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Python 机器学习 基础 之 算法链与管道 【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

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仙魁XAN·2025-03-08 03:03

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

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汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

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汀、人工智能·2025-03-08 03:58

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。
小高高不要bug·2025-03-08 03:54

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。
Tina0898·2025-03-08 02:21

修改mysql数据库远程访问

本文是docker部署的mysql8.0数据库，如果不是docker二部署的，则省略第一步直接使用下面修改即可1、使用docker容器，进入mysql8.0数据库的docker容器进行修改dockerexec-itmysqldocker
LongtengGensSupreme·2025-03-08 02:20

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1581.进店却未进行过交易的顾客表：Visits±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|visit_id|int||customer_id|int|±------------±--------+visit_id是该表中具有唯一值的列。该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。表：Transactions±
我想吃烤肉肉·2025-03-08 02:19

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。
岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

MYSQL事务（14）

事务隔离级别的通俗解释：多人协作时的数据可见性规则一、为什么要用隔离级别？类比：多人同时编辑同一份文档（如在线表格）。如果没有规则，你会看到别人未保存的草稿（脏数据），或者自己的操作被覆盖。隔离级别的作用：定义不同用户操作数据的“可见范围”，平衡安全性与性能。二、四种隔离级别及问题隔离级别脏读不可重复读幻读性能对比典型问题场景读未提交可能可能可能⚡️最高用户A看到用户B未提交的订单取消，但B最终回
我爱Jack·2025-03-08 01:09

解锁YashanDB高效查询的关键功能 Group by分组

Groupby分组操作的运用关系到SQL查询性能的优劣。
·2025-03-08 01:42

MYSQL三大范式（基础5）

第一范式（1NF）：原子性核心要求：每一项数据都是不可分割的最小单元❌违规设计：包裹号收件信息寄件信息001张三，北京朝阳区李四，上海浦东新区问题：收件信息和寄件信息混合在同一个字段✅符合1NF的设计：包裹号收件人收件地址寄件人寄件地址001张三北京朝阳区李四上海浦东新区第二范式（2NF）：消除部分依赖核心要求：每个非主键字段都要完全依赖整个主键假设主键：(包裹号,驿站编号)❌违规设计：包裹号驿站
我爱Jack·2025-03-08 01:09

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

它和 MySQL 比优缺点是什么？

TiDB简介与分布式数据库概念一、什么是分布式数据库？分布式数据库是一种将数据分散存储在多个物理节点上的数据库系统，通过分布式架构实现水平扩展、高可用性和容错能力。核心特点包括：数据分片（Sharding）：将数据划分为多个分片，分布到不同节点。多副本冗余：每个分片存储多个副本，确保数据安全与高可用。分布式事务：支持跨节点的ACID事务（如两阶段提交、Percolator协议）。透明访问：用户无需
蒂法就是我·2025-03-08 01:31

awesome python 中文版 相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump
AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据
yyc_audio·2025-03-07 23:42

SQL SERVER 多表关联更新

目前使用比较多的数据库：MYSQL与ORACLE而SQLSERVER用的比较少，查询大致都差不多，但是更新与删除有些不一样（单表操作这里就不说了，也差不多）SQLSERVER多表关联更新：更新tab_1
letisgo5·2025-03-07 22:06

Canal+MySQL+Kafka+Zookeeper

目录一、CanalⅠ、下载安装Ⅱ、配置主要配置文件（1）conf/canal.properties（2）conf/example/instance.propertiesⅢ、开启canal二、MySQLⅠ
正大光明瑞士卷·2025-03-07 22:06

深入解析MySQL备份技术：从逻辑到物理的全面指南

一、MySQL支持的备份技术有哪些？逻辑备份原理：像“抄作业”一样，将数据库中的结构和数据逐行导出为SQL或CSV文件。工具：mysqldump：最常用的工具，兼容性好。
PLUTO t·2025-03-07 21:59

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

04 NodeJs访问MySql 数据库

在NodeJs中访问Mysql数据库一、MySql数据库中访问数据库形式：在Node.js中访问MySQL数据库有多种形式，以下是其中的一些常见方式：原生MySQL驱动：使用Node.js的原生MySQL
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

MySQL主从同步延迟全场景解决方案手册

一、硬件与网络层优化（10分钟见效）1.1磁盘IO优化方案#使用iostat诊断磁盘性能（重点关注%util和await）iostat-dx1/dev/sdb#优化措施：1.主库binlog与从库relaylog分离磁盘2.使用NVMeSSD替换SATA盘（IOPS提升5-10倍）3.调整RAID卡写策略：MegaCli-SetCachedWrite-0-aAll#禁用写缓存（安全优先）MegaC
·2025-03-07 21:29

