RNN学习笔记

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
star_and_sun·2025-07-07 12:23

Simscape入门教程

文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记，旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。
微小冷·2025-07-07 12:51

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

向量化（Vectorization）详解向量化是将数据或操作转换为向量（或矩阵）形式，并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。代码冗长：需手动处理每个元素。示例：计算两个数组的点积（非向量化）a=[1,2,3]b=[4
巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2

【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy：学习和行为策略是相同的，数据是按照当前策略生成的，如SARSAOff-Policy：学习策
Gravity!·2025-07-07 11:17

Angular6 学习笔记——路由详解

angular6.x系列的学习笔记记录,仍在不断完善中,学习地址:https://www.angular.cn/guide/template-syntaxhttp://www.ngfans.net/topic
男人要霸气·2025-07-07 10:35

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。
·2025-07-07 09:28

Golang学习笔记：协程

Golang学习笔记参考文档一链接：https目录一.协程用在哪里？协程需要解决什么问题？二.协程的框架（Linux的例子）三.如何在多种状态高效切换？
夜以冀北·2025-07-07 06:09

python 魔法方法常用_Python魔法方法指南

--11：33更新--很多人想要我的一份学习笔记，所以在魔法指南之前
weixin_39603505·2025-07-07 05:06

unity进阶学习笔记：消息框架

1使用消息框架的目的对于小型游戏，可能不需要任何框架，而是让各个游戏脚本直接相互通信。如要实现玩家受到攻击血量减少，通过玩家控制类向血条脚本发送消息减少血量。但是这样直接通信会导致各脚本通信关系记为复杂，并且每一个脚本都和多个脚本有联系，导致维护和更新十分困难我们利用上节课讲的管理类，可以将一类脚本由一个管理类控制，如将玩家的功能放在玩家管理类下，将血条，背包等UI组件放在UI管理类下。这样要减少
Raine_Yang·2025-07-07 05:05

Android 发展历程

个人学习笔记安卓（android）是基于Linux内核的开源操作系统。主要用于移动设备，如智能手机、平板电脑、电视等，由Google公司及开放手机联盟领导及开发。
·2025-07-07 04:00

GitHub Pages上的个人技术展示网站

该网站可能采用Markdown、HTML和CSS技术构建，提供了一个展示技术能力及分享学习笔记和见解的平台。此外，"weirufish.github.io-master"可能是该项目的主要分支或版本。
Rubix-Kai·2025-07-07 04:56

YOLO学习笔记 ｜ 从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进

从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
北斗猿·2025-07-07 02:18

SpringBoot整合websocket

ConfigurationpublicclassWebSocketConfig{@BeanpublicServerEndpointExporterserverEndpointExporter(){returnnewServerEndpointExport
·2025-07-07 02:17

动手实践OpenHands系列学习笔记5：代理系统架构概述

笔记5：代理系统架构概述一、引言AI代理系统是一种能够自主执行任务的智能软件架构，OpenHands作为AI驱动的软件开发代理平台，拥有完整的代理系统架构设计。本笔记将探讨AI代理架构的基本原理，并通过分析OpenHands核心架构，实现一个简化版的代理框架。二、AI代理架构设计原则2.1AI代理系统的核心组件感知模块(Perception):接收和处理外部输入认知模块(Cognition):分析
·2025-07-07 02:17

C++从入门到放弃

C++学习笔记--目录C++学习笔记1.C++命名空间2.继承与多态3.函数重载4.引用5.构造函数与析构函数6.初始化列表7.explicit关键字8.static静态成员和友元函数与友元类、内部类9
一家之主呆呆蟹·2025-07-07 02:14

RNN案例人名分类器（完整步骤）

今天给大家分享一个NLP（自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对
AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。
AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

