CS224W图机器学习

webpack学习：配置es6+，react，typescript，eslint

本文内容如下配置es6+，react，typescript，eslint如果你都有了答案，可以忽略本文章，或去webpack学习导图寻找更多答案配置打包ES6+部分浏览器只认识es5的语法，如果要使用es6
大神乔伊·2025-02-12 23:11

Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-3、射线

射线前言开发环境turtle_demoMatplotlib_demo射线在数学中的用处几何图形的构成表示方向数学证明实际应用模型前言既然是学习数学，肯定会离不开各种图形，之前的文章中很多我都尽可能的不使用图来表示了
Math_teacher_fan·2025-02-12 23:04

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！

Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习
奔跑吧邓邓子·2025-02-12 22:57

pyrender 渲染报错解决

pyrender渲染后，出来的图样子不对：正确的图：解决方法：pipinstallnumpy==1.26下面的不是必须的：pipinstallpyrender==0.1.45os.environ["PYOPENGL_PLATFORM
AI算法网奇·2025-02-12 21:22

无人机之无线传输技术！

一、Lightbridge和OcuSync图传技术Lightbridge技术：这是大疆自主研发的一种专用通信链路技术，使用单向图像数据传输，类似于电视广播塔的数据传输形式。
云卓SKYDROID·2025-02-12 21:19

17.推荐系统的在线学习与实时更新

推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习（OnlineLearning）是一种机器学习方法，与传统的批量学习（BatchLearning）不同，在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新，而不是在整个数据集上训练一次
郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？
prince_zxill·2025-02-12 20:12

Python 调用 Azure OpenAI API

在人工智能和机器学习快速发展的今天，AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。
ivwdcwso·2025-02-12 18:27

【毕业设计】_基于STM32单片机的粮仓温湿度控制（ 原理图+源码）

一.系统概述本系统采用STM32单片机作为核心控制器，能够检测粮仓内的温湿度。同时，系统利用EEPROM存储温湿度的阈值设置。当检测到温度或湿度超出设定的范围时，系统会自动进行相应的调节和控制。二.仿真概述当湿度低于设定阈值时，系统会启动加热并发出报警信号；若湿度超过阈值，系统会进行除湿操作并通过闪烁的报警信号提示。如果温度超过设定阈值，系统会触发报警并启动风扇，同时报警信号会闪烁以引起注意。当温
光华硬件开发·2025-02-12 17:19

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok
KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

如何配置syslog及修改默认端口号

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

3D渐变柱状图

绘制三维柱状图：使用bar3函数绘制3D柱状图。每个柱子的颜色根据其高度渐变。坐标轴调整：设置了行
Subject.625Ruben·2025-02-12 16:46

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例
sz66cm·2025-02-12 16:40

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。
weixin_40941102·2025-02-12 15:38

思维导图 代码示例（java 架构)

MongoDB作为一种文档型NoSQL数据库，相较于传统的关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和其他类型的NoSQL数据库（如Cassandra、Redis），具有多个显著的优势。以下是MongoDB的主要优势及其解释：MongoDB的优势灵活的数据模型动态模式：不需要预先定义表结构，文档可以包含不同的字段和类型。嵌套文档：支持复杂的数据结构，减少多表关联查询的需求。高性能内存映射文
用心去追梦·2025-02-12 14:32

房间模式网络游戏的架构与设计

(图1-1)如上图所示，每个逻辑服实例，都是被一个线程调度，
Unity_RAIN·2025-02-12 14:31

Markdown使用

有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用
随便的名字·2025-02-12 14:30

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布
AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

Dify设置访问ollama报错；An error occurred during credentials validation；解决方案。

第一坑文字开头的图，有可能是你遇到的第一个报错。这个好解决。你忘加http://了。
几道之旅·2025-02-12 10:06

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解
琛哥的程序·2025-02-12 07:47

常用工具+开发工具

常用工具：时间管理工具滴答清单+番茄todo笔记工具vscode+印象笔记+cdsn(博客)+网易云笔记+editPlus截图工具Snipaste思维导图，xmind的编辑工具MindMaster画图工具
__Winni__·2025-02-12 05:02

uniapp 开发app使用renderjs操作dom

解决方案：这时我们需要使用到document对象创建一个dom对象计算对话内容的宽高、位置等，再利用canvas能力将内容绘制绘制成一张图保存。
Ho95·2025-02-12 03:46

常见数据结构的C语言定义---《数据结构C语言版》

双链表``5.静态链表``6.顺序栈``7.链栈``8.顺序存储的队列``9.链式存储的队列``10.链式存储的二叉树``11.线索二叉树``12.树的双亲表示法``13.树的孩子兄弟表示法``12.图的邻接矩阵法
亲爱的老吉先森·2025-02-12 03:46

正则表达式【源码解析+代码例子+图】

由于正则表达式这个东西比较抽象，我推荐大家先看原理部分。在看原理部分如果有的表达式看不懂可以去下面看表，元字符这些东西还是比较好理解的。大家可以把我写的代码复制到编译器上跑一下，这样会更容易理解。一.基本介绍正则表达式就是用某一种模式去匹配字符串，筛选我们想要的字符串的一种方法。正则表达式在爬虫上有所应用，比如我们要爬取一个一个网页上的电话号码，但是网页上有很多中文、英文、时间等等，如果让我们自己
lllsure·2025-02-12 03:15

