04【教程】机器学习第32页

二.Python开发环境搭建

1.环境搭建开发环境搭建（Python3环境搭建|菜鸟教程(runoob.com)）主要就是安装Python的解释器2.解释器分类Python的解释器分类：CPython（官方）用c语言编写的Python

许理·2025-03-08 10:45

VMware Workstation 17.6.3 Pro Unlocker OEM BIOS 2.7 for Linux

作者主页：sysin.org2025-03-04，17.6.3发布，

·2025-03-08 10:01

VMware Fusion 13.6.3 OEM BIOS 2.7 - 在 macOS 中运行 Windows 虚拟机的最佳方式

作者主页：sysin.org2025-03-04，13.6.3发布，同步更新。使用VMware

·2025-03-08 10:01

VMware Workstation 17.6.3 Pro Unlocker OEM BIOS for Windows

作者主页：sysin.org2025-03-04，17.

·2025-03-08 10:00

机器学习在地图制图学中的应用

原文链接：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

《Python基础教程》第2-4章笔记：列表和元组、字符串、字典

《Python基础教程》第1章笔记https://blog.csdn.net/holeer/article/details/143052930目录第2章列表和元组2.1序列概述2.2通用的序列操作2.3

WalkingComputer·2025-03-08 10:41

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

hadoop运行java程序命令_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0

网上的MapReduceWordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过…而有写到的，大多又是0.20等旧版本版本的做法，即javac-classpath/usr/local

emi0wb·2025-03-08 09:53

电商商业平台技术架构系列教程之：电商平台概述与发展趋势

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.电商平台概述2.1电商平台概念2.2电商平台定义2.3电商平台发展史2.3.1起源2.3.2发展阶段2.3.2.1B2C模式2.3.2.2C2B模式2.3.2.3混合模式2.3.2.4超级电商模式2.3.2.5智慧电商模式2.3.2.6小程序电商模式2.3.3目前发展现状3.电商平台关键技术3.1基础技术3.1.1网站前端3.1.2网站后台3.1.3

AI天才研究院·2025-03-08 09:23

04. 滑动冲突处理

**1.2**一个简单的例子**02.外部拦截法03.内部拦截法04.滑动冲突实例05.外部拦截法解决滑动冲突06.内部拦截法解决滑动冲突其他介绍01.关于我的博客00.思维树什么是滑动冲突处理？

花启莫你是不是傻·2025-03-08 08:32

LeetCode-04：实现链表的插入排序

题目使用插入排序对链表进行排序。Sortalinkedlistusinginsertionsort.输入{3,2,4}输出{2,3,4}思路1、若要实现插入排序，则需要先明白插入排序的原理。通俗讲便是将一个无序的数组（链表）插入有序的数组（链表）中，详细做法为：将无序数组的第一个元素切割出来作为有序数组的第一个元素，再将无序数组的第二个元素切割出来插入有序数组的相应位置，再将…，直至切割完整个无序

qq_46993700·2025-03-08 07:27

二叉树的所有路径 404.左叶子之和

学习资料：代码随想录文中含LLM生成内容110.平衡二叉树力扣题目链接思路：逐层返回当前节点的最大高度，比较各节点的左右孩子高度后续方法遍历，因为‘中’是比较环节，要在左右之后/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),left(

jingjingjing1111·2025-03-08 07:24

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

13 【HarmonyOS NEXT】仿uv-ui组件开发之Avatar组件进阶指南(四)

补充内容由于本人疏忽本教程的第一节忘记上传运行效果图拉，因此在本章节进行补充，哈哈哈！

·2025-03-08 05:48

深入C++编程：从基础到实践

本教程涵盖C++的核心概念，包括基础语法、面向对象编程、封装、继承、多态性、模板、异常处理、STL以及C++11和后续版本的新特性。

水坑儿·2025-03-08 05:12

小甲鱼零基础入门python教程视频_小甲鱼零基础入门学习python 共96集（含源码+课件+课后习题）百度云盘...

【Python教程】小甲鱼零基础入门学习python共96集（含源码+课件+课后习题）小甲鱼零基础入门学习python共96集（含源码+课件+课后习题）百度云盘下载链接1：http://pan.baidu.com

weixin_39725154·2025-03-08 05:42

linux下jsoncpp编译

折腾了一顿，我使用ubuntu16.04编译的jsoncpp，由于使用的芯片工程需要16.04，无法使用最新的ubuntu系统。

虎皮猫大人王·2025-03-08 05:02

T31ZX 智能视频应用处理器君正SOC芯片支持流畅的2048x2048分辨率视频录制提供SDK资料+样品测试

君正（Ingenic）T31ZX是一款智能视频应用处理器，适用于移动摄像头、安全监控、视频通话和视频分析等领域。以下是关于T31ZX的详细参数资料：1.处理器（CPU）：架构：XBurst®处理器引擎主频：最高可达1.5GHz缓存：32KB指令缓存、32KB数据缓存（L1），128KB二级缓存（L2）浮点运算：兼容IEEE754的硬件浮点单元2.视频编码器：支持格式：H.264、H.265（HEV