动手实践OpenHands系列学习笔记17：构建自定义OpenHands应用

笔记17：构建自定义OpenHands应用一、引言OpenHands作为可扩展的AI驱动软件开发代理平台，不仅提供了丰富的内置功能，还允许开发者构建自定义应用和扩展。通过基于OpenHands的核心能力，开发者可以创建针对特定领域或工作流的专用AI代理应用。本笔记将探讨OpenHands的可扩展架构，分析自定义应用的设计模式，并通过实践构建一个专门的代码重构助手应用。二、OpenHands扩展性架
·2025-07-07 00:08

动手实践OpenHands系列学习笔记15：无头模式架构

笔记15：无头模式架构一、引言无头模式(HeadlessMode)是现代软件系统中的重要架构模式，允许应用程序在没有图形界面的情况下运行，特别适用于自动化场景、CI/CD流水线和系统集成。OpenHands作为先进的AI驱动开发代理平台，提供了强大的无头模式支持。本笔记将探讨无头架构设计原则，分析OpenHands的无头模式实现，并通过实践构建一个使用无头模式API的自动化工作流。二、无头架构设计
JeffWoodNo.1·2025-07-07 00:38

动手实践OpenHands系列学习笔记8：后端服务开发

笔记8：后端服务开发一、引言后端服务是AI代理系统的技术基础，负责处理业务逻辑、状态管理和外部集成。本笔记将探讨API设计与服务架构理论，分析OpenHands的后端设计特点，并通过实践构建一个模拟OpenHands核心功能的后端服务模块。二、API设计与服务架构理论2.1API设计原则RESTful设计:资源化URL设计、HTTP方法语义GraphQL:声明式数据查询、减少请求次数API版本控制
JeffWoodNo.1·2025-07-07 00:07

动手实践OpenHands系列学习笔记9：容器安全加固

笔记9：容器安全加固一、引言容器技术虽然提供了环境隔离，但仍存在潜在的安全风险。本笔记将探讨容器安全的基本原则，分析OpenHands中的安全考量，并实现一套容器安全加固方案，确保在保持功能性的同时提升系统安全性。二、容器安全基础理论2.1容器安全风险分析逃逸风险:容器突破隔离边界访问宿主机特权提升:获取比预期更高的系统权限资源耗尽:DoS攻击导致系统资源枯竭镜像安全:镜像中潜在的漏洞和恶意代码供
JeffWoodNo.1·2025-07-07 00:07

动手实践OpenHands系列学习笔记3：LLM集成基础

笔记3：LLM集成基础一、引言大型语言模型(LLM)是OpenHands代理系统的核心驱动力。本笔记将深入探讨LLMAPI调用的基本原理，以及如何在实践中实现与Claude等先进模型的基础连接模块，为构建AI代理系统奠定基础。二、LLMAPI调用基础知识2.1LLMAPI基本概念API密钥认证:访问LLM服务的身份凭证提示工程:构造有效请求以获取预期响应推理参数:控制模型输出的各种参数流式响应:增
JeffWoodNo.1·2025-07-07 00:07

数据库学习笔记-触发器

步骤创建触发器①启动SQLServer查询编辑器，选择要操作数据库，如“sc（学生选课）”数据库。②在查询命令窗口中输入以下CREATETRIGGER语句，创建触发器。为sc(学生选课)表创建一个基于UPDATE操作和DELETE操作的复合型触发器，当修改了该表中的成绩信息或者删除了成绩记录时，触发器被激活生效，显示相关的操作信息。CREATETRIGGERtri_UPDATE_DELETE_sc
T_ALH·2025-07-07 00:06

鸿蒙设备开发OpenHarmony深度解读之设备认证：HiChain机制部分源码解析1（推荐模块之外）

往期推文全新看点（文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记）鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？
·2025-07-06 22:46

典型的几种神经网络

骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数
Victor Zhong·2025-07-06 19:23

