在勒索病毒“WannaCry”肆虐全球之后企业更加意识到安全才是关键所在跃至2.0时代国家等级保护范围扩展到新领域在信息安全领域，国家提出了最为深远的保障制度——信息安全等级保护制度。

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。

Milvus2.0版本采用云原生架构，具有存储和计算分离的特点，支持水平扩展以处理数十亿的向量数据。Milvus提供了Go语言的SDK，可以轻松集成到Go应用程序中。

从2005年开始，互联网进入web2.0时代，由单一的文字和图片组成的静态网页已经不能满足用户的需求，用户需要更好的体验。在web2.0时代，网页有静态网页和动态网页。

简介SpringSecurity框架描述SpringSecurity是一个基于Spring框架的安全性框架，可以为Web应用程序提供身份验证（Authentication）、授权（Authorization）、攻击防御等安全功能。SpringSecurity框架提供了一整套的身份验证、授权、ACL（访问控制列表）等模块和类库，还提供了一系列的安全过滤器、安全标签等，可以方便地实现常见的安全性控制。

最近在研究机器学习，刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程，学以致用，做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架，用到了elementui组件，写起来真是方便。

奇异值分解（SVD）1、引言2、奇异值分解（SVD）2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼，小屌丝：鱼哥，就要到每年最开心的节日了：六一儿童节。小鱼：你有啥想法？小屌丝：想法没有，玩的地方倒是想小鱼：拉倒吧，我可不去小屌丝：确定？小鱼：看情况。小屌丝：嘿嘿，难得过节日，我们也得放松一下小鱼：正有此意。2、奇异值分解（SVD）2.1定义奇异值分解（S

其中，MetaForce2.0原力元宇宙作为区块链技术应用的佼佼者，以其独特的矩阵玩法和智能合约机制，成为了市场竞争的新宠。

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。

【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类

目标一：早起6:30目标二：运动每周3次以上（跑步，跳绳，瑜珈，冥想，快/慢走10000步……）目标三：早睡23点1.健康：本周精力感觉不足，总是犯困，每天也23点睡觉早上6点多会醒，但是醒来后还是感觉困，睡眠软件记录深眠只有1小时左右，午休做10分钟冥想补充精力；运动：两次美姿雅仪锻炼，一次晚上快走1W+2.学习：上了叶老师的财富公开课和PPT公开课发现有上海班，立即决定预约10月PPT3.线下

它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。

文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别

数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。

这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中

机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

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3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

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周检视模版【三个标签】1.旅游爱好者。2.财务自由追求者。3.时间管理践行者。【90天目标】目标1：优化检视，每天晨间日记，周检视，月检视不中断目标2：养成每周3次跑步，争取90天跑一次半马。目标3：培养专注，每天阅读半小时。坐标：宁夏银川睡眠：21:30睡觉为健康，5:00起床为梦想。健康：90天减肥（身材恢复到两年前80公斤）家庭：说服自己用爱教育孩子，而不是打骂阅读：听樊登读书会30分钟；9

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

我是2.0天使践行班的班长，唐斌。很荣幸在这100天的日子里作为班长服务大家，带领大家一起践行。在这100天的践行日子里，对我成长进步很大，让我懂得了践行不是一朝一夕的事，是持续终身的事。

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

上一篇我根据框架中OAuth2.0的使用总结，画了SSO单点登录之OAuth2.0登出流程，今天我们看一下根据用户token获取yoghurt信息的流程：image/***根据token获取用户信息*@

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

最近，在学习一些机器学习的相关知识，在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍机器学习和大数据挖掘和分析的书籍。

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

移动WEB开发（第四天）__响应式布局移动端WEB开发之响应式布局1.0响应式开发原理1.1响应式开发原理1.2响应式布局容器2.0bootstrap的介绍2.1Bootstrap简介2.2bootstrap

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

不同的开源协议，如GPL、MIT、BSD、Apache2.0等，各有其独特之处，适用于不同的项目和场景。

scipy，然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn，这里说一下新建环境（比如创建了一个tensorflow的环境），activatetensorflow2.0

大家最好别用Flask-Script这个模块了，因为flask2.0及其以上版本取消了flask.

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

很多人为了图快，在学习Python语言时一上来就学习数据分析、机器学习。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。

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这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

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