AI与机器学习第17页

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展

一、早期探索与奠基（1980-1994年）国际联网的起点1986年：中国启动首个国际联网项目“中国学术网（CANET）”，由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作，目标是实现电子邮件通信。

xiao--xin·2025-03-23 19:31

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献：郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征

-夜深-·2025-03-23 18:31

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.保持隧道稳定四、浏览器验证五、高阶配置建议1.生产环境增强2.SSH安全加固故障排查指南原理解析场景需求在Windows浏览器访问127.0.0.1:12138自动显示服务器指定路径下的文件列表通过

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

数字证书与数字签名介绍

2、手写签名是法律文件生效的核心要件之一，能证明签署人对文件内容的认可与授权。具有不可否认性。数字签名的过程(1)签名

张紫娃·2025-03-23 18:01

访问者模式

访问者模式通过将操作封装到一个独立的类（即访问者）中，使得对象结构与操作解耦。访问者模式使用了一种名为双分派（在运行时根据两个对象的类型动态选

烟沙九洲·2025-03-23 18:00

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

46-886 Machine Learning Fundamentals

,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(onlyonepersonperteamneedstosubmit)•Includeawriteupcontainingyouranswerstothequestionsbelow

W_X_99515681·2025-03-23 18:30

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：在机构主导的量化交易时代，普通投资者如何用一杯奶茶的钱（15元/天）打造专业级智能量化产品？本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

项目解决方案：博物馆视频监控系统建设解决方案

威迪斯特·2025-03-23 18:59

内核调试环境：buildroot/debootstrap制作文件系统、编译内核、QEMU模拟

sudoaptinstallcurlwgetgpgzshtreegitnet-toolsproxychains4remminavimtarstracellvmclangunzipgccgcc-multilibbuild-essentialflexbisoncmakemakegawkdkmsautoconfninja

苏打呀·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

HTML5+CSS实现图片3D旋转效果，附音乐

先在网上爬取想要呈现的美女照片，存放在文件夹img-one，与程序路径一致。图片像素需进行调整，同一面图片可以使用同一个图片，保持图片像素一致的同时也增加了立体感。

宁醉小白·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包

conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包原先的python版本第一步：condaupdate--all(py11)[xxx@aivrs01xxx]$condaupdate--allCollectingpackagemetadata

心惠天意·2025-03-23 18:56

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率

红点聊租赁·2025-03-23 18:24

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

HTML实现酷炫3D相册

欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。欢迎加入团队圈子！与作者面对面！直接点击！

算法与编程之美·2025-03-23 18:54

新需求如何实现

作为产品经理，面对新需求时，我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

文章目录报错原因：解决办法：方法一：用`dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是

待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

conda：一个当下最流行的Python虚拟环境工具

Wang_AI·2025-03-23 18:23

COMP 315: Cloud Computing for E-Commerce

CloudComputingforE-CommerceFebruary20251IntroductionAcommontaskwhenbackendprogrammingisdatacleaning,whichistheprocessoftakinganinitialdatasetthatmaycontainerroneousorinco

W_X_99515681·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：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

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

APP开发小程序开发常见的用户通知有哪些形式？

它如同一条无形的纽带，连接着应用与用户。及时准确地通知用户订单状态、活动信息等重要内容，能极大地提升用户体验。

Haibakeji·2025-03-23 18:51

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

如何在 Bash 中不依赖 curl 或 wget 发出 HTTP 请求并实现文件传输——/dev/tcp的妙用

然而，Bash本身隐藏着一个鲜为人知的功能：通过内置的/dev/tcp或/dev/udp伪设备，可以直接与网络进行交互，而无需额外安装任何工具。

vortex5·2025-03-23 17:50

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导

青铜锁00·2025-03-23 17:50

如何解决Windows系统中文件或文件夹被占用无法删除的问题？

一、问题背景与常见原因1.1问题现象右键菜单中“删除”选项不可用，或提示“无法删除：文件正在被使用”。尝试重命名时提示“无法重命名：文件正在使用中”。通过命令行删除时提示“无法删除文件：访问被拒绝”。

李少兄·2025-03-23 17:20

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中，正负样本的定义是动态且自适应的，基于特征提取的结果，而不是预先固定的。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南

一、技术背景与工具选择地理编码（Geocoding）是将地址转换为地理坐标的过程，反向地理编码（ReverseGeocoding）则是将经纬度坐标转换为结构化地址。

网优随笔·2025-03-23 17:49

Anaconda常用命令汇总

更新condacondaupdateconda#查看anaconda的配置信息condaconfig--show#更新anacondacondaupdateanaconda#查询conda信息condainfo

y=520（2sinM-sin2M）·2025-03-23 17:48

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

本文将以一个邀请码关系树组件为例，深入解析Vue中日期格式化的核心方法、性能优化和最佳实践，并配合Mermaid流程图直观展示处理流程！

小丁学Java·2025-03-23 17:48

conda install 和 pip install 的区别

condainstall和pipinstall是两个常用的包安装命令，但它们在很多方面存在差异。

不知江月待何人..·2025-03-23 17:17

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX

jiajia651304·2025-03-23 17:16

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器

二进制译码器：二进制译码器的输入是一组二进制代码，输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。

城里有一颗星星·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

1242: 二维数组输出（2）

输入一个整数N（Nusingnamespacestd;intmain(){intN;cin>>N;//创建一个NxN的二维数组intmatrix[N][N];//按列填充数字for(intcol=0;col

呱呱呱~·2025-03-23 17:45

数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较_数据湖框架对比(1)

4.Schema变更支持对比项ApacheIcebergApacheHudiApachePaimonSchemaEvolutionALLback-compatibleback-compatibleSelf-definedschemaobjectYESNO

2301_79098963·2025-03-23 17:45

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2

西攻城狮北·2025-03-23 17:44

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

Python常用函数全解析，轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance

jiajia651304·2025-03-23 17:44

编程内容简述！

编程可以涉及多个领域和技术，以下是一些主要的编程内容：1.编程语言编程语言是程序员与计算机进行沟通的桥梁，不同的编程语言适用于不同的任务。

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

应用程序编程接口API的类型与结构

目录API的主要类型API的组成部分API的作用和优势使用API的例子如何使用API总结API的主要类型WebAPI：这是最常见的一种API类型，通常用于通过网络与远程服务器进行通