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2.x学习系列
【FGUI】002-打开项目和创建项目
适用于打开
2.x
版本的项目。编辑器支持同时打开多个项目。Windows平台下,可以直接启动多
lijianfex
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2024-02-11 16:28
机器
学习系列
(8)——提升树与GBDT算法
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boostingtree)。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型:其中,表示决策树,为决策树的
陌简宁
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2024-02-11 14:40
机器学习
Java并发包源码
学习系列
:阻塞队列实现之LinkedBlockingDeque源码解析
文章目录LinkedBlockingDeque概述类图结构及重要字段linkFirstlinkLastunlinkFirstunlinkLastunlink总结参考阅读系列传送门:Java并发包源码
学习系列
天乔巴夏丶
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2024-02-11 14:37
Java并发编程
vue-cli 3.0 入门
npminstall-g@vue/cliyarnaddglobal@vue/cli创建项目这里对比下以前
2.X
之前的版本,新版本把插件以及模板等移植到命令行界面了.旧版创建命令2.xvueinit3.xvuecreate
yonglei_shang
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2024-02-11 01:48
机器
学习系列
——(十三)多项式回归
引言在机器学习领域,线性回归是一种常见且简单的模型。然而,在某些情况下,变量之间的关系并不是线性的,这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型,从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤,并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
飞影铠甲
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2024-02-10 21:06
机器学习
机器学习
回归
人工智能
机器
学习系列
——(二十二)结语
随着我们的机器
学习系列
的探索画上句号,我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法,从理论的探讨到实际应用的示例,我们一起经历了一段非凡的旅程。
飞影铠甲
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2024-02-10 11:53
机器学习
机器学习
人工智能
机器
学习系列
——(二十一)神经网络
引言在当今数字化时代,机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中,神经网络是一种备受瞩目的模型,因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络,探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成,这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律,并能够进行预测、分类、识别等任务。二
飞影铠甲
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2024-02-10 11:23
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
机器
学习系列
——(二十)密度聚类
引言在机器学习的无监督学习领域,聚类算法是一种关键的技术,用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法(如K-Means)不同,密度聚类关注于数据分布的密度,旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色,尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想:聚类可以通过连接密度相似的点
飞影铠甲
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2024-02-10 11:53
机器学习
机器学习
聚类
支持向量机
机器
学习系列
——(十九)层次聚类
引言在机器学习和数据挖掘领域,聚类算法是一种重要的无监督学习方法,它试图将数据集中的样本分组,使得同一组内的样本相似度高,不同组间的样本相似度低。层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法中的一种,以其独特的层次分解方式,在各种应用场景中得到广泛应用,如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类:凝聚的层次聚类(AgglomerativeHie
飞影铠甲
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2024-02-10 07:47
机器学习
机器学习
聚类
人工智能
算法
学习系列
(三十三):线性DP
目录引言一、数字三角形二、最长上升子序列三、最长公共子序列引言这个线性DP其实也就是一种描述吧,有的是一维、二维、多维的,就是这个动规方程是按顺序来的,所以叫做线性,然后还是得按题目来看,把每种题都见过才能有思路,才会写,DP其实没啥思想规范,就是做题见题,才会做题。一、数字三角形思路:把这个三角形看成二维的,横着的代表行,斜着的代表列,则f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1
lijiachang030718
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2024-02-10 05:42
算法
算法
学习
c++
算法
学习系列
(三十二):背包问题
目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始,就开始学习动态规划了,也就是DP了,然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一,好写是非常的好写的,每道题也只有很短的代码量,但是主要是它这个动归方程不好想,也不好推导出来,而且这类题
lijiachang030718
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2024-02-10 05:12
算法
算法
学习
c++
Spring Boot 2.7将是Spring Boot
2.x
的最后一个版本
这几天是Spring版本日,很多Spring工件都发布了新版本,SpringFramework6.0.0发布了第4个里程碑版本,此版本包含所有针对5.3.20的修复补丁,以及特定于6.0分支的39项修复和改进。而今天SpringBoot2.7.0和SpringSecurity的一个分支都发布了新版本,尤其SpringBoot2.7.0,它是一个非常重要的版本。SpringBoot2.7.0今天最重
码农小胖哥
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2024-02-10 05:12
Centos7下使用gitolite搭建git服务器
Centos7的git版本默认是1.8,但是现在的git最新版已经是
2.x
了,还是升级一下比较好。
luckyzv
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2024-02-10 04:09
机器
学习系列
——(十七)聚类
引言在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中,聚类作为机器学习领域的一个重要分支,广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用,为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类?聚类是一种无监督学习(UnsupervisedLearning)技术,它的目标是将相似的对象分组到一起,形成簇(Cluster)。与有监督学习
飞影铠甲
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2024-02-09 09:08
机器学习
机器学习
聚类
人工智能
Rust 格式化输出
操作符循环打印前言Rust
学习系列
-本文根据教程学习Rust的格式化输出,包括fmt::Debug,fmt::Display等。一、format!宏在Rust中,可以使用format!
