20

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要（二）2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear

Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI（重复只做补充）3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks（1）lightgbm.record_evaluation（2）lig

CXDNW·2024-08-30 03:40

【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)

第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。

艾思科蓝 AiScholar·2024-08-30 03:40

机器学习之决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

云计算day13

一、Git概述Git是一种分布式版本控制系统，用于跟踪和管理代码的变更。它是由LinusTorvalds创建的，最初被设计用于Linux内核的开发。

巭氼·2024-08-29 23:42

中间件简介

它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。那么常见的中间件有哪些呢？消息队列中间件：消息队列中间件允许应用程序之间异步地发送和接收消息。

Will_1130·2024-08-29 22:38

虚拟机安装hadoop，hbase（单机伪集群模式）

就像当初做爬虫一样（虽然很简单），在数据爆发的现在，传统的数据库mysql，oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心，所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库，hadoop提供了分布式文件系统

流~星~雨·2024-08-29 21:31

Apache Kafka 快速学习大纲

Kafka概述定义Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

aaaak_·2024-08-29 19:46

大数据实训笔记7：kafka

概述Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform)，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

Roslin_v·2024-08-29 19:14

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门大神级攻略

它语法简单、易读易写、用途广泛，广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript：对于对Web开发感兴趣的学生，JavaScript是必学的。

一禅（OneZen）·2024-08-29 19:43

Python配置管理工具库之hydra使用详解

这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库，包括其安装方法、主要特性、基本和

Rocky006·2024-08-29 17:35

QPS提升10倍怎么设计-JAVA后端经常用到的技术

例如，使用分布式服务器集群，将请求均匀地分配到各个节点上，避免单个服务器负载过高。升级服务器的硬件配置，如提高CPU性能、增加内存容量、使用更快的存储设备等。例如，采用多核处理

九张算数·2024-08-29 17:00

优秀的开源项目

目录热key多线程并行秒级百G级日志工具ES操作工具消息推送平台HTTP客户端业务层的分布式限流组件企业级微服务解决方案热keyhotkey:京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存

点滴~·2024-08-29 16:28

分布式中间件

1.Nacos服务注册和服务发现原理图：1.服务提供方将集群信息注册到Nacos，并定期心跳包提供健康信息，宕机即剔除2.服务消费方定期拉取订阅信息，获取服务实例列表3.服务集群的负载均衡是在消费者一方进行选择负载均衡：四层（传输层，ip+端口），七层（应用层，在四层ip+端口的基础上，添加一些用户级负载均衡规则，例如过滤特定的url访问请求）；nginx同时支持四层和七层负载均衡，硬件负载均衡器

C15751X·2024-08-29 16:54

Python知识点：如何使用HBase与HappyBase进行分布式存储

使用HBase与HappyBase进行分布式存储是处理大规模数据的有效方式。HBase是一个基于Hadoop的开源分布式数据库，可以处理非常大的表。

杰哥在此·2024-08-29 15:51

思二勋：web3.0是打造应对复杂市场敏捷组织的关键

本文内容摘自思二勋所著的《分布式商业生态战略》一书。数字化时代，需要企业具备敏捷应对变化的能力，以敏捷反应应对客户和市场的迅速变化。

学客汇·2024-08-29 14:15

【观点】区块链的未来：分布式商业；企业的未来：分布式商业生态战略

本文内容摘自思二勋所著的《分布式商业生态战略》一书。近两年，商业经济环境的不确定性越来越明显，市场经济受到疫情、技术、政策等多方因素影响越来越难以预测，黑天鹅事件时有发生。

学客汇·2024-08-29 14:14

新书推荐：《分布式商业生态战略：未来数字商业新逻辑与企业数字化转型新策略》

近两年，商业经济环境的不确定性越来越明显，市场经济受到疫情、技术、政策等多方因素影响越来越难以预测，黑天鹅事件时有发生。在国内外经济方面，国际的地缘政治对商业经济产生着重大的影响，例如供应链中断，核心技术的自主创新及国产化，以及美联储的持续加息对市场经济的影响，等等。国内经济也在承压发展，尽管内需总体回暖，但市场活力不足、内生动力不强、市场资源利用率低下等问题不容忽视。而在技术革新商业经济方面，如

学客汇·2024-08-29 14:44

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出

weixin_39956182·2024-08-29 14:10

深度学习：探索人工智能的无限可能

1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

计算机视觉概念科普

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。

极客代码·2024-08-29 11:54

Spark权威指南读书笔记（二）：结构化API

第四章结构化API概述结构化API主要指三种核心分布式集合类型API：Dataset、DataFrame、SQL表和视图DataFrame和Dataset类型DataFrame和Dataset是具有行和列的类似于数据表的集合类型

kaiker·2024-08-29 11:23

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

Python分布式任务处理库之dramatiq使用详解

Dramatiq是一个用于分布式任务处理的Python库，旨在提供简单、可靠的任务队列解决方案。与其他任务队列库相比，Dramatiq更加轻量级，且易于上手。

Rocky006·2024-08-29 09:41

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》

【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。

ShuQiHere·2024-08-29 08:33

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

机器学习（ML）算法分类

机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员，能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互，并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务，涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细

听忆.·2024-08-29 06:19

Kylin的工作原理及使用分享操作指南

ApacheKylin是一个分布式的分析引擎，专为大数据环境中的快速分析和查询而设计。它通过构建OLAP（联机分析处理）立方体，使得对海量数据的实时分析成为可能，极大地提升了数据查询的效率。

vvvae1234·2024-08-29 05:14

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-29 04:59

Metasploit漏洞利用系列（九）：MSF渗透测试 - DistCC后门漏洞实战

DistCC是一个分布式编译系统，旨在通过网络分发编译任务以加速编译过程。然而，不当的配置或特定版本的漏洞可能为攻击者留下可乘之机，使其能够利用DistCC服务作为跳板，入侵目标系统。

Alfadi联盟萧瑶·2024-08-29 02:55

分布式唯一id的7种方案

背景为什么需要使用分布式唯一id？如果我们的系统是单体的，数据库是单库，那无所谓，怎么搞都行。

木小同·2024-08-29 02:53

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

Hdfs的机架感知与副本放置策略

1.介绍Apachehadoop机架感知Hadoop分布式文件系统(Hdfs)作为ApacheHadoop生态系统的的核心组件之一,通过机架感知和副本放置策略来优化数据的可靠性,可用和性能.Hdfs的机架感知和副本放置策略是其设计的关键组成部分

sheansavage·2024-08-29 01:42

JMS 原理

为什么需要JMS用RPC中间件技术已广泛应用于分布式系统之间的通信，但是这些技术也显示出了局限性：同步通信：客户发出调用后，必须等待服务对象完成处理并返回结果后才能继续执行客户和服务对象的生命周期紧密耦合

LynnGuo·2024-08-29 00:53

ROS Node

ROS节点是ROS中实现模块化、分布式和可扩展性的关键组件之一。在ROS中，节点是通过ROS核心（ROSMaster）进行通信和协调的。

GYHlf·2024-08-28 23:31

XML-RPC-1概述

XML-RPC是一个远程过程调用（远端程序呼叫）（remoteprocedurecall，RPC)的分布式计算协议，通过XML将调用函数封装，并使用HTTP协议作为传送机制。

weixin_30340775·2024-08-28 22:26

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