花5分钟看一下GcsSloop的安卓自定义View进阶-Path之贝塞尔曲线。本文的最终效果图：最终效果图.gif思路首先他是一个只有上半部分的正弦形状的水波纹，很规则。其次，他这个正弦图左右在移动。

GoogleChromeLabs/chrome-for-testingChromeDriver113-125_JSONChromeforTestingavailability123-125zip白月黑羽Python基础|进阶

ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名

第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2

UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色

OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发

文章目录一、类类型转换1.构造函数构造2.类型转换函数一、类类型转换数据类型转换在程序编译时或在程序运行实现基本类型←→基本类型基本类型←→类类型类类型←→类类型类对象的类型转换可由两种方式说明：构造函数转换函数称为用户定义的类型转换或类类型转换，有隐式调用和显式调用方式1.构造函数构造当类ClassX具有以下形式的构造函数：说明了一种从参数arg的类型到该类类型的转换ClassX::ClassX

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价

文章目录模板简介模板的优势一、模板基础1.1模板的概念1.2函数模板1.3类模板二、模板进阶2.1模板的实例化2.2模板的特化2.3模板的默认参数2.4模板的嵌套三、模板

stablediffusion提示词进阶语法前言提示词语法基础正向提示词基础负面提示词可选正向提示词（特写镜头提示词）进阶语法1——提示词注释进阶语法2——and连接词进阶语法3——BREAK阻断前言AI

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

《关键在问》，前两本都到了，就是共读的这一本还没到，我先网上看了看对这本书的大体介绍，通过浏览学习，我知道了有种方法叫做焦点讨论法一、焦点讨论法焦点讨论法是撬动学习者结构化思维的支点，是确保学习者思考进阶的有效工具

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

更好的阅读体验：点这里（www.doubibiji.com）3虚悬镜像什么是虚悬镜像（danglingimage）？镜像名、标签都是的镜像。通常在构建的过程中，取消构建、构建出现问题的时候，会出现异常的镜像，这种镜像没有名称和标签。因此，这些镜像被称为虚悬镜像，因为它们“悬浮”在Docker中，没有被任何容器所使用，也不会被Docker清理工具删除。虚悬镜像的产生概率不高，但一旦生成，可能会对系统

机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？

#一生一万本计划#10000/1709【阅读日期】20221120【书名】职业通道：人生规划与事业进阶指南【作者】吴静【关键词】人生规划、职业规划方法【分类】人生规划【简评】作者是高级认证培训师，国际认证专业教练

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

多线程进阶1.常见锁策略1.1乐观锁和悲观锁1.2轻量级锁和重量级锁1.3自旋锁和挂起等待锁synchronized具有自适应能力1.4普通互斥锁和读写锁1.5公平锁和非公平锁1.6可重入锁和不可重入锁

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

1、命令一决定exe可执行程序的生成路径CONFIG作用：不使用默认路径，方便移植CONFIG(debug,debug|release){DESTDIR=$$_PRO_FILE_PWD_/../../../debugXXXsystem}else{DESTDIR=$$_PRO_FILE_PWD_/../../../realeaseXXXsystem}是用于Qt项目的配置管理，其中涉及到了Qt的构建系

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：

机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

华为的冬天来临了吗？这是华为创始人任正非时常挂在嘴边的一句话。华为的永远向前，不拼就会输的理念，就来自他本身的疑惑性格。他的成功，建立在每一次对失败的设想中，也是心理学九型人格中6号人格的显著特点。九型人格，顾名思义有9种人格分类，6号只是冰山一角，也不是最优性格。6号的反面是不信任，疑神疑鬼，思虑过多，踌躇不前。那么，任正非为什么能成功？这世上没有完美的性格，利用性格优势，避开性格弱势，并将优势

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

70.爬楼梯（进阶）本质上和leetcode377一样#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m;while(cin>>n>>m){vectordp

阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台

一、为什么要搭建RabbitMQ集群？未部署集群的缺点如果RabbitMQ集群只有一个broker节点，那么该节点的失效将导致整个服务临时性的不可用，并且可能会导致message的丢失（尤其是在非持久化message存储于非持久化queue中的时候）。可以将所有message都设置为持久化，并且使用持久化的queue，但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为message在发送之后和被写入磁盘

在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包

1:输入:nums=[0,1,0,3,12]输出:[1,3,12,0,0]示例2:输入:nums=[0]输出:[0]提示:1<=nums.length<=104-231<=nums[i]<=231-1进阶

在智能科技的浪潮中，机器学习如同一股神秘的力量，悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸，更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点

原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

文章目录一.模块1.模块分类①内置模块(标准库)②第三方模块③自定义2.模块下载①下载②卸载③更新pip④通过cdn代码加速⑤查看模块2.模块使用方法3.模块进阶使用①模块的潜规则:②如何区分python

sys五、json补充1：JSON字符串补充2：JSON字符串和字典的区别六、hashlibPython基础学习(1)基本知识Python基础学习(2)序列类型方法与数据类型转换Python基础学习(3)进阶字符串

前情提要指针是变量，存地址（唯一）指针4/8个字节（32/64位平台）指针有类型，其类型决定指针±整数的步长，指针解引用操作的时候的权限。指针的运算字符指针intmain(){chara='m';char*pc=&ch;//字符指针return0;}&ch:把ch的地址取出来将地址放到pc中，存放地址，成为指针变量->char*constchar*p="asdfg";//将首字母a的地址放在p里p

Android进阶：一口气读完《Android进阶解密》-掘金AndroidAMS（ActivityManagerService）实现的功能**管理应用程序的生命周期：**启动、停止、暂停、恢复和销毁应用程序

目录引出Java开发中通用的方法和准则建议1：不要在常量和变量中出现易混淆的字母建议2：莫让常量蜕变成变量建议3：三元操作符的类型务必一致建议4：避免带有变长参数的方法重载建议5：别让null值和空值威胁到变长方法建议6：覆写变长方法也循规蹈矩建议7：警惕自增的陷阱建议8：不要让旧语法困扰你建议9：少用静态导入建议10：不要在本类中覆盖静态导入的变量和方法建议11：养成良好的习惯，显式声明UID建

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

第八章：错误处理8.2抛出和捕获本小节主要讲了概念docatchthrows相关的东西先想想我们在上一节讲了Result类型知识点1：swift不会返回一个Result来表示失败，而是用throwsResult作用于类型，throws作用于函数知识点2：编译器会认为throws是一个普通的返回，不会像很多语言一样带来运行时的开销。相对效率高一些。我们通过docatch去处理一个函数的throws可

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。

本周目标：【OKR方面】KR1完成6篇英语文章的背诵（到第48课）；完成KR2背6章进阶单词书（到第18课）；未完成KR3墨墨持续打卡7天（连续21天）；完成蝌蚪1：阅读30分钟完成蝌蚪2