TE-茶叶蛋
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2024-02-09 09:57
Rust
rust
开发语言
后端
机器
学习系列
——(十八)K-means聚类
引言在众多机器学习技术中,K-means聚类以其简洁高效著称,成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析,还是图像处理等领域,K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用,以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法,它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇,使
飞影铠甲
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2024-02-09 08:04
机器学习
机器学习
kmeans
聚类
基于Python实现的协同过滤商品推荐系统购物商城电商项目源码PHP案例源代码APP大作业nodejs程序设计微信小程序计算机
项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等软件开发环境及开发工具:开发语言:python使用框架:Django前端技术:JavaScript、VUE.js(
2.
IT实战课堂
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2024-02-09 08:46
phthon毕业设计
微信小程序
小程序
含文档+PPT+源码等]精品基于PHP实现的好物优购商城|电商小程序[包运行成功]计算机PHP毕设微信小程序项目源码
PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程等软件开发环境及开发工具:操作系统:Windows10、Windows7、Windows8开发语言:php前端技术:JavaScript、VUE.js(
2.
IT实战营
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2024-02-09 08:46
NET毕设项目源代码
小程序
php
微信小程序
Kubernetes有状态应用管理——PetSet
目录贴:Kubernetes
学习系列
1、介绍在Kubernetes中,大多数的Pod管理都是基于无状态、一次性的理念。
zyydd_
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2024-02-09 06:39
java
大数据
linux
python
数据库
C++基础入门(七)—— 指针
C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++
学习系列
内容汇总。
大彤小忆
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2024-02-08 15:27
C++
指针
c++
编程语言
SpringBoot
2.x
Security security.basic.enabled=false 失效问题解决
SpringSecurity是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架。它是用于保护基于Spring的应用程序的实际标准。SpringSecurity致力于为Java应用程序提供身份验证和授权。与所有Spring项目一样,SpringSecurity的真正强大之处在于可以轻松扩展以满足自定义要求。特性:全面和可扩展的身份验证和授权支持防止会话固定、点击劫持、跨网站请求伪造等攻击Servle
0X码上链
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2024-02-08 15:18
VIP
开发工具
Java
EE
spring
boot
后端
java
bpmn-js自定义之Modeler以及相关引用
项目环境:bpmn.js:7.5.xvue:
2.x
项目中使用到bpmnjs的时候,大多数情况都是需要自定义定制才能满足需求,因此bpmnjs的自定义基本不可避免,今天我们来进行vue中的bpmnjs的Modeler
程序猿Owen
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2024-02-08 14:22
经验分享
神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周
NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度
学习系列
课程的学习笔记
林间得鹿
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2024-02-08 09:21
吴恩达深度学习系列课程笔记
深度学习
神经网络
笔记
机器
学习系列
——(十五)随机森林回归
引言在机器学习的众多算法中,随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法,通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用,即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中,我们构建多个决策树,并将它们的预测结果合并来得到最终的回
飞影铠甲
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2024-02-08 06:37
机器学习
机器学习
随机森林
回归
人工智能
机器
学习系列
——(十六)回归模型的评估
引言在机器学习领域,回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度,回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而,构建模型只是第一步,评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差(MeanSquaredError,MSE)均方误差是最常用的回归评估指标之一,它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下:
