Learn 第30页

Linux：使用for+find查找文件并cp到其他目录，文件名带有空格

二、实现过程命令1forfilepathin`find/d/LearningMaterials/数学/数学/高中/一数/偏基础（基础+中档版）/基础篇2.0电子版/-name*无答案*`;docp$filepath

生产队队长·2024-01-22 03:08

U4+U3复盘

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念视听说：Loveyourneighbors精读：Waysoflearning2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词视听说：communal共用的;

张宁静·2024-01-22 02:16

Kaggle之旅3

PredictsurvivalontheTitanicandgetfamiliarwithMLbasics二、开始1.基础知识构造随机森林的4个步骤2.结合教程继续总结前言今天继续Kaggle之旅，尝试Titanic-MachineLearningfromDisaster

旻璿gg·2024-01-22 01:45

Scikit-Learn 中级教程——特征缩放

PythonScikit-Learn中级教程：特征缩放在机器学习中，特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围，以便模型能够更好地收敛和表现。

Echo_Wish·2024-01-22 01:12

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。

Echo_Wish·2024-01-22 01:11

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

PythonScikit-Learn中级教程：网格搜索和交叉验证在机器学习中，选择合适的模型超参数是提高模型性能的关键一步。

Echo_Wish·2024-01-22 01:41

no.3-10/31/2018

image.png在github找了deeplearning的matlab源码来看（该源码比较知名）。目前看了一下CNN方面的，主要是因为也学习了

红豆汤来两大碗·2024-01-22 00:30

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章

一只白海豹·2024-01-21 23:48

基于python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习计算机毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习、sn

q_3548885153·2024-01-21 23:54

因果推断推荐系统工具箱 - ULTR-CP（三）

文章名称【WSDM-2021】【JilinUniversity-JD】UnbiasedLearningtoRankinFeedsRecommendation核心要点前两节，我们完整的描述了，作者提出的ULTR-CP

processor4d·2024-01-21 22:05

2019-07-26

用的各种不爽，打算配置vscode作为开发环境，折腾了一阵，记录一下.环境配置过过程安装c/c++插件image.png配置环境一.lunch.json调试环境{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattri

Dathan·2024-01-21 22:59

工作&项目经验

lessonlearnt：以后做陌生领域项目之前，把用户的业务training先看一遍[愉快]eg.Attp项目

Fiona_beibei·2024-01-21 22:59

人工智能应用研究快讯 2021-09-21

CLeslie,JLundin,GTourassiNatureReviewsCancer,2021ABSTACT:Standfirst|Artificialintelligenceandmachinelearningtechniquesarebreakingint

峰谷皆平·2024-01-21 21:32

【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）

statsmodels库2、计算各种统计量3、F检验、t检验4、置信区间、预测区间5、残差正态检验6、自相关检测一、一元线性回归代码实测①导入相关模块首先导入必要的模块，这里主要使用了Python的sklearn

柯宝最帅·2024-01-21 20:04

联邦学习框架：FedAdapt: Adaptive Offloading for IoT Devices in Federated Learning 框架的部署实现

目录虚拟机的安装简化版（三台）环境配置安装Anaconda创建环境安装pytorch关闭防火墙代码代码下载数据集下载代码修改上传到虚拟机虚拟机测试修改虚拟机的主机名运行FedAdapt是一个全面的物联网边缘环境的框架，克服了加速联合学习资源有限的设备上的挑战，减少散兵游勇所产生的物联网设备的计算异质性和适应不同的设备和边缘服务器之间的网络带宽的影响。虚拟机的安装简化版（三台）三台centos7虚拟

我要成果·2024-01-21 19:15

【LWE问题简介】

文章目录解线性方程组问题LWE问题搜索LWE问题判定LWE问题两个LWE问题之间的规约LWE问题的复杂性结论平均情况下的复杂性结论其他版本的LWE问题其他信息论文索引容错学习(learningwitherrors

:)#·2024-01-21 18:14

基于格密码的LWE问题

LWELWE问题，LearningWithErrors，带有安全性证明的第一个版本是由OdedRegev在2005年提出，Kawachi等给出了效率的改进，接着一些效率方面非常重要的改进由Peikert

