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目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......

absinthe elixir 的graphql 框架 包含的特性 graphql 草案的完整实现 插件化设计 异步字段解析以及批量解析，同时支持插件化的解析支持 安全 包含了基于GraphiQL 的playground 项目测试 基于了phoenix 框架 创建phoenix 项目 mix phx ......

1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......

1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......

下拉框选项数据条数与实际不符 参考以下文章 https://www.jianshu.com/p/ab26daf0a5fb 也就是设置好查询参数 我这里有41条数据，就已经能全部显示了 还有一种方法让下拉框显示全部数据项 参考文献：ruoyi表格控件获取数据结果只有十条_若依查询限制10条-CSDN博 ......

在软件开发中，静态库和动态库在各个方面为我们提供了便利。在计算机专业相关课程中，我们学习过静态库和动态库的一些理论，那么这些理论如何映射到 iOS 开发之中呢？iOS 中有很多相关概念和术语，对此，我并不是非常清晰。为了能够向编译优化的最终目标更近一步，我花了些时间进行了学习，并总结此文以供回顾复习 ......

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

Scrapy的功能强大，爬取效率高，相关扩展组件多，可配置和可拓展程度非常高。基于Twisted的异步处理框架，是纯python实现的爬虫框架，架构清晰，模块之间耦合度低，可扩展型极强，可以灵活完成各种需求。Scrapy架构重要组成：Engine：引擎，处理系统的数据流数据、触发事务，框架核心。It ......

一、云原生进程中的容器安全挑战与应对原则 0x1：云原生时代企业IT架构升级面临的新挑战 云原生的火热带来了企业基础设施和应用架构等技术层面的革新，在云原生的大势所趋下，越来越多的企业选择拥抱云原生，在 CNCF 2020 年度的调研报告中，已经有83% 的组织在生产环境中选择 Kubernetes ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

nova erlang web 框架，提供了cli ，使用比较方便，web 处理基于了 cowboy （erlang 常用） 依赖的三方包 可以看出，依赖了cowboy（web 处理） {deps, [ {cowboy, "2.10.0"}, {uuid, "2.0.7", {pkg, uuid_e ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

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-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......

01、认识Locust Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户，Locust 在英文中是 蝗虫 的意思：作者的想法是在测试期间，放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫（或测试 ......

Hardhat介绍 面向专业人士的以太坊开发环境 hardhat-tutorial 安装Hardhat框架 安装nvm brew install nvm ~/.zshrc添加nvm配置 # NVM CONFIG export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "/usr/local ......

为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......

专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......

2024-01-02 IDE：IDEA 2022.2.5 JDK version：19 Maven version：3.6.3 项目结构： 一、使用Maven构建项目 需要导入的依赖 <!-- mybatis的依赖 --> <dependencies> <!-- mybatis依赖 --> <dep ......

1、什么是WebRTC WebRTC (Web Real-Time Communications)是一项实时通讯的技术，旨在使得浏览器能为实时通信提供简单的JavaScript接口，让浏览器通过JS实现即时通信接口。这个接口是通过一系列的信令，建立一个浏览器与浏览器之间（peer-to-peer）的 ......

框架 框架就是可以做到将前端、后端、数据库三者给融合到一起 web应用的简介 """Django框架是一个专门来开发web项目的框架""" 1、web应用是什么？ # web应用程序是一种可以通过web访问的应用程序，也就是说只需要一个浏览器即可，不需要其他的软件了 2、应用程序有C/S和B/S两种 ......

sylar 框架 linux系统 centos7,内核版本2.6.18及以上版本 gcc 9.1及以上 cmake 3.0及以上 yaml-cpp 0.6.0 及以上 boost 1.5.3 及以上 gcc 安装： sudo yum -y install bzip2 wget gcc gcc-c++ ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......