R机器学习

【DeepSeek如何提升渗透测试的效率及防范安全漏铜，从0-1详细教】

也可上传目标系统的配置文件、日志或代码库，通过DeepSeek-R1模型分析潜在暴露面，如API密钥
生活De°咸鱼·2025-02-27 15:05

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。
彬彬侠·2025-02-27 14:34

机器学习数学基础：32.复本信度

复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实
@心都·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

  在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。
喜-喜·2025-02-27 14:28

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

1.什么是线性激活函数？线性激活函数是一种最简单的激活函数，数学表达式为：即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x，其输出将等于输入值本身，函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活
IT古董·2025-02-27 13:25

CF2066C Bitwise Slides

题目大意给定一个长度为n的数组a，以及三个初始值为0数P，Q，R。进行n次操作，第i次操作中，选择P，Q，R中的一个数，变成与a[i]的异或和，且每次操作后P，Q，R中至少有两个数相等。
Unwaretle·2025-02-27 13:54

Leetcode 76 Minimum Window Substring

有两个指针l和r。l代表滑动窗口的左端点，r代表滑动窗口的右端点。用一个map保存字符串t的计数。滑动窗口内的子串右端点不断移动，用另一个map保存这个滑动窗口内字符的计
xxxmmc·2025-02-27 13:51

第十二届蓝桥杯模拟赛（第三期）

定义矩阵M的重量为矩阵中所有元素的和，几位weight(M)请找到矩阵左上角的一个子矩阵S（矩阵的前r行中的前c列组成），使得这个子矩阵的重量的两倍最接近矩阵M重量。
削皮去子吃草莓·2025-02-27 12:20

容器基础_搭建Docker-Ce版本(入门篇)

一、介绍基于docker-ce的一些常见命令二、步骤1、确定服务器版本uname-r说明：保证系统内核版本>=3.102、移除旧版本sudoyumremovedockerdocker-commondocker-selinuxdocker-engine3
琼歌·2025-02-27 12:18

R语言装环境Gcc报错以及scater包的安装

hasnotbeendeclaredin‘::’80|using::timespec_get;在conda的虚拟环境中升级gcc的版本condainstall-cconda-forgegcc=11gxx=11终极方法，在R的最新版本和环境下装啥都能成功
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

在Anaconda的虚拟环境中安装R，并在vscode中使用

在Anaconda的虚拟环境中使用R，并且希望在VSCode中同时使用Python和R，确实需要同时安装Python和R。
smx6666668·2025-02-27 10:36

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。
指尖下的技术·2025-02-27 10:36

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用

数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析，显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率，尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报
宁宁可可·2025-02-27 10:33

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要  本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。
rockfeng0·2025-02-27 09:01

在docker中运行R容器，并在Windows下的vscode中使用该R

步骤1：安装和配置Docker安装DockerDesktopforWindows访问Docker官网下载安装程序。安装时启用WSL2后端（推荐）或Hyper-V（旧版Windows）。启动DockerDesktop并确保服务运行正常（任务栏出现Docker图标）。验证Docker安装打开PowerShell或命令提示符，运行：dockerrunhello-world如果看到欢迎信息，说明安装成功。
smx6666668·2025-02-27 09:00

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-27 09:29

Accord.NET框架功能介绍

机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。
绀目澄清·2025-02-27 09:26

有效使用DeepSeek-R1的7大技巧：提升AI助手效能的秘诀

本文将结合实际案例，分享7大有效的R1使用技巧，帮助你像CSDN大牛一样高效利用AI助手。技巧1：提出明确的要求技巧阐述：在与DeepSeekR1交互时，清晰明确的表达是关键。
小李独爱秋·2025-02-27 09:55

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。
清水白石008·2025-02-27 07:16

本地部署 deepseek-r1 1.5B方法-ubuntu20.04 python3.10 pycharm虚拟环境

1.环境安装ubuntu20.04python3.10pycharm虚拟环境2.拉取代码虚拟环境下安装vllm：pipinstallvllmubuntu命令窗口安装sudoaptinstallgit-lfs初始化GitLFS安装GitLFS后，你需要虚拟环境命令窗口初始化它：gitlfsinstall拉取代码gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/d
Terry Cao 漕河泾·2025-02-27 07:44

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。
一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

python open() 函数 参数 文件读写参数

函数open的参数如下：open(file,mode='r',buffering=-1,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True,opener
licy__·2025-02-27 07:07

机器学习----奥卡姆剃刀定律

奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
AI自修室·2025-02-27 06:00

扣子和DIfy调用deepseek对比分析

近日，与网络高人学习，用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型，可以构建自己的业务级智能体，觉得还挺好玩的。
ISDF-CodeInkVotex·2025-02-27 06:30

