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机器学习算法实战
【python实用小脚本-127】基于 Python 的 Google 图片爬取工具:实现高效图片数据收集
引言在数据科学、
机器学习
和多媒体应用中,图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库,能够为各种项目提供大量的图片数据。
Kyln.Wu
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2025-07-06 04:51
Python
python
开发语言
【Python爬虫进阶】从网页抓取到数据清洗与存储——完整实战教程
直接用来建模、分析,会导致:脏数据干扰(如乱码、重复数据)异常值影响结果(如薪资异常高)格式不统一(比如地点有中文名和英文名混杂)所以,抓取数据后,必须进行系统清洗与标准化,才能用于后续的:数据分析可视化展示
机器学习
建模
Python爬虫项目
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2025-07-06 03:16
python
爬虫
开发语言
javascript
自然语言处理
selenium
验证码破解的可能与不可能:用Python处理图片验证码的原理与限制
本文将结合Python图像处理与
机器学习
技术,深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合,最常见。
程序员威哥
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2025-07-06 02:44
python
开发语言
flask部署
机器学习
_如何开发端到端
机器学习
项目并使用Flask将其部署到Heroku
flask部署
机器学习
There'sonequestionIalwaysgetaskedregardingDataScience:关于数据科学,我经常被问到一个问题:WhatisthebestwaytomasterDataScience
cumichun6193
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2025-07-06 01:35
大数据
python
机器学习
人工智能
深度学习
人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的
机器学习
方法,近年来在图像识别、自
慌ZHANG
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2025-07-06 00:30
人工智能
人工智能
【
机器学习
|学习笔记】类别特征(Categorical Features)处理方法,附代码。
【
机器学习
|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。【
机器学习
|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。
努力毕业的小土博^_^
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2025-07-06 00:30
机器学习
学习笔记
机器学习
学习
笔记
神经网络
人工智能
深度学习
Python中使用Graphviz绘制决策树图解
通过配置环境变量和利用DOT语言,用户可以将决策树模型转换为可视化图形,加深对
机器学习
模型的理解和调试。1.Graphviz
黃昱儒
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2025-07-06 00:00
深度学习前置知识全面解析:从
机器学习
到深度学习的进阶之路
本教案将从
机器学习
的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
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2025-07-05 23:53
大数据开发高频面试题:Spark与MapReduce解析
语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程
机器学习
(语音方向)一面【vivo
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2025-07-05 20:26
Python与Dlib库实现人脸技术实战
利用Dlib提供的
机器学习
算法和计算机视觉功能,包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等,项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。
西域情歌
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2025-07-05 19:22
【Python】已解决:Traceback (most recent call last): File “C:/python/kfc.py”, line 8, in KfcError: KFC Cra
不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖
机器学习
、深度学习、自然
屿小夏
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2025-07-05 19:49
python
c语言
开发语言
Orange3
机器学习
建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练
它就像一个神奇的工具箱,你只要通过拖放组件就能完成
机器学习
建模和可视化分析,软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程,就像一个贴心的管家,把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白
维度软件库
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2025-07-05 17:06
测试工具
开源软件
电脑
KNN(K-近邻算法)(上)--day05
注释:非参数化方法是指在统计学和
机器学习
中,不对数据分布做出严格假设(这些假设通常包括
扫把星133
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2025-07-05 16:00
机器学习
python
人工智能
近邻算法
算法
蚁群算法原理与应用详解
它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、
机器学习
、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁
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2025-07-05 15:52
Python 解析 AI 在金融风控中的应用案例
通过使用Python编程语言和各种
机器学习
库,金融机构能够更准确地识别潜在风险,提高决策效率。本文将探讨几个具体的AI在金融风控中的应用案例,并展示如何利用Python实现这些功能。
浮世清欢ai
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2025-07-05 12:59
python
人工智能
开发语言
机器学习
算法_支持向量机
一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机,即寻找到一个超平面使样本分成两类,且间隔最大硬间隔:如果样本线性可分,在所有样本分类都正确的情况下,寻找最大间隔;如果出现异常值或样本线性不可分,此时硬间隔无法实现软间隔:允许部分样本,在最大间隔之内,甚至在错误的一边,寻找最大间隔;目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数:通过惩罚系数来控制这个平衡,C值越小,
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2025-07-05 10:42
深度探索:
机器学习
中的 条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)算法原理及其应用