飞影铠甲
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2024-02-08 06:31
机器学习
机器学习
回归
人工智能
ChatGPT学习大纲
2月份左右开始使用ChatGPT时,就被它强大的理解能力和应答效果所折服,这期间一直在断断续续的学习和使用,也没形成一个完整的学习过程,最近刚好有空,就寻思着好好再学习总结一下,故写出了ChatGPT
学习系列
的文章
冷暖从容
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2024-02-07 19:34
ChatGPT
chatgpt
学习
人工智能
小样本
学习系列
工作(持续更新)
小样本
学习系列
工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类:基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。
MingchenS
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2024-02-07 16:10
计算机视觉
学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
python
【埋点
学习系列
】02如何设计数据埋点方案
数据埋点是数据采集的关键一环,目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案,必须在产品中嵌入SDK,等于做了一个统一的埋点,因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点,都是在前端嵌入SDK的方式,所不同的是,对于每一个关键行为,我们都需要调用SDK代码,将必要的事件名、属性字段等写入
tricking紫枫
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2024-02-07 15:54
Mac下升级ruby至最新版本
Mac自身的ruby版本
2.x
,通过ruby-v可以查看版本号。
08号风子
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2024-02-07 13:55
新建vue2 typescript类型项目
vue-clinpminstall-D@vue/cli3.查看安装vue-cli的版本4.创建vue2项目npxvuecreate项目名称选择Manuallyselectfeatures,回车选择TypeScript,回车选择
2.
liangbo7
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2024-02-07 13:14
typescript
javascript
前端
arcgis
学习系列
11--绘制不自己交叉的Polygon
概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标,可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后,调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中,draw.create()方法被调用,并传递polyline作为参数,我们监听PolylineDrawAction的相关
naturessdfsafagf
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2024-02-07 07:10
arcgis
arcgis
polygon
不交叉
机器
学习系列
——(十四)正则化回归
引言在机器学习领域,正则化回归是一种常用的技术,旨在解决过拟合问题,提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用,帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息(约束或惩罚项)来调整模型复杂度的方法,从而防止过拟合,提高模型的泛化能力。简单来说,正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项,以限制模型参数的大小。那么,为什么需要正则化?在机器学习中,模
飞影铠甲
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2024-02-07 06:28
机器学习
机器学习
回归
人工智能
解析神器Xpath详解+实战
目标:了解xpath的定义了解xml掌握xpath语法1.什么是XMLXML指可扩展标记语言XML是一种标记语言,很类似HTMLXML的设计宗旨是传输数据,而非显示数据XML的标签需要我们自行定义
2.X
大码农丿
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2024-02-07 01:21
爬虫
前端
python
Spark Chapter 8 Spark SQL
0导读SQL:MySQL,Oracle,DB2,SQLServer在大数据平台上实现大数据计算:Hive/SparkSQL/SparkCore直接使用SQL语句进行大数据分析hive的问题:底层MR,
2.
深海suke
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2024-02-07 01:34
网页前端(25)jQuery介绍及选择器
jQuery的版本分为1.x系列和
2.x
、3.x系列,1.x系列兼容低版本的浏览器,
2.x
、3.x系列放弃支持低版本浏览器,目前使用最多的是1.x系列的。
錦魚
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2024-02-07 00:00
深度强化
学习系列
【1】- 强化学习的背景、基础理论等
深度强化
学习系列
【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数
cnjs1994
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2024-02-06 17:52
人工智能
自动驾驶
新版Rancher
2.x
中文文档出炉,最全面的使用指南来啦!
