2020秋机器学习期末试题第6页

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

2006-2020年区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展

小王毕业啦·2025-01-19 11:16

系统架构设计师---2016年下午试题1分析与解答（试题四）

2016年下午试题1分析与解答试题四阅读以下关于应用服务器的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3。

国林哥·2025-01-19 11:42

Java 常见的面试题（反射）

一、什么是反射？JAVA反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法，对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性，这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。二、什么是java序列化？什么情况下需要序列化？**序列化：**将Java对象转换成字节流的过程。**反序列化：**将字节流转换成Java对象的过程。当Java对象需要在网络上

java全套学习资料·2025-01-19 11:40

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

算法面试题——敏感字段加密（python）

题目描述给定一个由多个命令字组成的命令字符串：字符串长度小于等于127字节，只包含大小写字母，数字，下划线和偶数个双引号；命令字之间以一个或多个下划线_进行分割；可以通过两个双引号””来标识包含下划线_的命令字或空命令字（仅包含两个双引号的命令字），双引号不会在命令字内部出现；请对指定索引的敏感字段进行加密，替换为******（6个*），并删除命令字前后多余的下划线_。如果无法找到指定索引的命令字

牙几米·2025-01-19 09:23

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

2024年网络安全最全计算机网络-面试题汇总_请求尾(1)

应用层有什么作用？网络层解释下PING命令？传输层TCP三次握手过程？为什么三次握手？TCP四次挥手过程？为什么四次挥手？四次挥手为什么等待2MSL？四次挥手期间的状态？TCP和UDP的区别？TCP如何保证可靠传输？TCP是大端序还是小端序？TCP粘包问题？冗余确认为什么是三次冗余ACK而不是两次？应用层

2401_84281629·2025-01-19 07:04

网络安全面试题及经验分享

本文内容是i春秋论坛面向专业爱好者征集的关于2023年面试题目和答案解析，题目是真实的面试经历分享，具有很高的参考价值。

网安墨雨·2025-01-19 06:01

PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】

算法3、DoN分割步骤4、参考文献5、论文描述二、代码实现三、结果展示1、法线可视化结果2、对应曲率信息可视化3、利用曲率分类结果可视化4、欧式聚类分割结果本文由CSDN点云侠原创，原文链接，首发于：2020

点云侠·2025-01-19 06:55

参加2020年全国大学生机器人大赛ROBOCON的一点心得

大赛简介全国大学生机器人大赛Robocon赛事始于2002年，每年举办一次。大赛的冠军队代表中国参加亚洲-太平洋广播电视联盟（Asia-PacificBroadcastingUnion，ABU）主办的亚太大学生机器人大赛（ABURobocon）。青年学生的积极参与和众多机构的鼎力支持成就了大赛的健康发展。大赛目前已成为国内技术挑战性最强、影响力最大的大学生机器人赛事。每年，由ABURobocon的

TitaHh·2025-01-19 04:01

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二

好评笔记·2025-01-19 03:24

MySQL DCL数据控制语言

作者主页：青花锁简介：Java领域优质创作者、Java微服务架构公号作者简历模板、学习资料、面试题库、技术互助文末获取联系方式往期热门专栏回顾专栏描述Java项目实战介绍Java组件安装、使用；手写框架等

青花锁·2025-01-19 01:13

Spring Boot经典面试题及答案

一、SpringBoot基础知识什么是SpringBoot？答案：SpringBoot是Spring开源组织下的子项目，是Spring组件一站式解决方案。它简化了Spring应用程序的初始化和开发过程，通过“约定大于配置”的原则，减少了手动配置的繁琐工作，使开发者能够更快速地构建独立、可运行的、生产级别的Spring应用程序。SpringBoot有哪些特点？答案：独立运行：SpringBoot应用

codeBrute·2025-01-19 01:11

认识软件测试 - 软实力面试题

目录1.什么是测试1.1简单认识测试1.2为什么需要测试1.3软件测试的定义2.测试的岗位有哪些2.1面试题[HR面]:测开和测试的区别是什么?

