google速成机器学习

四个月宝宝补钙吃什么牌子的钙好？质量好性价比高 ？

作为父母一定很关心宝宝的身体健康问题，尤其是宝宝在快速成长期需要更多的营养补充。其中，钙质作为骨骼发育及牙齿生长的关键营养素，是宝宝每天必不可少的营养成分之一。那么，在四个月大的宝宝补钙吃什
日常购物小技巧·2024-02-20 23:45

mybatis概念

MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis，2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，并且改名为MyBatis。
默默编码的Fxdll·2024-02-20 23:16

真正的成功，从来没有快钱和捷径，只有时间与复利的积累！

对于有一种人而言，他们不讲究积累，只想贪多求快，总想着如何赚快钱，幻想着一夜暴富，幻想着快速成功。殊不知，所有命运赠送的礼物，都早已暗中标好了价。快速成功意味着捷径，而捷径往往隐藏着陷阱。
真心对你说·2024-02-20 22:58

Guava 工具类之Cache的使用 本地缓存组件

一.guavacache介绍1.介绍guavacache是Googleguava中提供的一款轻量级的本地缓存组件，其特点是简单、轻便、完善、扩展性强，内存管理机制也相对完善。
ʚ小华·2024-02-20 22:32

What are some things you wish you knew when you started programming?

HadiMoshayedi,SoftwareEngineer@GoogleChromeTeamWrittenJun3,2013OriginallyAnswered:Whatarethethingsyouwishyouknewwhenyoustartedprogrammingforthefirsttime
ylgwhyh·2024-02-20 22:44

如何手机搜中国大学mooc答案？推荐9个搜题软件和学习工具 #经验分享#其他

1.Google翻译可提供简体中文和另外100多种语言之间的互译功能，可让您即时翻译字词、短语和网页内容Google的免费翻译服务2.大鱼搜题这是一个公众号涵盖往年成人各类考试，题库有建筑类、金融类、医药卫生类
悲伤小肥羊·2024-02-20 22:33

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

会声会影2023最新版本剪辑视频的方法和步骤

只需将想要的效果拖拽到轨道上，一拖一放间快速成片。操作简单，功能同样强大！会声会影附带上百种特效、滤镜、转场
CoCo玛奇朵·2024-02-20 22:14

会声会影2022永久免费版新手小白必备视频剪辑工具

只需将想要的效果拖拽到轨道上，一拖一放间就可以快速成片。会声会影2022支持账户管理模式，可以自主管理激活的设备!!!
CoCo玛奇朵·2024-02-20 22:13

[源码和文档分享]基于WinPcap的网络包截获和分析系统

包，WinPcap中文技术文档http://www.ferrisxu.com/WinPcap/html/main.html3，配置winpcap编程环境(VC6.0或者VS2008)可参见开发文档或者google
ggdd5151·2024-02-20 21:25

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google在2015年发布。它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

grpc了解

grpc是由google开发的一款语言中立、平台中立、开源的RPC系统在grpc中客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同机器上服务端应用的方法，使得很容易创建分布式应用和服务。
动态一时爽，重构火葬场·2024-02-20 21:43

Orillusion感谢谷歌GDG DevFest开发者大会2023（北京）的推荐

谷歌开发者社区（GoogleDeveloperGroups）是谷歌开发者部门发起的全球项目，是面向对Google和开源技术、开放技术感兴趣的开发者社区，由对谷歌开发技术感兴趣的开发者们主导。
·2024-02-20 21:41

golang工程组件篇:高性能RPC框架gRPC之header与trailer元数据传输

gRPC是Google开源的一款高性能、通用的RPC框架，支持多种编程语言。相比传统的RESTfulAPI方式，它可以更快速地进行服务调用和数据传输，并且支持多种编解码协议和负载均衡算法。
SMILY12138·2024-02-20 21:12

关于Connect to dl.google.com failed:Connection timed out 的总结

关于Connecttodl.google.comfailed:Connectiontimedout的总结1、问题分析Androidstudio启动时，build工程，首先获取根build.gradle中配置的
-晨-风-·2024-02-20 21:40

Running Gradle task ‘assembleDebug‘

原本项目可以正常跑起来，在安卓真机上正常运行的，后来不知道怎么滴，突然就跑不起来了，但是在iOS设备上可以正常运行，后续判断主要是版本不匹配导致的，以及无法访问google服务。
fangli11223344·2024-02-20 21:09

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

Orillusion感谢谷歌GDG DevFest开发者大会2023（北京）的推荐

谷歌开发者社区（GoogleDeveloperGroups）是谷歌开发者部门发起的全球项目，是面向对Google和开源技术、开放技术感兴趣的开发者社区，由对谷歌开发技术感兴趣的开发者们主导。
·2024-02-20 21:40

