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  • 【暑期Flag】每天系统学习spring源码

    - 设计模式 - spring源码

    作者: 柴米
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  • 华为云漏洞扫描学习心得

    但伴随着基础设施,软件设计方法等改变,软件开发思路,或者方式产生了比较大变化。DevOps带来最大好处是,软件生命周期数据链路打通这不仅仅是运维和开发结合。从顶层视角看,这是业务和生产紧密结合。以前从业务和开发是脱节。想要查看需求实现进度,需要大量的人工汇报,更

    作者: yd_224593525
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  • Spring学习笔记1

      Spring学习笔记1       学习内容 配置Spring 普通属性注入 自定义属性编辑器

    作者: wh_bn
    发表时间: 2021-12-15 14:41:40
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  • K近邻算法:机器学习萌新必学算法

    虽然算法简单,但效果出奇好○ 缺点也是存在,后面会进行讲解● 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题○我们会利用KNN算法打通机器学习算法使用过程,研究机器学习算法使用过程中细节问题● 更完整刻画机器学习应用流程○ 对比经典算法不同之处○ 利用pandas、numpy学习KNN算法2

    作者: 追梦小柠檬
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  • 机器学习主要术语

    什么是(监督式)机器学习?简单来说,它定义如下: 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过数据做出有用预测。 下面我们来了解一下机器学习基本术语。 标签 在简单线性回归中,标签是我们要预测事物,即 y 变量。标签可以是小麦未来价格、图片中显示动物品种、音频剪辑含义或任何事物。

    作者: 崔庆才丨静觅
    发表时间: 2021-05-21 18:29:34
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  • 机器学习之xgboost

    为什么我们要花费这么大力气来推导出 式(28) 所示目标函数,而不像传统 GBDT 那样直接迭代生成新 Tree 呢?原因是这样:理论上好处:使得我们更加清楚知道我们在学习什么,以及更好收敛性; 工程上好处: 1.gi和hi都来自于损失函数定义; 2. 函数学习过程仅仅通过gi和hi依赖于目标函数;

    作者: 最后一个好人
    发表时间: 2020-11-20 10:00:53
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  • 7个用于机器学习和数据科学基本 Python 库

    它具有用于加载数据以及将其拆分为训练集和测试集模块。 它支持文本和图像数据特征提取。 最适合:Scikit-learn是任何从事机器学习工作的人必备品。如果您需要实现分类、回归、聚类、模型选择等算法,它被认为是可用最佳库之一。 缺点:Scikit-learn是在深度学习起飞之前建立。虽然它非常适合

    作者: yd_217961358
    发表时间: 2023-08-25 16:52:16
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  • NSIS 学习总结

    开头使用。这个宏操作是使重定向失效,进而将32位程序信息存储到64位应该在注册表中,不需要再次关闭,而且可以肯定是,只在本程序中有效,不影响其他程序以后在该机器上安装,即不影响其安装过程中重定向功能。 4.卸载后,清除注册表操作。 WriteRegStr / WriteRegDWORD

    作者: liuzhen007
    发表时间: 2021-09-30 14:48:32
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  • ​大数据入门学习指南

    23、方法定义/调用/重载 24、数组引入和学习 25、数组三种初始化方式 26、数组应用题 27、详述main方法和了解可变参数 28、Arrays工具类和数组复制操作 29、二维数组 30、IDEA使用介绍 31、IDEA模板使用 32、IDEA中断点调试 33、面向对象介绍

    作者: Lansonli
    发表时间: 2022-07-10 02:40:35
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  • 《Python大规模机器学习》 —2.1.3构建非核心学习系统

    通过重复流化数据或处理小数据来调整超参数,这也是特征提取工作(使用无监督学习和特殊转换函数,如核近似)以及利用正则化和特征选择合适时机。6.使用为训练保留数据建立最终模型,并在理想情况下用全新数据测试模型效果。首先,我们将讨论如何准备你数据,然后轻松地创建一个适合在线学习数据流,从而利用Python包(如

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-14 20:05:26
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  • 《Python大规模机器学习》—2.1.3 ​ 构建非核心学习系统