无名函数·2024-01-21 18:42

Time Management 126 - Learn the Difference Between Delaying Tasks and Procrastinating Tasks

Helloeveryone,thisisHelenHuang@Organizing,basedinBeijing,China.InordertobetterlearnandpracticetheYiXiaoNengTimeManagementSystem

黄家整理Helen·2024-01-21 18:09

生物信息学导论-北大-变异的功能预测3（Comparative Modeling）

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义。

陆沙·2024-01-21 17:34

生物信息学导论-北大-变异的功能预测2（SAPRED）

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义。生物学问题：如何区分致病变异和中性变异？

陆沙·2024-01-21 17:04

生物信息学导论-北大-变异的功能预测1

ref:https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home本文主要来自本课的讲义。

陆沙·2024-01-21 17:03

laravel8.*集成dingo

learnku中的dingo版本为2+，不支持laravel8实际上dingo已经出到了4+，已经支持laravel9社区活跃度已经不高了，本人特别讨厌重复造轮子，这里特此记录下文档地址：https:/

fendouweiqian·2024-01-21 17:29

论文笔记|Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文地址一、摘要这篇文章是来自香港科技大学的团队，这个团队有和香港观测站合作

缸里有绿粥·2024-01-21 16:49

论文阅读“Cluster Analysis with Deep Embeddings and Contrastive Learning”

SundareswaranR,Herrera-GerenaJ,JustJ,etal.ClusterAnalysiswithDeepEmbeddingsandContrastiveLearning[J].

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-21 15:50

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

金融数据预测2.2销售预测2.3能源消耗预测2.4网络流量分析2.5医疗时间序列分析3.实际应用场景3.1一个简单的例子3.2广告领域的demo4.时间序列预测中的XGBoost参数调优4.1学习率（LearningRate

theskylife·2024-01-21 15:51

python对cmip6数据进行偏差校正Delta

importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2

houhaha_·2024-01-21 15:23

我会记得大雨磅礴，没有伞的日子

Itisnotlovethataffectslearning,butsecretloveandbrokenhearted.二、温柔的人听着温柔的歌，喜欢一个浪费温柔的人。

摘到月亮了吗·2024-01-21 15:11

ERPNext vscode Debug

{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.//Hovertoviewdescriptionsofexistingattributes.

深圳老张·2024-01-21 14:11

Python入门之机器学习（非常详细）篇幅拉满，一般人看不完！

机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习supervisedlearning;非监督学习unsupervisedlearning;半监督学习

码农必胜客·2024-01-21 13:33

5.2 基于深度学习和先验状态的实时指纹室内定位

文献来源NabatiM,GhorashiSA.Areal-timefingerprint-basedindoorpositioningusingdeeplearningandprecedingstates

weixin_42963026·2024-01-21 13:20

LSTM时间序列预测

可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：【1】演示：基于LSTM深度学习网络预测时间序列（MATLAB工具箱）_哔哩哔哩_bilibili%ForecastoftimeseriesbasedonLSTMdeeplearningnetwork

Wolves_YY·2024-01-21 12:18

天柱美景，传递天柱精神 | 2022年天柱山世界地质公园科普志愿者训练营实录（一）

森林拓展基地志愿者们在上午抵达天柱山中德合作森林教育拓展基地，基地位于安徽省潜山市天柱山风景区内，建成于2017年，该基地旨在总结欧美森林教育经验，连接德国在华教育专家，引进了德国森林教育体系，并创立了TST（TotalSensotylearning

泗四坊方·2024-01-21 11:19

Python入门实战：人工智能应用开发

其能够帮助我们对文本信息进行自动分类、抽取关键词、生成摘要、情感分析等多种自然语言处理任务，这些都离不开深度学习（DeepLearning）的最新技术。

Python人工智能大数据·2024-01-21 11:18

DAY11--learning english

一、积累1.solitary2.maintenance3.grant4.hostage5.estimate6.critical7.shrink8.substance9.tamper10.capture11.designate12.absent13.detect14.disguise15.dental16.hostile17.resignation18.cemetery19.fiction20.br