【计算机三级】网路技术学习笔记 第二章 中小型网络系统总体规划与设计

计算机三级网络技术二、中小型网络系统总体规划与设计考点（一）：网络总体设计基本方法1.核心层网络结构设计整个网络系统的主干部分是核心层网络，是设计与建设的重点，目前应用于核心层网络的技术标准主意要是GE/10GE,核心设备是高性能路由器，连接核心路由器的是具有冗余链路的光纤，整个网络流量的40%-60%都需要有核心层网络来承载直接接入核心路由器采取链路冗余的办法，直接连接两台核心路由器，其特点是直
努力的小刘@·2025-07-06 18:42

红宝书学习笔记

list1NO.WordMeaning1remoteadj.偏远的；久远的；遥控的；n.遥控器2removev.挪走；去除；移开；消除3removaln.除去；迁移；免职4remainv.剩下；留下；保持5remaindern.剩余物；剩余人员；余数；v.廉价出售6remainsn.遗迹；遗体；遗骨；剩余物；剩下（物）；<"remain"的第三人称单数7remedyn.疗法；纠正办法；v.纠正；治
丰锋ff·2025-07-06 18:09

鸿蒙HarmonyOS学习笔记（2）

基本语法概述如下图所示，当开发者点击按钮时，文本内容从“HelloWorld”变为“HelloArkUI”。ArkTS的基本组成说明自定义变量不能与基础通用属性/事件名重复。装饰器：用于装饰类、结构、方法以及变量，并赋予其特殊的含义。如上述示例中@Entry、@Component和@State都是装饰器，@Component表示自定义组件，@Entry表示该自定义组件为入口组件，@State表示组
yuwinter·2025-07-06 18:07

HarmonyOS 鸿蒙学习笔记3-UIAbility组件

UIAbility组件UIAbility组件是一种包含UI界面的应用组件，主要用于和用户交互。直白来说就是构建页面，可以通过多个页面来实现功能模块。创建的module默认情况下就是一个ability，除此之外还有HAR(静态资源包)和HSP(动态共享包)，主要用于module间共用资源，后续会做详细讲解。主要内容：1.`abilitymodule`目录结构及声明配置；2.生命周期；3.与UI界面数
·2025-07-06 17:05

聚焦的伟力：注意力机制与Transformer的创世纪

在标准的Seq2Seq模型（如用于神经机器翻译）里，编码器（通常是一个RNN如LSTM）需要将整个输入序列（如一个英语句子）的信息压缩成一个固定长度的上下文向量（Co
田园Coder·2025-07-06 17:28

【机器学习|学习笔记】组合特征（Feature Combinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。

【机器学习|学习笔记】组合特征（FeatureCombinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。
努力毕业的小土博^_^·2025-07-06 16:22

R语言学习笔记—删除对象

1.删除环境中的对象Arm(A)2.删除环境中的所有对象rm(list=is())3.删除除了A和B以外的所有对象allobj<-is()rm(list=allobj[which(allobj!="A"&allobj!="B")])
w1149033842·2025-07-06 15:46

动手实践OpenHands系列学习笔记12：测试与质量保证

笔记12：测试与质量保证一、引言软件测试和质量保证是确保AI代理系统可靠性和稳定性的关键环节。对于像OpenHands这样的复杂AI系统，测试尤其具有挑战性，因为需要验证系统在各种条件下的行为一致性。本笔记将探讨AI系统测试的独特策略，分析OpenHands的测试需求，并通过实践为关键模块构建测试套件。二、AI系统测试策略理论2.1AI系统测试的特殊挑战不确定性处理：AI系统输出可能存在固有的不确
JeffWoodNo.1·2025-07-06 11:04

modbus 学习笔记

modbus学习笔记学习资料链接modbus协议讲解及stm32实现视频讲解链接SSCOM串口助手下载链接RS485通信及MODBUS通信协议MCU作主机基于MODBUS协议读取温湿度传感器数据并显示OLED
手lu代码哥·2025-07-06 11:34

动手实践OpenHands系列学习笔记11：现代开发流程

笔记11：现代开发流程一、引言现代软件开发流程是确保高质量代码交付和团队协作的关键基础。随着软件开发复杂度的增加，自动化工具链和规范化流程变得尤为重要。本笔记将探讨CI/CD管道设计原理，分析OpenHands项目的开发流程，并通过实践搭建一个简化版的OpenHands开发环境。二、CI/CD管道设计理论2.1持续集成(CI)基本概念定义：频繁地将代码集成到主分支，并自动化验证每次集成核心原则：频
·2025-07-06 10:02