老榕树的Java专题：MySql中的函数

MySQL提供了丰富的函数，可用于数据处理、字符串操作、数值计算、日期和时间处理等多个方面。
程序员_老榕树·2025-03-07 20:52

KubeBlocks

它提供了通用的API和命令行工具kbcli，支持MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Kafka等多种数据库引擎。
喝醉酒的小白·2025-03-07 20:49

计算机网络篇：基础知识总结与基于长期主义的内容更新

基础知识总结和MySQL类似，我同样花了一周左右的时间根据csview对计算机网络部分的八股文进行了整理，主要的内容包括：概述、TCP与UDP、IP、HTTP，其中我个人认为最重要的是TCP这部分的内容
YGGP·2025-03-07 20:45

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。
HP-Succinum·2025-03-07 20:14

JDBC（超详细）

1简介JDBC（JavaDataBaseConnectivity,java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的JavaAPI，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成
肉肉的小白·2025-03-07 20:11

简单分析Mysql不同方式联表查询的效率问题

前言：在项目中看别人写的后台代码发现了多种连表查询的方式，所以来调查一下哪种连表查询方式效率较高，以及如何优化，因为初入门，所以可能有些知识不准确，理解大意即可，对细节感兴趣的请自行查找。参考：https://www.cnblogs.com/wyq178/p/11576065.htmlhttps://blog.csdn.net/hzz532968708/article/details/773704
逆袭的小学生·2025-03-07 19:06

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

金三银四突围战：技术面试体系化备考指南

一、技术人备考的三大认知误区盲目追求题量典型症状：刷完LeetCode500题仍不会变通解题数据佐证：2023年上岸者中，83%采用模块化专题突破策略忽视知识关联错误案例：能解释MySQL索引原理，却说不出
守护海洋的猫·2025-03-07 19:27

Shell脚本一键推送到钉钉告警并@指定人

"/opt/monitor/device/device.txt"#PG数据库密码环境变量exportPGPASSWORD='8888888888888888'#结果为0代表正常设备,非0代表有异常设备sql_cmd
岚天start·2025-03-07 18:19

linux服务器基本部署

CentOS的系统（CentOS7及以下版本使用`yum`）：对于基于ArchLinux的系统：对于基于openSUSE的系统：验证安装配置Git额外的Git工具3.安装[email protected].安装mysql
王富贵的记录·2025-03-07 17:12

mysql语句整理

创建表CREATETABLE表名(列名1数据类型,列名2数据类型,...);查询：1.查询表中的所有数据：select*form表名示例：假设有一个名为users的表，您可以执行以下查询来获取表中的所有数据：SELECT*FROMusers;2.根据条件查询表中的数据：select*form表名where字段=入参示例：假设有一个名为users的表，其中有一个名为name的字段，您可以执行以下查询
王富贵的记录·2025-03-07 17:41

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

Mybatis xml 无法正常解析 Invalid bound statement

问题定位首先看了一下网上说的常见几种问题，比如id不匹配，或者说pom里缺少resource配置导致target里没有xml；这些都没有出现；那接下来就只能从源码出发解决问题；通过报错的堆栈信息我发现问题的出发点是在这里publicSqlCommand
·2025-03-07 17:21

数据库高级面试题

以下是一些数据库高级面试题及其答案：一、索引设计与优化解释MySQL中的索引类型及其应用场景。答案：主键索引：唯一标识每条记录，适用于主键列。唯一索引：保证索引列的值唯一，适用于需要唯一约束的列。
·2025-03-07 17:18

C语言操作MySQL从入门到精通

今天给大家整理的内容是关于使用C语言操作MySQL数据库的详细介绍，从入门到精通，并配有案例代码和注释，帮助小白快速上手。
·2025-03-07 16:48

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。
爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
小卷心菜.·2025-03-07 16:23

9种 分布式ID生成方案，让你一次学个够

拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。
我有一头小花驴·2025-03-07 16:23

面试基础---MySQL 分布式 ID 方案深度解析

MySQL分布式ID方案深度解析：UUID、自增ID与雪花算法引言在分布式系统中，生成全局唯一的ID是一个常见的需求。
WeiLai1112·2025-03-07 14:18
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