软件测试用例设计方法：正交试验冲锋

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快1、引言上篇讲了因果图和判定表法，而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下，会生成非常庞大且冗余的测试用例，此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖
测试老哥·2025-02-12 03:45

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。
一只贴代码君·2025-02-12 02:12

UE4 Gameplay（6）：关系图

03/28/2021文章目录前言第一步：Engine驱动第二步:游戏起源第三步：游戏世界第四步：游戏玩法第五步：GameplayControllerPawn和CharacterGameplay学习路线前言UE4的整体框架，或者游戏生命周期第一步：Engine驱动while(true){//1.AcceptOperateSystemmessage//2.UpdateWorld(Delta)//3.D
戏命尸·2025-02-12 01:35

树与二叉树概念

2.结点：就是图的顶点。3.枝：就是图的边。4.根：一颗树可以想象成从某一个顶点开始进行分枝，那么这个顶点就是“根”。一颗树的每一个节点都可以作为根。5.叶：在一颗树上选定根后，如节点0作为根。
柯小诺·2025-02-12 00:51

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi
宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

SPC - 用pandas和matplotlib画X-bar chart

@anniehan333问到怎么用Python画分组的X-bar控制图，题目如下：（来自她正在编写的书籍）这是她用MiniTab画的图：以下是Python实现过程：主要是用pandas的groupby来实现分组子图代码整合
居橘举聚·2025-02-11 23:18

使用matlab 对传递函数分析bode图和阶跃函数

如果已知一个系统的传递函数，想看一下bode图，可以通过simulink建模，但是simulink运行起来相对比较慢，我一般都是直接通过matlab的m语言写脚本实现。
DKZ001·2025-02-11 23:13

数据结构-图（二）

文章目录图的基本应用：深入解析与实践一、引言二、最小（代价）生成树（一）概念与性质（二）算法实现三、最短路径（一）概念与分类（二）单源最短路径算法（三）多源最短路径算法-Floyd-Warshall算法图的基本应用
大明湖的狗凯.·2025-02-11 23:13

02.11 数据库

1.思维导图2.题目将epoll服务器、客户端拿来用客户端：写一个界面，里面有注册登录服务器：处理注册和登录逻辑，注册的话将注册的账号密码写入数据库，登录的话查询数据库中是否存在账号，并验证密码是否正确服务器代码
Unique_yt·2025-02-11 22:35

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含
人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11
广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材
AI天才研究院·2025-02-11 21:59

如何高效学习设计模式？

看到UML图就头疼，感觉枯燥难懂。那么，如何才能高效学习设计模式，真正掌握并应用到实际项目中呢？本文将从学习
莫比乌斯之梦·2025-02-11 21:56

基于计算图的Softmax层反向传播推导

0.前言经朋友推荐，近日阅读斋藤康毅先生编写的《深度学习入门·基于Python的理论与实现》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程
KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

大模型推理服务全景图

作者：望宸随着DeepSeekR1和Qwen2.5-Max的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么是性能呢？做过在线业务工程化的人都知道，性能的提升，直接带来的效果有两个：计算资源成本的下降，更便宜客户端体验的提升，内容生成更快在大模型消耗计算资源多、客户端内容流式生成的场景下，性能显得尤为重要。推理
·2025-02-11 21:12

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+
caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？
有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。
Evaporator Core·2025-02-11 20:22

Amazon Neptune

AmazonNeptune是AWS提供的完全托管型图数据库服务，专门设计用于处理复杂的图形数据结构，支持快速执行图查询。
HaoHao_010·2025-02-11 18:10

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要
又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.
AI天才研究院·2025-02-11 17:04

Vue3 实现 勾选 + 列表拖拽 + 搜索列表

左侧勾选对应右侧显示右侧删除对应左侧取消勾选效果图:可选属性(共{{items.length}}个)全选{{item.label}}全选-->已选属性(共{{selectedItems.length}}
A-sleep·2025-02-11 17:59

思维导图 代码示例（java 架构)

解决消息队列的延时、过期失效问题以及应对消息积压的情况，需要从多个角度进行优化和管理。以下是针对这些问题的一些策略和技术：解决消息队列延时及过期失效问题的方法设置消息TTL(Time-to-Live)为消息设置生存时间（TTL），超过此期限的消息将自动被丢弃或转发到死信交换器。这有助于防止长时间未处理的消息占用资源，并确保及时清理无效消息。配置死信交换器(DeadLetterExchange,DL
用心去追梦·2025-02-11 17:57

《深入浅出多模态》（二）：多模态任务及数据集介绍

✨专栏介绍：本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。
GoAI·2025-02-11 16:53

云上部署文生图大模型Stable Diffusion 3

而StableDiffusion3作为最新一代的文生图大模型，于2024年6月12日正式开源，以其高质量的图像生成受到了广泛欢迎。
·2025-02-11 16:26

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

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·2025-02-11 16:50
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