张量 机制 机器
什么是缓存变量机制
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
类的加载器和双亲委派机制
引导类加载器:负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的核心类库，比如rt.jar、charsets.jar等,java中无法获取因为它是由c++编写的。 扩展了加载器:负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的ext扩展目录中的JAR类包。 应用程序类加载器:负责加载ClassPa ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
SpringBoot教程27整合SpringMVC之内容协商ContentNegotiation机制
SpringBoot教程27整合SpringMVC之内容协商ContentNegotiation机制 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115891808 SpringBoot2.x系列教程27--整合SpringMVC之内容协商ContentNegotiation机 ......
Elasticsearch底层系列之Shard Allocation机制（转）
转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1361266 背景 Elasticsearch由一些Elasticsearch进程(Node)组成集群，用来存放索引(Index)。为了存放数据量很大的索引，Elasticsearch将Index切分成多 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
浏览器底层原理-工作机制
浏览器工作机制 浏览器是多进程多线程的应用，启动浏览器后，会自动启动多个进程（渲染进程、网络进程,存储服务等），每个进程中又包含多个线程协同工作。 渲染主线程工作方式 在浏览器的诸多进程中，渲染进程承担着最重要的工作。渲染进程中有一个渲染主线程，负责解析HTML、解析CSS、计算样式、布局、处理图层 ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
Rocketmq学习1——Rocketmq架构&消息存储&刷盘机制
系列文章目录和关于我 一丶什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-4 理解watcher机制
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12700 1 重点关注 1.1 理解watcher机制 针对每个节点的操作，都会有一个监督者 wathcer 当监控的某个对象 ( znode) 发生了变化，则触发watcher事件 zk中的w ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
直播系统源码，利用重试机制保证服务稳定性
场景 在直播系统源码中有些服务依赖第三方服务或者其他服务，但有时第三方服务偶发性出现问题并且会快速的恢复，而直播系统源码可能因为这些偶发性出现问题。所以无法保证以来服务的可靠性，但是我们可以通过其他的方式来保证我们的服务是稳定的，可靠的。重试机制可以协助我们构建健壮的直播系统源码服务。比如调用第三方 ......
直播平台制作，重试机制和死信队列的合理运用
在直播平台制作中，如何实现消息消费失败后重试至多三次，仍失败则加入死信队列？ 一、重试机制 首先说一下RabbitMQ的消息重试机制，顾名思义，就是消息消费失败后进行重试，重试机制的触发条件是消费者显式的抛出异常，如果没有显式地抛出异常或者try catch起来没有手动回滚，事务是不会回滚的。以下代 ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
Redis持久化机制详解
Redis持久化机制详解 1. RDB 持久化 Redis 可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在 某个时间点 上的副本。Redis 创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis 主从结构，主要用来提高 Redis 性能），还可以将快 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
Spring学习记录之回顾反射机制
Spring学习记录之回顾反射机制 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程中实际实 ......