预知将来结果，只问现在功夫 |《群书治要》13篇

【夫物速成则疾亡。晚就则善终。朝华之草。夕而零落。松柏之茂。隆寒不衰。是以大雅君子恶速成。戒阙党也。】我们古人很可贵的地方是向万物学习，从大自然当中领悟到要把根基扎稳，根深蒂固。
简素生活·2024-02-20 21:41

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

Kubernetes生态环境读书笔记

Kubernetes来历由google的brog改造而来的开源软件，2014年发布，2015年捐赠给Linux基金会的云计算基础项目CNCF。
金刚_30bf·2024-02-20 20:45

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

庆元旦

想想说的晚了，吃的食物就不带了，为了真正达到庆祝元旦的目的，娱乐孩子的心灵，我又点拨学生们报节目，进行一场速成的联欢汇演。没想孩子们能力超强，第三节课节目就敲定了。
静待花开_3fd3·2024-02-20 20:31

20190619申请美国大学的游戏

好的升学顾问可以帮助发现孩子的闪光点，指导孩子在申请的过程中快速成长！所以顾问的阅历、眼界、水平非常重要！本周我们推荐一位顶级美本升学顾问、孙校长的校友、毕业于哈佛商学院的Jenny（董滨）老师。
小不点磁铁·2024-02-20 19:52

Flutter Android开发 梳理Google Material Design颜色体系

前言做安卓开发（Kotlin语言），Flutter开发的人员应该都听说过谷歌一直推崇的MaterialDesign，而MaterialDesignColor是其推崇的颜色体系，具体来说，MaterialDesignColor是一套旨在帮助设计师和开发者创建视觉吸引力和一致性界面的指南。它不仅包括了丰富的颜色选择，还提供了如何有效使用这些颜色的建议正文而我们深入了解MaterialDesignCol
夏目艾拉·2024-02-20 19:58

《公文写作心法》：手把手教你公文写作

我更加坚信，写作是助力一个人快速成长的最佳方式，而且写作能力需要量的积累，越早开始越有利。自然而然地，我想将自己的收获与他人分享，尽可能帮助他人成长。首先想到的是我部门的小伙伴。
墨砚琴子·2024-02-20 19:41

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

cpp程序员速成rust（更新中）

前言cpper在学习rust过程中会免不得将rust的语法跟cpp做对比，所以特开此坑，在此记录下来我的rust学习之路，仅供参考。想要从零开始了解rust的语法细节请还是以官方教程为准：https://doc.rust-lang.org/book/一、常见编程概念1.1基本数据类型rustcpp8bit有符号/无符号i8/u8int8_t/uint8_t16bit有符号/无符号i16/u16in
_沥川往事·2024-02-20 18:52

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

Google Earth Engine（GEE）——美国近地表高精度实时气象数据集（2500米分辨率）

实时中尺度分析(RTMA)是针对近地表天气条件的高空间和时间分辨率分析。该数据集包括CONUS在2.5公里处的每小时分析。数据集可用性2011-01-01T00:00:00Z–2022-09-17T02:00:00数据集提供者美国国家海洋和大气局/国家气象局地球引擎片段ee.ImageCollection("NOAA/NWS/RTMA")分辨率2500米波段姓名单位敏最大限度描述HGT米-81*4
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——1981年至今全球逐日降水数据集（最终版）

CHIRPS：气候灾害组红外降水站点数据（版本2.0最终版）气候灾害组红外降水与站数据(CHIRPS)是一个30多年的准全球降雨数据集。CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与现场站数据相结合，创建网格化降雨时间序列，用于趋势分析和季节性干旱监测。注意：这个数据集中没有高纬度地区的国家包括中国的内蒙古东北部和黑龙江省西北部，以及新疆的北部。分辨率5566米波段姓名单位敏最大限度描述precipi
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——全球农田范围分布数据集1000m

GFSAD1000：农田范围1km多研究作物面具，全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在30m项目(GFSAD30)地球引擎片段ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1")GFSAD是NASA资助的一个项目，旨在提供高分辨率的全球农田数据及其用水情况，为21世纪的全球粮食安
此星光明·2024-02-20 18:13

Google Earth Engine（GEE）——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件，每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期5天的预测，这些都是化学方案的一部分。在2021-07-01之前，只有两个参数可用，1.550nm表面的总气溶胶光学深度2.颗粒物d<25um表面注意system:time_start是指预测时
此星光明·2024-02-20 18:43
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