目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点:缺点:6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)作为一种深度学习框架,在无监督学习领域展现出强大的能力,特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而,原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
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2025-07-05 09:09
GEE数据集:全球地下水生态系统 (GDEs)数据集(30m分辨率)
目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用
机器学习
地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源,但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识
此星光明
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2025-07-05 08:34
GEE数据集专栏
数据库
人工智能
gee
地下水
水
数据集
全球
农业物联网平台中的灌溉系统研究
系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入
机器学习
和强化学习算法优化灌溉决策。
sj52abcd
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2025-07-05 07:28
农业物联网和人工智能
物联网
数据分析
python
大数据
毕业设计
[读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview
与使用启发式算法或专家精心设计的算法的传统求解器相比,
机器学习
凭借其数据驱动的性质显示出了广阔的前景,它可以减少对知识和先验的依赖,并且通过其先进的计算范式具有更大的可扩展性(例如GPU加速的深度网络)
SP FA
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2025-07-05 07:57
#
EDA+AI
机器学习
人工智能
机器学习
路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么?
机器学习
路径规划中的net是什么?引言正文net含义netlist含义引言当我们使用
机器学习
训练自己的模型来进行自动寻路时,通常,我们会遇到一个名为net的词语,这里我们将对这个单词的意思进行解释。
勤奋的大熊猫
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2025-07-05 07:25
Machine
Learning
机器学习
人工智能
自动寻路
编程新手小白入门最佳攻略
编程小白想要成为大神,并为大学新生的学习制定一份最佳入门攻略,可以遵循以下步骤:一、选择编程语言Python:被誉为最适合初学者的编程语言,语法简洁清晰,学习曲线平缓,广泛应用于数据分析、
机器学习
、Web
闲暇部落
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2025-07-05 04:37
编程
java
新手入门
开发语言
【
机器学习
|学习笔记】特征选择(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。
【
机器学习
|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。
努力毕业的小土博^_^
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2025-07-05 03:05
机器学习
学习笔记
机器学习
学习
笔记
人工智能
神经网络
Python Pandas 数据的体育数据处理和分析
PythonPandas数据的体育数据处理和分析关键词:PythonPandas,体育数据分析,数据清洗,数据可视化,特征工程,
机器学习
,体育统计摘要:本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行体育数据的处理和分析
Python编程之道
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2025-07-05 03:34
Python人工智能与大数据
Python编程之道
python
pandas
开发语言
ai
循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
在人工智能和
机器学习
的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。
LNL13
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2025-07-05 00:45
rnn
人工智能
深度学习
逻辑回归详解:从原理到实践
在
机器学习
的广阔领域中,逻辑回归(LogisticRegression)虽名为“回归”,实则是一种用于解决二分类(0或1)问题的有监督学习算法。
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2025-07-05 00:15
java毕业设计-基于java的电商网购平台,网购商城管理系统(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、
机器学习
等设计与开发
程序猿八哥
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2025-07-05 00:14
spring
boot
vue
jave
java
课程设计
开发语言
Python
机器学习
实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
Python
机器学习
实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、
机器学习
、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位
小白熊XBX
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2025-07-04 23:36
机器学习
机器学习
python
逻辑回归
AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理
机器学习
与深度学习性能优化与并行计算Python
Clf丶忆笙
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2025-07-04 22:01
AI
人工智能开发全栈教程
学习
python
人工智能
ai
自动驾驶技术研发适用Infortrend普安存储IEC平台
Autopilot应用程序在开发和模拟中,大数据、AI(人工智能)、ML(
机器学习
)等技术能否高速发挥作用
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2025-07-04 21:52
基于SpringBoot+Vue+大学校园图书管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、
机器学习
等
阿勇学长
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2025-07-04 19:44
大数据项目实战案例
Java精品毕业设计实例
微信小程序项目实战案例
spring
boot
vue.js
后端
大学校园图书管理系统
Java毕业设计
基于Python的气象数据分析及可视化研究
内容涵盖全球再分析数据挖掘、极端天气模式识别、动态热力图构建等实战场景,并引入
机器学习
预
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2025-07-04 19:41
使用 Ollama 部署 Deepseek
Ollama部署Deepseek模型Ollama与传统部署方法的主要区别特性传统部署方法(之前的文章)Ollama方法部署复杂度高(需要手动设置环境、依赖和量化)低(简化的命令行界面)技术要求需要Python和
机器学习
库知识基本命令行知识即可灵活性高度可定制
想知道哇
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2025-07-04 19:10
大语言模型
人工智能
语言模型
如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
例如:AI(
机器学习
