运筹学 机器 之间 作用

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分布式机器学习的故事:Docker改变世界

分布式机器学习的故事:Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望,以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker,需要了解不少工具及其设计思路;而这些工具的文 ......
分布式 机器 故事 Docker 世界

如果您可以在本地浏览器中通过访问本机IP地址和xxxx端口成功访问某服务页面,但在同一局域网中的另一台机器上无法访问

以下是一些可能的解决步骤: 1 检查网络连接: 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网,并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具,如traceroute或telnet,来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置: ......
局域网 端口 局域 浏览器 机器

生活常识-食物作用

前言全局说明 生活常识 内容来源于网络,个体差异,如有不适,请到正规医院就诊 一、免疫力最喜欢 1.蒸芋头 2.蒸红薯 3.蒸紫薯 4.蒸土豆 5.蒸山药 6.蒸南瓜 7.蒸板栗 8.蒸胡萝卜 9.蒸玉米 10.蒸毛豆 来源:微信视频号“知心聆听68” 二、 三、 四、 免责声明:本号所涉及内容仅供 ......
生活常识 食物 常识 作用

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 ......
导数 机器

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 ......
矩阵 机器

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 数据

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 ......
苜蓿 基因组 基因 机器

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 ......
机器 SDK

docker-compose的nginx更换完ssl证书不起作用的完美解决方法

​以Harbor为例,ssl证书更新后,docker-compose启动不起作用。 问题出在一句很重要的命令:./prepare 步骤:(Harbor样例) 1. cd /data/ssl 换ssl证书 Harbor.yml ssl证书部分: # Configuration file of Harb ......
docker-compose 证书 作用 compose 方法

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 ......
人工智能 JavaScript 人工 机器 智能

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 ......
JavaScript 函数 机器

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 ......
JavaScript 函数 机器

Centos中keytool不起作用的解决方法

​keytool是Java开发中用于管理密钥和证书的工具,可以用于生成密钥、创建证书请求、导入和导出证书等操作。你可以在Oracle官网上下载和安装JDK,然后在JDK的 bin目录下找到 keytool 工具。 因此,我们首先要给centos装jdk yum -y install java-1.8 ......
作用 keytool 方法 Centos

【C#】[Serializable]的作用 序列化--01

定义:序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间,对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后,可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态,重新创建该对象(百度百科) 序列化的目的:1、以某种存储形式使自定义对象持久化;2、将对象从一个地方 ......
序列 Serializable 作用 01

Springboot 多环境配置、${key:default_value}的作用与使用

多环境配置 方式一 创建多个配置文件 application.yml #主配置文件 application-dev.yml #开发环境的配置 application-prod.yml #生产环境的配置 application-test.yml #测试环境的配置 # application.yml s ......

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 ......
人工智能 实战 人工 语音 助手

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 ......
路线图 DreaMoving 深度 周刊 路线

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 ......
算法 机器 GBDT 29

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 ......

如果输入的数字和给定的数字一样,则猜对了 如果输入的数字和给定的数字不一样,则猜错了, 1到10之间最多猜5次

'''如果输入的数字和给定的数字一样,则猜对了如果输入的数字和给定的数字不一样,则猜错了1到10之间最多猜5次'''import randomb = 0while b < 5: # 循环五次 num = random.randint(1, 10) # 生成一个1到10之间的随机整数 guess = ......
数字 之间

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 ......
机器 周刊 案例 300

... 在python中的作用

在函数中当作pass使用 def f(): ... 在numpy中的使用: 当作索引的省略 b = np.arange(12).reshape(2, 3, 2) print(b) """ [[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5]] [[ 6 7] [ 8 9] [10 11]]] """ pri ......
作用 python

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 ......
初学者 机器 课程 科学 数据

教学和教务之间的区别 teaching

教学:是以完成教学任务为主的活动。教学是教师的教和学生的学所组成的一种人类特有的人才培养活动。通过这种活动,教师有目的、有计划、有组织地引导学生积极自觉地学习和加速掌握文化科学基础知识和基本技能,促进学生多方面素质全面提高,使他们成为社会所需要的人。 教务:是以安排好教学工作为主的活动。教务是学校中 ......
教务 teaching 之间 教学

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 ......
PaddlePaddle 简易 机器 Windows 环境

VS2019启动编辑并继续不起作用(.NET)

直接上方案 1)请确保您取消选中工具>选项>调试>常规下的选项:使用托管兼容模式和要求源文件与原始版本完全匹配。如下图: 2)请先取消选中编辑并继续选项,然后关闭您的旧解决方案,删除解决方案文件夹中的.vs隐藏文件夹,解决方案中的每个bin和obj文件夹。 3)最容易忽略的一点。右键启动项目>属性> ......
作用 2019 NET VS

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 ......
机器人 机器 指南 LLaMA

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 ......
算法 Adaboost 机器 29
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