Alphamilk·2024-01-21 10:19

DAY12--learning English

一、积累1.superstition2.intersectionIfyouareinanintersectionandheardsirenofanemergencyvehicle.youshould.当你身处于道路交界处并且听到应急车辆的鸣笛声，你应该.3.luxuriousJapan's$3000Mostluxurioussleepertrain.花费3000美元在日本的极致奢华的睡眠火车4.c

Alphamilk·2024-01-21 10:19

DAY10--learning english

一、积累1.rubber2.drizzle3.epic4.decent5.resist6.leash7.genre8.provokethought-provoking发人深省的9.specific10.resort11.foster12.destructive13.scenario14.discount15.cultivate16.inherent17.align18.aesthetic19.sw

Alphamilk·2024-01-21 10:48

DAY13--learning English

一、积累1.jogRidingrollercoasterisevenlikeadailyjogforthisman,对这个男人来说坐过山车甚至就像每天散步一样轻松.2.admissionAdmissiontoguilt.承认有罪3.summonIlovetheguyhe'sliterallysummonKarpovintomaterialplane.我喜欢这家伙他真的把卡尔波夫召唤到了物质层面。4

Alphamilk·2024-01-21 10:47

格密码基础：详解LWE问题

LWE问题的两个版本3.1searchLWE问题3.2decisionLWE问题四.LWE的性质4.1误差e的重要性4.2矩阵形式4.3LWE与BDD问题4.4LWE与隐藏超平面问题五.推荐文献一.介绍LearningWithErrors

唠嗑！·2024-01-21 08:22

【更新中】Python 学习资料列表

包numpy，scipy和scikit-learn是三个科学计算或者机器学习时常用的包，官方提供了不少

zhonguncle·2024-01-21 08:58

note-of-git

notes-Learn-Git-BranchingbookProGit（中文版）(oschina.net)Git-Reference(git-scm.com)blogGitbash常用命令_u010897406

会悟·2024-01-21 08:04

ImportError: DLL load failed while importing qhull:问题解决

遇到这个问题，搜索许多答案，有一个可供参考的答案引起我的注意，即python包之间版本的互不兼容，于是我就去试了一下，下了较低版本的sklearn，其他安装包（如numpy,scipy,matplotlib

浅墨\·2024-01-21 07:22

机器学习笔记(1): 基础概念

1.机器学习基础概念1.1定义AcomputerprogramissaidtolearnformexperienceEwithrespecttosometaskTandsomperformancemeasureP

大锅烩菜·2024-01-21 07:13

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果

代码骑士·2024-01-21 07:05

【机器学习】强化学习（四）-时序差分学习

四、时序差分算法（TemporalDifferenceLearning,TD学习）4.1时序差分（0）4.2Sarsa算法4.3Q学习（Q-learning）4.4Sarsa和Q-learning有什么区别

十年一梦实验室·2024-01-21 06:40

机器学习之聚类-2D数据类别划分

无监督学习（UnsupervisedLearning）机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。

小旺不正经·2024-01-21 06:08

论文笔记：基于CLIP引导学习的多模式假新闻检测

整理了ICME2023MultimodalFakeNewsDetectionviaCLIP-GuidedLearning）论文的阅读笔记背景模型实验背景对于我们这一代人来说，在线社交网络在很大程度上取代了以报纸和杂志为代表的传统信息交流方式

图学习的小张·2024-01-21 05:55

2020-03-02

原文：TheGuidetoLearningReactHooks作者：EricBishard第一章：关于ReactHooks它发布于2018年10月份的16.7.0-alpha.0测试版本中，当时Facebook

前端记事本_9242·2024-01-21 04:59

Scikit-Learn进行命名实体识别

image命名实体识别是识别名称等信息单元的过程（包括人名、地名、组织机构和位置），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱等数值表达式。目标就是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。1.数据数据是BIO和POS标签注释的特征设计语料库。image.png有关实体的基本信息geo-区域实体（GeographicalEntity）org-组织（Organization）per-人（P

魏鹏飞·2024-01-21 04:10

GBDT分类实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例实例一：Featuretransformationswithensemblesoftrees使用集成树的特征转换importnumpyasnpnp.random.seed

Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT回归实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例（一）、实例一：GradientBoostingregressionDemonstrateGradientBoostingontheBostonhousingdataset.ThisexamplefitsaGradientBoostingmodelwithleastsquareslossand500regressiontreesofdepth4