li15817260414·2025-03-08 04:23

详细解析Vue在history路由模式部署后刷新404问题

场景vue项目使用了history路由模式，且在本地时运行正常，但打包通过nginx部署后，刷新页面，出现了404错误先定位一下，HTTP404错误意味着链接指向的资源不存在问题在于为什么不存在？

mr_cmx·2025-03-08 03:35

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

每日一题之拼正方形

问题描述小蓝正在玩拼图游戏，他有7385137888721个2×2的方块和10470245个1×1的方块，他需要从中挑出一些来拼出一个正方形，比如用3个2×2和4个1×1的方块可以拼出一个4×4的正方形

Ace＇·2025-03-08 03:57

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

【DevOps】Jenkins+Kubernetes：K8S集群外部署的Jenkins，设置动态Jenkins-slave工作节点到K8S集群中

视频教程视频教程：https://edu.csdn.net/learn/38191/604447?

运维归一·2025-03-08 02:15

【Elasticsearch】自定义内置的索引生命周期管理（ILM）策略。

以下是对Elasticsearch官方教程《Customizebuilt-inILMpolicies》的详细解读，结合原文内容，帮助您更好地理解如何自定义内置的索引生命周期管理（ILM）策略。

risc123456·2025-03-08 02:12

Spring AI简单使用

保姆级教程！Java大模型应用开发，微服务整合DeepSeek，LangChain大型语言模型LLM实战-尚硅谷文

NaughtyBo·2025-03-08 01:40

如何在Ubuntu 20.04系统中安装Docker

1.更新系统包索引首先，确保系统包索引是最新的。打开终端并运行以下命令：sudoaptupdate2.安装必要的依赖包确保系统中安装了apt-transport-https、ca-certificates和curl等必要的依赖包：sudoaptinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlsoftware-properties-common3.添加Doc

·2025-03-08 01:41

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript混淆原理

目录一、常量的混淆原理1.1对象属性的两种访问方式1.2十六进制字符串1.3Unicode字符串1.4字符串的ASCII码混淆1.5字符串常量加密1.6数值常量加密二、增加JS逆向者的工作量2.1数组混淆2.2数组乱序2.3花指令2.4jsfuck三、代码执行流程的防护原理3.1流程平坦化3.2逗号表达式混淆四、其他代码防护方案4.1eval加密4.2内存爆破4.3检测代码是否格式化一、常量的混淆

zru_9602·2025-03-08 01:00

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

引言随着农业科技的进步，智能化农业越来越受到重视，尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中，杂草的生长对作物的生长产生了负面影响，因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行，包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

：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

吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

在 Windows 上部署 DeepSeek 的详细教程

在Windows上部署DeepSeek的详细教程DeepSeek是一款备受瞩目的国产AI大模型，其开源特性使得用户可以在本地进行部署，以获得更快速、稳定的体验，并确保数据的私密性。

2401_89793006·2025-03-07 23:16

Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调

本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座，通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调，提高Llama3的中文能力！

猫猫姐·2025-03-07 23:46

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天

丁希希哇·2025-03-07 23:11

git-filter-repo 清除大文件教程

gitfilter-repo是一个用于过滤和清理Git仓库历史的工具，它可以高效地批量修改提交历史中的文件内容、删除文件、重命名文件以及进行其他历史重构操作。相较于gitfilter-branch，它通常更快且更易于使用。以下是一个基本示例，说明如何使用gitfilter-repo来删除仓库中特定的大文件：安装git-filter-repo首先确保你已安装Python，并且可以通过pip（Pyth

姐夫保护你·2025-03-07 22:37

kafka 在Linux上的安装部署

本教程将详细介绍在Linux中安装和部署Kafka的步骤。二、准备工作2.1系统要求确保你的Linux系统已经安装并配置好。

The博宇·2025-03-07 22:35

G1，最大的特点是什么，标记位图，卡表卡页，SATB又分别是什么？

最大特点总结为以下四点：Region化内存布局将堆划分为多个大小相等的Region（默认2048个，每个Region大小为1MB~32MB），每个Region可以是Eden、Survivor、Old或Humongou

蒂法就是我·2025-03-07 22:31

在 Ubuntu 20.04 上安装和配置 Redis

在Ubuntu20.04上安装和配置Redis===========================================步骤1:更新系统包在安装Redis之前，建议先更新系统的包列表：sudoaptupdatesudoaptupgrade

·2025-03-07 21:03

VM+CentOS虚拟机

关于VM+CentOS虚拟机的配置和使用，可以参考以下博客中的详细教程：**一、VM+CentOS虚拟机配置**1.

痕517·2025-03-07 21:27

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

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