Sunrise_angel·2025-01-19 00:59

Spring经典面试题

在Spring的面试中，经常会被问到一些经典的问题，这些问题涵盖了Spring的基本概念、核心特性、工作原理以及在实际项目中的应用。以下是一些Spring面试中最经典的题目：一、Spring概述什么是Spring框架？Spring框架有哪些主要模块？回答要点：Spring是一个轻量级的JavaEE框架，旨在简化企业级应用开发。Spring框架的核心模块包括SpringCore（提供IoC和DI服务

codeBrute·2025-01-19 00:58

高级java每日一道面试题-2025年01月17日-JDBC篇-JDBC 编程有哪些步骤?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:JDBC编程有哪些步骤?我回答:在Java高级面试中，关于JDBC（JavaDatabaseConnectivity）编程的讨论通常会围绕如何使用JDBC进行数据库操作以及最佳实践展开。以下是JDBC编程的基本步骤及其详解：1.加载驱动程序为了与特定类型的数据库通信，首先需要加载相应的JDBC驱动程序。这是通过调用Class.forName()方法来实现的，

java我跟你拼了·2025-01-18 23:19

Golang面试题四（并发编程）

目录1.Go常见的并发模型2.哪些方法安全读写共享变量3.如何排查数据竞争问题4.Go有哪些同步原语1.Mutex(互斥锁)2.RWMutex(读写互斥锁)3.Atomic3.1.使用场景3.2.整型操作3.3.指针操作3.4.使用示例4.Channel使用场景使用示例5.sync.WaitGroup使用场景使用示例内部结构关键方法源码解析内部实现细节6.sync.Once使用场景使用示例实现原理

os-lee·2025-01-18 23:47

2021 西电软工计组期末试题题型(回忆版)

这是帮助后面的学习学妹复习而撰写的，数据我记不住了，2020年的考试题型请参考：https://github.com/LevickCG/Happy-SE-in-XDU/blob/master/%E8%AE

_ZCWzy·2025-01-18 22:10

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

Python数据分析常见面试题和答案01-10

以下是一些Python数据分析常见面试题和答案：1.Python中的list和tuple的区别是什么？答：List是可变的，而元组（tuple）是不可变的。

飞翔还哈哈6·2025-01-18 20:18

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

冒泡排序选择排序插入排序

packagecom.nobody.sort;/**@authorMr.nobody@Description插入排序@date2020/9/5*/publicclassCode01_InsertionSort

2401_89791565·2025-01-18 19:09

Java常见面试题2

Java常见面试题面向对象和面向过程的区别面向对象(POP)：将方法和数据封装为对象作为程序的基本单元，提炼出封装继承多态来作为代码指导，注重代码灵活性和复用性面向过程(OOP)：将过程作为基本程序的基本单元

七禾页话·2025-01-18 19:38

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？

摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2

半截诗·2025-01-18 19:06

2025年，游戏行业何去何从？65位业内大佬给出答案

站在2020年代下半叶的门槛上，我们不禁要问：游戏行业的未来将何去何从？

花生糖@·2025-01-18 18:29

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。ValueState,ListState,MapState,BroadcastState.Time:实现了Watemark机制，乱序数据处理，迟到数据容忍。Window：开箱即用的滚动、滑动、会话窗口。以及灵活的自定义窗口。2、

知否&知否·2025-01-18 16:14

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-18 16:10

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完

一叶_障目·2025-01-18 14:53

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW

Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

Python 对海表面温度进行EOF分解与前n模态合成

关于EOF的理解：利用2017-2020年4年数据进行EOF分解，2021年1月1日的数据来做合成检验。

我有一个梦想——人在家中葛优躺·2025-01-18 12:10

试题转excel；word转excel；大风车excel(1.1更新)

更新了大风车excel1.1版本主要优化在算法层面：1.0版本试题解析的成功率为95%，现在1.1版本已经优化到解析成功率为99%一、问题描述一名教师朋友，偶尔会需要整理一些高质量的题目到excel中以往都是手动复制搬运

流形填表·2025-01-18 11:37

试题转excel；试题整理；试卷转Excel，word试题转excel

偶尔会需要整理一些高质量的题目到excel中以往都是手动复制搬运，几百道题几乎需要一个下午的时间关键这些事，枯燥无聊费眼睛，实在是看起来就很蠢的工作就想着做一个工具，可以自动处理这个工作，自动将word试题按照要求写入

流形填表·2025-01-18 11:37

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。

你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】

✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。

万码堂源码·2025-01-18 11:01

【源码+文档】基于SpringBoot+Vue旅游网站系统【提供源码+答辩PPT+参考文档+项目部署】