    通过重复流化数据或处理小数据来调整超参数,这也是特征提取工作(使用无监督学习和特殊转换函数,如核近似)以及利用正则化和特征选择合适时机。6.使用为训练保留数据建立最终模型,并在理想情况下用全新数据测试模型效果。首先,我们将讨论如何准备你数据,然后轻松地创建一个适合在线学习数据流,从而利用Python包(如

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-12 21:32:36
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  • Android学习笔记04

    [Android开发视频教学].01_12_Android常见控件(二) 主要学习 RadioGroup RadioButton CheckBox Toast用法 布局文件  <LinearLayout xmlns:android="http://schemas

    作者: wh_bn
    发表时间: 2021-12-15 15:11:58
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  • 【物联网程学习课堂笔记】关于《名师讲堂:LiteOS内核实战教程》学习3.1>信号量简介

    信号量计数值用于对应有效资源数,表示剩下可被占用互斥资源数。其值含义分两种情况: 1)0,表示没有积累下来Post操作,且有可能有在此信号量上阻塞任务。 2)正值,表示有一个或多个Post下来释放操作。 4、以同步为目的信号量和以互斥为目的信号量在使用有如下不

    作者: 神龙居市
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  • 学习编程要从娃娃抓起

    要尝试新事物的话,学习编程会令你兴奋。你和你孩子可以参照本书中程序,尝试修改代码中数字和文本,看看程序会发生什么变化。即便把程序搞坏了,还可以通过修改它而学到一些新东西。最坏情况下,不过是重新录入书中示例,或者打开最近保存能够工作版本。学习编程要点在于,尝试一些

    作者: feichaiyu
    发表时间: 2020-02-16 15:39:10
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  • Django学习笔记(一)

    Django介绍 Django特点 Django 是从真实世界应用中成长起来,它是由美国堪萨斯(Kansas)州Lawrence 城中一个网络开发团队。它诞生于2003 年秋天,那时Lawrence Journal-World 报纸程序员Adrian Holovaty和Simon

    作者: 宇宙之一粟
    发表时间: 2022-01-14 15:21:17
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  • 机器学习方法解决信息论中多年开放问题?基于核方法渐进最优单样本和双样本检验

    methods)会很有帮助。其他例子包括认知无线电中频谱感知,生成模型中判别构造样本和实际样本相似度,以及衡量MCMC方法生成样本质量等。 我们考虑非参数检验场景,并且假设没有关于未知分布(单样本问题中Q,双样本问题中P和Q)先验知识。在这种情况下,通常方法是基于一定概率距离度量

    作者: 请叫我七七
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  • 油藏监测与预测机器学习方法研究

    油藏监测与预测机器学习方法研究 在油田勘探和生产中,油藏监测与预测是关键任务之一。通过有效监测和预测方法,能够提高油田生产效率和优化生产策略。近年来,机器学习技术发展为油藏监测与预测带来了新机遇。本文将介绍一些常用机器学习方法,并探讨其在油藏监测与预测中应用。 1

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 18:02:35
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  • 利用华为云图像识别服务实现图像搜索和标签分类

    POST请求到华为云图像识别服务图像搜索API端点,并解析了API响应。最后,我们可以处理搜索结果,例如打印相似图像URL。 标签分类 标签分类是指将图像识别为不同类别或标签。华为云图像 识别服务提供了强大标签分类功能,可以将图像识别为多个预定义类别。 下面是一个示例代

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 08:59:39
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  • 学习华为云

    (5)移出策略:移出最旧实例。 为伸缩组 as-exam 新建告警触发策略,具体要求如下: (1)如果实例内存利用率在 5 分钟内最大值小于 40%,且连续发生 3 次。则实例 数减少 1 台。冷 却 60 秒; (2)如果实例内存利用率在 5 分钟内最大值大于 80%,且连续发生

    作者: 哈哈哈+6
    发表时间: 2024-03-07 14:53:24
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  • HCIA职业认证训练营:学习心得

    老师讲课讲得很好,之前只是使用过华为云产品,但不是很了解,通过参加这次HCIA职业认证训练营学习,对华为云产品有了全面和深入了解。    从这次活动详细了解到计算云服务中对弹性云服务器,裸金属服务器和云容器引擎服务等概念和它们特性及应用场景。在网络云服务学习到VPC,EIP,ELB,

    作者: wuyicom
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