CMake学习笔记

第1章cmake的基础命令1.1基础命令cmake-S-B-S：指定源码目录(CMakeLists.txt所在目录)。-B：指定构建目录（即输出目录）。1.2指定编译器和编译选项-DCMAKE_C_COMPILER=设置C语言编译器的路径。-DCMAKE_CXX_COMPILER=设置C++编译器的路径。-DCMAKE_C_FLAGS="-g"设置C语言编译标志（例如调试信息）。-DCMAKE_C
Ethan@LM·2025-07-06 02:11

Pytorch实现DenseNet，腾讯T3大牛手把手教你

all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential
·2025-07-06 01:06

【机器学习|学习笔记】类别特征（Categorical Features）处理方法，附代码。

【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。
努力毕业的小土博^_^·2025-07-06 00:30

数字图像处理学习笔记

1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换，转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换：1，变换前直线，变换后仍然直线2，直线比例不变3，直线到远点的距离不变仿射变换计算：常见变换：恒等变换：变换前后一致尺度变换：对尺寸作放大或缩小旋转变换：图像旋转但是尺寸不变平移：：位置移动尺寸不变偏移（垂直、水平）：垂直或者水平方向变化代码示例：importcv2im
andwhataboutit?·2025-07-06 00:57

Pytorch：nn.Linear中是否自动应用softmax函数

一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类，它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘，再添加偏置，生成输出张量。
浩瀚之水_csdn·2025-07-05 23:51

【Pytorch学习笔记（三）】张量的运算（2）

一、引言在《张量的运算(1)》中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片，张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。二、张量的算术运算（一）对应元素的加减乘除在PyTorch中，张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。这些运算可以对张量进行逐元素操作（element-wise），也可以进行张量之间的广播运算（broadcasting）。1.逐元素操
·2025-07-05 18:43

【Day 13-N24】 Python 的异常捕获、多重异常捕获、try-except 语句嵌套、使用finally代码块、自定义异常类、手动引发异常

挑战14天学会Python，第13天学习笔记！加油！1.异常处理概述在Python编程中，异常处理是保证程序健壮性的重要机制。
DES 仿真实践家·2025-07-05 17:37

树莓派用c语言pwm控制电机,树莓派学习笔记之PWM控制直流电机转速

树莓派控制PWM控制电机转速一、硬件树莓派12V直流电机L298N电机驱动器220V转12V变压器二、连线树莓派与L298N需要共地L298N驱动模块树莓派接线三、树莓派python库配置安装GPIO库sudoapt-getinstallpython3-rpi.gpio电机控制程序importtimeimportRPi.GPIOasGPIO#定义树莓派BCM编码引脚Motor_A_EN=16Mot
简单的艾伦·2025-07-05 16:00

Docker学习笔记：Docker网络

本文是自己的学习笔记1、Linux中的namespace1.1、创建namespace1.2、两个namespace互相通信2、Docker中的namespace2.1容器中的默认Bridge3、容器的三种网络模式
大苏打seven·2025-07-05 09:12

力扣 hot100 Day34

并返回其根节点翻转的定义是，对于每个节点，交换它的左右子树//抄的classSolution{public:TreeNode*invertTree(TreeNode*root){if(root==nullptr)returnnullptr
qq_51397044·2025-07-05 09:37

Redis缓存架构实战

本文为个人学习笔记整理，仅供交流参考，非专业教学资料，内容请自行甄别文章目录概述二、数据冷热分离三、解决缓存击穿四、解决缓存穿透五、热点缓存重建六、缓存一致性问题七、分布式锁的优化八、解决缓存雪崩九、最终案例总结概述
西岭千秋雪_·2025-07-05 08:01
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