官方文档是许多用户得以顺利上手使用Rancher的关键。为了给大家扫清Rancher落地之路上的障碍,在过去的两个月里Rancher中国的小伙伴们利用业余时间为Rancher用户重新翻译了Rancher2.x的中文文档。并且根据中国用户的使用习惯,采用了新的文档框架。之后,我们将保持每周与英文文档进行一次同步。经过第一轮技术校对后,目前版本为Beta版本。此后,我们会进一步对文档内容进行校对,争取
RancherLabs
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2024-02-06 16:26
spring boot
2.X
集成webSocket使用maven install时报错: Error creating bean with name 'serverEndpointExporter'
首先上报错信息:org.springframework.beans.factory.BeanCreationException:Errorcreatingbeanwithname'serverEndpointExporter'definedinclasspathresource[com/pky/testmybatis/config/WebSocketConfig.class]:Invocation
ZHOUWEIAndJava
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2024-02-06 15:50
spring
boot
java
spring boot
2.x
整合websocket——服务器端和客户端开发
一、前言WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。WebSocket通信协议于2011年被IETF定为标准RFC6455,并由RFC7936补充规范。WebSocketAPI也被W3C定为标准。WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocketAPI中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就直接可以创建持
小满别摸鱼
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2024-02-06 12:38
java
web
springboot
websocket
spring
boot
websocket客户端
websocket服务端
java
Spring Boot
2.x
集成WebSocket
SpringBoot2.x集成WebSocket详解websocket的接入是非常简单的,就是可能会遇到起不来或者调不通的问题,大部分是因为jar包冲突,可以根据自己碰到的不同问题针对解决。一、准备工作引入spring-boot-starter-websocket依赖包配置支持Servlet3.1的运行时环境,比如Tomcat8+在SpringBoot主应用类上添加@EnableWebSocket
盖丽男
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2024-02-06 12:07
spring
spring
boot
websocket
后端
V8 入门记录二:环境与调试
系统:MacMonterey12.6.8Xcode:14.2Python:3.11.6(不要使用
2.x
版本!)
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2024-02-06 08:21
机器
学习系列
6-逻辑回归
重点:1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归:计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上,您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率:*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a
喜乐00
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2024-02-06 07:22
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器
学习系列
——(十一)回归
引言在机器学习领域,回归是一种常见的监督学习任务,它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模,从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法,用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型,对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念:假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本,每个样本包含房
飞影铠甲
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2024-02-06 07:50
机器学习
机器学习
回归
人工智能
机器
学习系列
——(十二)线性回归
导言在机器学习领域,线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型,为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法,帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法,适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线(或超平面)来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最
飞影铠甲
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2024-02-06 07:17
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
深度
学习系列
55:深度学习加速技术概述
总体有两个方向:模型优化/框架优化1.模型优化1.1量化最常见的量化方法为线性量化,权重从float32量化为int8,将输入数据映射在[-128,127]的范围内。在nvdiagpu,x86、arm和部分AI芯片平台上,均支持8bit的计算。当然还有简单的二值化。对比从nvdiagpu到x86平台,1bit计算分别有5到128倍的理论性能提升。此外还有对数量化,一种比较特殊的量化方法。两个同底的
IE06
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2024-02-06 02:24
深度学习系列
深度学习
人工智能
深度
学习系列
57: 清华大模型MiniCPM上手
MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型,主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿(2.4B)的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。也可以在modelspore上测试:
IE06
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2024-02-06 02:53
深度学习系列
python
Rust 数据类型使用注意点
文章目录前言一、Rust的数据类型基本数据类型:复合数据类型:二、使用注意点整型溢出总结前言Rust
学习系列
,学习rust的数据类型。
TE-茶叶蛋
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2024-02-06 00:48
Rust
rust
开发语言
后端
Rust-获取随机数练习案例
文章目录前言一、取官网示例猜数字游戏玩一玩cargocheckTOML文件二、完整代码总结前言Rust
学习系列
-获取随机数练习案例,基于cargo进行案例练习,过程中会使用cargocheck;cargorun
TE-茶叶蛋
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2024-02-06 00:47
Rust
rust
开发语言
后端
上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第三周实验】(非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考)
C语言
学习系列
课程之练习专项(第三周)本周主要考察基础计算的掌握以及if语句的基本使用,一定要注意特定函数的特定要求,以及定义函数的头文件文章目录C语言
学习系列
课程之练习专项(第三周)一、本系列教程的使用方法二
cloudier.
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2024-02-05 16:39
C语言系列教程之习题部分
c语言
开发语言
经验分享
上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第二周实验】(非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考)
C语言
学习系列
课程之练习专项(第2周)本周主要考察scanf函数的使用文章目录C语言
学习系列
课程之练习专项(第2周)一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、已知正方形边长,求面积2、已知长方形长和宽,求面积
cloudier.
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2024-02-05 16:09
C语言系列教程之习题部分
c语言
开发语言
经验分享
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开源
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