NG机器学习第12页

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来

petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

Python实现微信自动发送消息

实现需求：Python定时发送微信消息importpyautoguiaspgimportpyperclipaspcfromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingScheduler

热心市民小汪·2025-03-23 23:37

Spring Bean 的生命周期：从创建到销毁的完整解析

引言：为什么需要了解SpringBean的生命周期？在Spring框架中，Bean是应用程序的核心构建块，理解其生命周期对于开发高效、稳定的应用至关重要。

一点多余.·2025-03-23 23:35

188.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践效果演示1.日志工具类1.1Logger类实现classLogger{privatedomain:number;privateprefix:string

·2025-03-23 23:21

181.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解效果演示1.组件概述1.1功能介绍ListExchangeViewComponent是一个支持列表项交换和删除的自定义组件，主要用于实现如扣款列表等场景

·2025-03-23 22:20

Summernote个性化定制使用帮助(一)

DeepdiveInitializationoptionsCustomizebyInitializingvariousoptionsandmodules.Customtoolbar,popoverSummernoteallowsyoutocustomisethetoolbar

秦岭熊猫·2025-03-23 22:05

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。

万里守约·2025-03-23 22:04

V Rising夜族崛起的管理员指令大全

使用方法：如果没有启用控制台需要先启用控制台打开游戏点击选项（如果在游戏内点击ESC即可），在通用页面找到启用控制台，勾选右边的方框启用在游戏内点击键盘ESC下方的波浪键（~）使用控制台指令：addtime向前调整游戏时间，addtime+空格+参数（参数必填），参数区间（1~12），可用于调节游戏中的白天天和黑夜的节奏，或者刷怪的节奏，但不能用于植物成熟和仆人打工时间的加快AdminAuth管理

莱卡云（Lcayun）·2025-03-23 22:03

今日BUG— java.lang.NumberFormatException

赶紧查看系统运行日志，果然看见了报错信息java.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"2315841207"于是赶紧确认了下int数据类型的

水晶果冻1125·2025-03-23 22:03

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

对于文本按照模版构建：“Adrivingsceneat{locatio

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

py之某website之music搜索接口

fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng

我不是程序员~~~~·2025-03-23 22:58

聊聊langchain4j的Naive RAG

序本文主要研究一下langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration

hello_ejb3·2025-03-23 22:55

SpringAOP-基本概念-AOP入门程序-核心概念-通知类型-通知顺序-切入点表达式-连接点joinpoint-记录操作日志-获取当前登录员工

目录SpringAOP:AOP快速入门：AOP核心概念：AOP进阶：通知类型：注意事项：方法实现：@PointCutAOP通知顺序:执行顺序:不同切面类中,默认按照切面类的类名字母排序。

汐栊·2025-03-23 21:54

聊聊langchain4j的HTTP Client

序本文主要研究一下langchain4j的HTTPClientlangchain4j-http-clientlangchain4j提供了langchain4j-http-client模块，它实现了一个HttpClientSPI

hello_ejb3·2025-03-23 21:54

UV - Python 包管理

source.venv/bin/activate#添加库uvaddflask如果创建项目后，给库取别的名字，add的时候，会自动创建.venv文件夹>uvvenv--python3.12e312[0]UsingCPython3.12.8interpreter

丽英y·2025-03-23 21:51

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。一个事务内的所有SQL语句同步执行（依靠undo.log日志保证）一致性(Consistency)：事务前后总量不变，数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation)：一个事务执行不被其他事务干扰（锁+MVCC）持久性(Du

红云梦·2025-03-23 21:49

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

OpenStack阶梯计价实战：Hashmap模块从入门到精准计费

目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计，而Hashmap是其核心组件，用于定义灵活的计价规则

冯·诺依曼的·2025-03-23 20:17

C# Serilog配置和使用

1.安装NuGet安装2.LogSerilog.cs类代码如下：usingSerilog;usingSerilog.Events;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic

ryan68888·2025-03-23 20:14

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

引言：为什么选择TDengine与Rust？

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。

chenjj4003·2025-03-23 20:41

Transposed convolution（2016 IEEE）

论文标题FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文作者EvanShelhamer,JonathanLong,TrevorDarrell发表日期

刘若里·2025-03-23 19:39

CPP编译与链接过程

1.概述在C++中，从源代码（.cpp文件）到最终可执行程序，需要经历以下四个主要阶段：预处理（Preprocessing）编译（Compilation）汇编（Assembly）链接（Linking）2

阿斯顿的风格·2025-03-23 19:38

时序数据库QuestDB在Winform窗体应用

创建数据库对象(用法和EFDappper一样通过new保证线程安全)SqlSugarClientDb=newSqlSugarClient(newConnectionConfig(){ConnectionString

ryan68888·2025-03-23 19:38

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

520微信代码轰炸

#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2022/5/1913:36#@Author:wkbimporttime,osimportpyautogui,pypercliptime.sleep(

wengkebiao·2025-03-23 19:36

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

.net 4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理

.net4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理无返回值的异步方法通过委托实现staticvoidMain(string[]args){//异步执行写入数据任务，不阻塞主线程任务SetDataAsync

蔚蓝星空-大强·2025-03-23 19:34

.net 4.0 webServices 的使用，从前端到后端，代码超全。

SecurityWebService.asmx，SecurityWebService.asmx.csSecurityWebService.asmx代码：SecurityWebService.asmx.cs代码：usingNewtonsoft.Json

静静香甜·2025-03-23 19:04

[开题报告]Springboot高校图书管理系统设计与实现lq627计算机毕业设计

本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境，文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。开题报告研究背景：随着高校图书馆的规模不断扩大和信息化程度的提高，传统的手工管理方式已经无法满足日益增长的图书馆资源管理需求。图书管理系统的设计与实现成为了解决这一问题的关键。通过引入计算机技术和信息管理系统，可以提高图书馆的管理效率和服务质量，为读者提供更便捷、高效的借阅体验。研究意义：图书管理系统

卓越计算机毕设·2025-03-23 19:33

MATH2110 - STATISTICS 3

TheUniversityofNottinghamSCHOOLOFMATHEMATICALSCIENCESSPRINGSEMESTERSEMESTER2025MATH2110-STATISTICS3Coursework1Deadline

W_X_99515681·2025-03-23 19:33

The Game of Jumpy

JUMPY3TheGameofJumpy3Jumpy3isaboardgamebetweentwoplayers:WhiteandBlack.Theboardhas16horizontalsquaresinasinglerow.Eachplayerhasfourpieces

W_X_99515681·2025-03-23 19:33

TicTacToe Module

2025CONTENTS1TicTacToe12Contents32.1TicTacToeModule............................................32.2ReinforcementLearningPlayer

W_X_99515681·2025-03-23 19:03

网络不可达

如需转载，标记出处症状：1.ping命令网络不可达2.ifconfig中网卡ens33看不到你的ipV4地址原因:网卡掉线了解决办法：查看网卡名称：（比如上图就是我的ens33网卡没有ipv4地址，那就是它

shenmu84·2025-03-23 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

c# .net 4.0下载https文件

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Windows.Forms;namespaceWindowsFormsApp8

足球中国·2025-03-23 18:01

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

46-886MachineLearningFundamentalsHW1Homework1Due:Sunday,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(

W_X_99515681·2025-03-23 18:30

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

ngx_http_conf_port_t

定义在src\http\ngx_http_core_module.htypedefstruct{ngx_int_tfamily;in_port_tport;ngx_array_taddrs;/*arrayofngx_http_conf_addr_t

若云止水·2025-03-23 18:58

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