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
小宇爱·2025-02-27 06:30

使用 frp 实现内网穿透：从零到一的完整指南

字节跳动火山引擎官方，免费抵扣3625万tokens，畅享R1与V3模型！参与入口：点击进入为什么需要内网穿透？
山风wind·2025-02-27 05:58

从卡顿到丝滑：火山引擎DeepSeek-R1引领AI工具新体验

utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=GO9H7M38告别DeepSeek卡顿，探索火山引擎DeepSeek-R1的丝滑之旅在AI辅助工具日益普及的今天，DeepSeek
不苒·2025-02-27 05:54

基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeek R1搭建RAG知识库实战指南

基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeekR1搭建RAG知识库实战指南一、注册火山引擎账号二、RAG技术核心原理三、环境与工具准备1.核心组件2.依赖配置（Maven）四、代码实现步骤步骤1：初始化DeepSeek模型步骤2
山风wind·2025-02-27 05:53

泛微全面接入DeepSeek大模型，助力组织升级数智化应用场景

在接入DeepSeek大模型后，泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力，显著提升泛微各项产品
泛微OA办公系统·2025-02-27 03:10

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

使用Python和Vosk库实现语音识别

使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域，语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，可以方便地实现语音识别功能。
车载testing·2025-02-27 01:22

Python库Numpy学习+代码实例

前言Numpy是python语言的一个扩充程序库，支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，现已成为机器学习的必备模块。
海绵宝宝·2025-02-27 01:50

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）已成为推动技术变革的核心引擎。DeepSeekR1、Kimik1.5和OpenAIo1作为这一领域的先锋代表，以其独特的技术架构和卓越的性能，引领着行业的发展方向。深入剖析这三款模型，不仅能让我们把握LLMs的技术脉搏，更能为未来的技术创新和应用拓展提供有力支撑。深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对
WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

深度学习：从神经网络到智能应用

深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。这一思路不仅为大规模语言模型（LLMs）带来了新的训练范式，还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验，并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时，我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多
海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

按键的电路（默认低电平，按下高电平）

上拉电阻：R2是一个10k欧姆的电阻，它的一端连接到Key1_In，另一端连接到地（GND）。这个电阻的作用是当按键SW1未被按下时，Key1_In通过R2被下拉到地电平，保持低电平。
✧˖‹gσσ∂ иιghт›✧·2025-02-26 22:31

基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例

模式识别：根据提取的特征，利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
go5463158465·2025-02-26 22:58

C语言练习题--网页色彩表示

红R绿G蓝B三原色理论上可以表示所有的颜色。在网页设计中常使用3个十六进制数字，分别表示红绿蓝三种颜色的亮度。
ᴅᴜᴅ·2025-02-26 22:26

GGUF 文件格式全解析

在机器学习领域，模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用，如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。
Just_Paranoid·2025-02-26 22:25

DeepSeek-R1 满血版第三方在线平台汇总

为大家收集汇总了一些已经部署了DeepSeek-R1的第三方平台，这些渠道不仅降低了我们的使用成本，还能让我们更加轻松畅快地使用DeepSeek！无需再担心服务器繁忙的问题，赶快来看看吧！
Just_Paranoid·2025-02-26 22:55

buuctf-变异凯撒

acsii码值对比表:acsii码通过上面的acsii码值对比表可以看到第一个字符向后移了5,第二个向后移了6,第三个向后移了7,以此类推,很容易想到变异凯撒即每个向后移的位数是前一个加1:str="afZ_r9VYfScOeO_UL
qis_qis·2025-02-26 21:53

编译 Linux 4.15.11 内核并增加系统调用

MicrosoftWindows10.0.16299Build16299处理器：[email protected]物理内存：8.00GB虚拟机软件：OracleVMVirtualBox5.2.6r120293
Isolarae·2025-02-26 21:22

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。
yzx991013·2025-02-26 20:40

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型
认识祂·2025-02-26 19:10

当我的同事先用了通义灵码DeepSeek-R1模型……

当你发现同事的代码生成速度比你快，注释比你多，甚至还能智能问答时，别慌，他可能只是比你先用了通义灵码的DeepSeek-R1模型。
·2025-02-26 19:31

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。DeepSeekR1是一个假设的模型名称，为了演示目的，我们将构建一个基于Transformer的简单文本生成模型。1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构，包含以下关键组件：EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit
陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

04 路由表的IP分组传输过程

2.1、IP分组传输过程2.2、数据包转发过程2.3、IP分组传输过程和数据包转发的区别3、数据包的变化3.1、拓扑结构3.2、传输过程详解（主机A→主机B）3.2.1、主机A发送数据3.2.2、路由器R1
Ctrl+C 和 Ctrl+V 的搬运工·2025-02-26 18:31

GrandientBoostingClassifier函数介绍

它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
浊酒南街·2025-02-26 18:58

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才

随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。
墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。
小赖同学啊·2025-02-26 15:36
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