)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
人工智能教学实践
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2025-07-04 18:05
python编程实践
人工智能
学习
人工智能
数据分析的智能化变革:AI人工智能
数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、
机器学习
、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。
AI大模型应用工坊
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2025-07-04 18:35
数据分析
人工智能
数据挖掘
ai
Anconda环境下Vscode安装Python
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。
Java后时代
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2025-07-04 18:02
程序员
python
学习
面试
R语言程序包开发与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:R语言程序包是扩展功能的关键,提供了统计分析、数据可视化、
机器学习
等领域的丰富开源库。
溪水边小屋
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2025-07-04 15:44
黑客 vs. 网安:谁才是数字世界的主宰? 2024年信息安全人员应该重点学什么?
2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能(AI):**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用
机器学习
和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如,恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
网安导师小李
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2025-07-04 12:23
程序员
编程
网络安全
linux
运维
服务器
excel
web安全
python
java
【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
大模型通常指具有庞大参数规模的
机器学习
模型,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
大模型知识
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2025-07-04 10:37
prompt
人工智能
开发语言
python
chatgpt
深度学习
大模型
C#串口通信上位机笔记(modbus协议)
C#串口通信上位机笔记(modbus协议)提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python
机器学习
入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
指针刺客
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2025-07-04 10:36
c#
笔记
开发语言
Pytorch Lightning使用:【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】
PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps://lightning.ai/docs/pytorch/latest/PytorchLightning简介PyTorchLightning是面向专业AI研究人员和
机器学习
工程师的深
LeapMay
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2025-07-04 08:24
pytorch
lightning
pytorch
python
人工智能
机器学习
-三大SOTA Boosting算法总结和调优
参考书籍:《
机器学习
公式推导和代码实现》书籍页码:P197~205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据,对于训练样本较少的结构化数据,Boosting算法仍是第一选择。
小新学习屋
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2025-07-04 05:02
机器学习
机器学习
boosting
集成学习
决策树
人工智能
为什么 Python 是 AI 的首选语言?
文章目录一、简洁优雅,易于上手二、丰富的库和框架1.数据处理与分析2.数据可视化3.
机器学习
与深度学习框架三、强大的社区支持四、跨平台性和可移植性五、与其他语言的互操作性文章配套代码已上传,点击查看:https
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2025-07-04 02:43
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化
机器学习
模型。
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2025-07-03 23:54
【
机器学习
】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
宸码
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2025-07-03 21:15
模式识别
机器学习
机器学习
python
逻辑回归
分类
人工智能
算法
Python爬虫实战:研究httplib2库相关技术
网络爬虫作为一种自动获取互联网信息的程序,能够按照一定的规则,自动地抓取网页内容并提取和整理信息,为信息检索、数据分析、
机器学习
等领域提供了丰富的数据来源。
ylfhpy
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2025-07-03 21:11
爬虫项目实战
python
爬虫
php
httplib2
机器学习
笔记:MATLAB实践
在
机器学习
领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种
机器学习
任务。本文将介绍一些常见的
机器学习
任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。
techDM
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2025-07-03 20:03
机器学习
笔记
matlab
Matlab
西南交通大学【
机器学习
实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
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2025-07-03 18:48
学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解
在
机器学习
中,随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动,通常符合某种概率分布(如正态分布)。
宁儿数据安全
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2025-07-03 17:14
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学习
笔记
python
学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split 函数深度解析
在
机器学习
中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。
宁儿数据安全
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2025-07-03 17:42
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笔记
深度学习
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