google速成机器学习第15页

【Postman gRPC测试全攻略】探索微服务通信的新纪元

标题：【PostmangRPC测试全攻略】探索微服务通信的新纪元gRPC是一种高性能、开源和通用的RPC框架，由Google主导开发，它使用ProtocolBuffers作为接口描述语言和消息交换格式。

2401_85812026·2024-08-24 11:00

clgao的书签

clgao的书签：BookmarksBookmarks书签栏Google翻译宁波舜宇智能科技有限公司系统汇总百度一下，你就知道w3cschool-最大的技术知识分享与学习平台CSDN.NET-全球最大中文

阿立聊代码·2024-08-24 09:50

Google BERT 算法全面分析

2019年10月谷歌宣布启用GoogleBERT作为谷歌算法的一部分，这将影响10%的检索。并且谷歌五年来最重要的一次算法更新，本文是针对GoogleBERT算法的全面讲解。

云点SEO·2024-08-24 08:44

锂电池龙头标的深度梳理

随着新能源行业一系列政策的落地，以及新能源汽车的快速成长，锂电池需求随之快速增长，今天就对锂电池行业全产业链进行梳理分析。

王峰xmu·2024-08-24 08:07

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Kubernetes中如何对etcd进行备份和还原

Kubernetes最初由Google开发，后来成为云原生计算基金会（CloudNativeComputingFoundation）的一部分。

丁爸·2024-08-24 07:32

JAVA期末速成库（10）第十一章

一、习题介绍CheckPoint：P41611.1，11.6，11.7，11.8，11.12，11.17，11.24ProgrammingExercise：11.1二、习题及答案CheckPoint：11.1Trueorfalse?Asubclassisasubsetofasuperclass.11.1对还是错？子类是父类的子集。答:错误。子类是父类的一个特定类型，但它不表示子类是父类的一个子集。

IT 青年·2024-08-24 06:58

GoogleTest中的Mock用法

通常在团队开发过程中，业务逻辑会有上下游依赖，你所负责的部分可能会依赖其他团队成员提供的接口功能，在其他成员还没有提供可用的接口之前，你的开发工作可能会因为缺乏必要接口被阻塞，此时需要对这些尚未实现的接口进行模拟(Mock)，以便你本地的工作能够正常推进。一个典型的Gmock用法如博文：Gtest/Gmock探究（三）--MOCK_METHODX系列宏分析_mockmethod-CSDN博客所示，

MOONICK·2024-08-24 06:25

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘

先下载https://storage.googleapis.com/bert_models/2020_02_20/uncased_L-12_H-768_A-12.zip我上传了一个：https://download.csdn.net

JensLee·2024-08-24 02:27

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

利用ffmpeg读取视频时长

百度了一下午，查找怎么用ffmpeg来获取视频时长，各种报错，各种不好使，心里窝火，google了一下，2分钟解决了，实在忍不住吐槽一下。

jiaxiaoteng·2024-08-23 19:19

探索分布式编程的未来：eDistantObject——简化你的跨进程通信之旅

eDistantObject（简称eDO），一个出自Google的开源杰作，正为此而来，它为Objective-C和Swift开发者提供了一种无需繁琐RPC构建即可实现远程调用的轻巧途径。

温宝沫Morgan·2024-08-23 19:49

探秘eDistantObject：轻松实现跨进程通信

为此，我们介绍一个由Google开源的项目——eDistantObject，它提供了一种简单的方法来实现在Objective-C和Swift中的远程调用，而无需显式构建RPC（RemoteProcedureCall

庞锦宇·2024-08-23 19:49

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

lodge 学习

tab=readme-ov-file#训练数据集放入LODGE-main/data/finedance/https://drive.google.com/file/d/1zQvWG9I0H4U3Zrm8d_QD_ehenZvqfQfS

GO·GO·GO·2024-08-23 19:15

如何在Java、C、Ruby语言中使用Newscatcher API

详细信息：与GoogleN

幂简集成·2024-08-23 17:36

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

成功解决：“Could not resolve host: mirrorlist.centos.org； Unknown error“

你可以使用ping命令来测试网络连接：pinggoogle.compingmirrorlist.centos.org检查DNS配置：确保DNS配置正确，可以尝试将/etc/resolv.conf文件中添加或修改

兰若姐姐·2024-08-23 08:11

guva java list取交集_java guava 集合的操作：交集、差集、并集

Guava：google的工程师利用传说中的“20%时间”开发的集合库，它是对jdk提供的扩展，提供了很多实用的类来简化代码。

鲸阮·2024-08-23 06:28

JSON字符串中获取一个指定字段的值

一、方式一，引用gson工具测试报文：{"account":"yanxiaosheng","password":"123456"}引入pomcom.google.code.gsongson2.6.2测试类

闫小生·2024-08-23 06:26

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

“股奴”中篇小说三十初稿版（试发）

这期间发小同学速成系统学习了股票实战技能，七月中旬赴深圳为一超大资金户做专职操盘手了。临行忠告梁子一定紧盯个股走势操作：如创业基金跌破发行价要大胆进货，起码进五分之二，创新低适情满仓介入，待再创

小牮·2024-08-23 03:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

解锁Oracle数据库奥秘，入门培训实战资料等你来领！

实战为王：精选真实项目案例，模拟工作环境，让你在解决问题中快速成长。专家指导：资深Oracle专家亲自授课，分享多年实战经验，解答你的每一个疑惑。

爱分享的益达·2024-08-23 01:23

深入Swift编译器的心脏：探索插件系统的奥秘

深入Swift编译器的心脏：探索插件系统的奥秘Swift，这门由苹果公司开发的现代编程语言，以其简洁的语法和强大的功能，迅速成为iOS和macOS开发的首选语言。

杨哥带你写代码·2024-08-22 23:13

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

《Linux运维总结：基于银河麒麟V10+ARM64架构CPU部署zookeeper 3.8.4二进制分布式集群》

它是Google的Chubby项目的开源实现之一，并且是Hadoop和HBase等项目的重要组成部分。ZooKeeper提供的功能包括配置维护

东城绝神·2024-08-22 16:35

欧易okexweb3钱包最新私钥助记词碰撞器支持12/24位助记词验证python制作

文件，关闭页面，重新验证下一轮的助记词，完全自动化操作难点：web3钱包设置了延迟响应，没办法，只能破解掉，后面过程就水到渠成了优点：web3钱包支持所有币种，所有链，所有网络第一步自动打开谷歌浏览器google

不停留的风·2024-08-22 16:04

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

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