github机器学习程序员第13页

第7章站在对象模型的尖端3: RTTI

运行时类型识别（RTTI）允许程序员查询对象的实际类型，以及将基类的指针或引用转换为派生类的指针或引用。

qq_40178082·2025-03-17 00:05

VSCode C语言环境（多文件一键运行）

配置CMake下载CMake并安装https://cmake.org/download/配置mingw64https://github.com/niXman/mingw-builds-binaries/

无聊到发博客的菜鸟·2025-03-17 00:35

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

玩转Python绘图利器——Turtle库

Turtle是Python语言中的一个重要的绘图库，它提供了简单易用的绘图功能，适用于所有年龄段的程序员。本文将详细介绍Turtle库的使用方法，并给出多种实例，帮助读者快速上手。

Ai_绘画小南·2025-03-16 23:32

基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤

源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_ji

冷琴1996·2025-03-16 23:59

基于python+django+vue.js开发的健身房管理系统源码+运行步骤

源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_fitness演示地址http://fitness.gitapp.cn演示帐号：用户名：admin123

冷琴1996·2025-03-16 23:59

Windows安装nvm【超详细图解】

方式二：GitHub下载1.访问nvm的GitHub页面：前往nvm的GitHub页面下载适用于Windows的安装包。2.选择安装包：通

古龙飞扬·2025-03-16 21:20

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

OpenAI Agents SDK 中文文档中文教程（1）

英文文档原文详见OpenAIAgentsSDKhttps://openai.github.io/openai-agents-python/本文是OpenAI-agents-sdk-python使用翻译软件翻译后的中文文档

wtsolutions·2025-03-16 20:11

（一）响应式编程理论

在了解响应式编程之后，发现响应式编程在行业内还没有普及，因为这对程序员有比较高的要求，不比传统编程好调试，但是当我

糖心何包蛋爱编程·2025-03-16 20:10

PMP冲刺每日一题(32)答案解析

作者简介：程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱：[[email protected]]PMP资料导航：PM菜鸟（查阅PMP大纲考点）座右铭：上善若水，水善利万物而不争。

PM简读馆·2025-03-16 18:58

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

【2025】Electron Git Desktop 实战一（上）（架构及首页设计开发）

源代码仓库：Github仓库【electron_git】Commit：bb40040GithubDesktop页面分析本节目标：1、实现类似GithubDesktop的「空仓库」提示页2、添加本地仓库逻辑编写从

IsMShmily·2025-03-16 17:24

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

3月份学习任务、工作计划

日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语：为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学，拉下的慢慢补回来今日学习任务：学习本周的解析几何课程，背六级单词，还有时间可以看看github

Kamui_0us·2025-03-16 16:09

程序员面试IT公司，注意事项！

不管是应届生还是在职人员，都会面临着各种面试问题，网上有很多面经，但是大部分都是和技术相关的，总结有哪些技术需要掌握等等。但是我觉得，面试本来就是一个双向的选择过程。当然，一开始是企业来挑选我们，但是如果你足够优秀，通过了面试，或者感觉问题不大，那么接下来也是你选择企业的过程。那么在选择企业这个问题上，我们需要注意什么呢？这篇文章主要来总结几点，希望能对你有所帮助。一、你觉得面试官是个怎样的人？有

binweisili·2025-03-16 14:57

element-plus按需引入报错IconsResolver is not a function

element-plus-best-practices/vite.config.tsatdb2dfc983ccda5570033a0ac608a1bd9d9a7f658·sxzz/element-plus-best-practices·GitHubElementPlusBestPractices

Beamon__·2025-03-16 13:21

vue项目提示 WebSocketClient.js:49 WebSocket connection to ‘ws://xxxx/ws‘ failed: Invalid frame header

，新配置的接口代理，影响到了项目内置的本地服务代理配置，参考Websocketconnectionfailed,Invalidframeheader·Issue#1850·vuejs/vue-cli·GitHub

Beamon__·2025-03-16 13:20

【vscode-03】AUTOSAR CP 插件配置

/XML工具2.4文档工具2.4.1doxdocgen自动生成注释模板工具2.4.2OfficeViewer(MarkdownEditor)2.5git管理工具2.6自定义bar2.7代码格式化2.8程序员主题

工程师平哥·2025-03-16 13:20

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

基于 svm 的金融咨询情感分析

详细代码与代码说明可见我的github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类）

ouprince·2025-03-16 10:28

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法

程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

jqktrader 项目教程

jqktrader项目教程jqktrader同花顺自动程序化交易项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jq/jqktrader1.项目的目录结构及介绍jqktrader/├──.github

经优英·2025-03-16 10:27

后端开源库手册

Exceleasyexcel快速、简洁、解决大文件内存溢出的java处理Excel工具GitHub-alibaba/easyexcel:快速、简洁、解决大文件内存溢出的java处理Excel工具com.alibabaeasyexcel3.3.3POI

Vic2334·2025-03-16 09:21

WinSW 安装 Jar 为服务

utm_source=bbsseo2.sample-minimal.xmlhttps://github.com/winsw/winsw/releases/download/v2.12.0/sample-minimal.x

baihb1024·2025-03-16 08:16

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

关于将平板作为副屏的使用

,但是还有一层就是联想的生态,但是这他喵的,联想的超级互联的生态实在是拉跨,我几乎看了所有的解决方案,还是解决不了连不上的问题.为什么要生态理由应该也很简单,无非就是传输文件比较方便等等,但是作为一个程序员来说

sbuds·2025-03-16 08:13

【大模型对话的界面搭建-Open WebUI】

github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上：dockerrun-d-p3000:8080

y_dd·2025-03-16 06:31

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

adb shell input text 完美支持中文输入

adb默认是不支持Unicode编码的，无法通过adbshellinputtext命令输入中文到手机或模拟器解决中文输入还得感谢老外写了一个输入法，源码地址：https://github.com/senzhk

hzm326·2025-03-16 06:30

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。

樟松·2025-03-16 05:27

mbedtls编译

下载：gitclonehttps://github.com/Mbed-TLS/mbedtls.git设置编译环境：在mbedtls目录下执行：gitsubmoduleupdate--init，切换到tf-psa-crypto

satadriver·2025-03-16 05:54

AMIS低代码构建系统，定制界面

AMIS低代码构建系统界面一、基础环境1）设计环境：amis-editor，http://139.196.235.123:9988/#/源码地址：https://github.com/baidu/amis

一醉千秋·2025-03-16 04:48

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

什么是mybatis？

2013年11月迁移到Github。mybatis是一个基于Java的持久

十二.413·2025-03-16 04:16

什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！

程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。Mybatis可以使用XML或注解来配置和映射原生信息，将POJO映射成数据库中

Tyloo_wdnmd·2025-03-16 03:13

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

大模型八哥·2025-03-16 02:34

浪潮退去，程序员们该如何适应？

大概从2010年开始，忽如一夜春风来，千树万树梨花开，移动互联网开始蓬勃发展，程序员们迎来了春天。在过去的十多年里，程序员这个群体无疑是幸运的，享受了时代的红利，成为了高薪行业的代表。

Ethan. L·2025-03-16 02:30

Go语言对于MySQL的基本操作

一.下载依赖终端中输入：goget-ugithub.com/go-sql-driver/mysql导入包import("database/sql"_"github.com/go-sql-driver/mysql

yz1.·2025-03-16 01:22

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