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  • Java SE 16 record 类型说明与使用2022-12-02 20:23:23

    record 的使用场景#假设我们想创建一个不可变的类 Point,它有 x 和 y 的坐标。我们想实例化Point对象,读取它们的字段,并将它们存储在 List 中或在 Map 中作为键值使用。我们可以这样实现 Point 类public class Point { private final int x; private final int y; @Override

  • 分布式系统中如何实现临界资源的互斥访问?2022-12-02 19:56:13

    网络时代,购物、社交等之前只能在线下进行的活动,如今都可以在网络上完成。为了促进消费,电商网、网络店铺经常推出商品限定数量内的“秒杀”,“抢购”活动,类似的临界资源访问还有我们生活中常见的微信多人抢红包。这种临界资源,多人访问的情况,如何保证避免一个资源

  • Java SE 9 多版本兼容 JAR 包示例2022-12-01 16:49:32

    说明#Java 9 版本中增强了Jar 包多版本字节码文件格式支持,也就是说在同一个 Jar 包中我们可以包含多个 Java 版本的 class 文件,这样就能做到 Jar 包升级到新的 Java 版本时不用强迫使用方为了使用新 Jar 包而升级自己的业务模块 Java 版本,也不用针对不同最低支持 Java 版本提供不同

  • 基于Sklearn机器学习代码实战2022-11-27 15:42:18

    LinearRegression线性回归入门数据生成为了直观地看到算法的思路,我们先生成一些二维数据来直观展现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def true_fun(X): # 这是我们设定的真实函数,即ground truth的模型 return 1.5*X + 0.2np.random.seed(0) # 设置随机种子n_s

  • 互联网大脑是真实存在的2022-11-08 16:02:42

    互联网大脑是真实存在的 互联网大脑是由于在互联网上花费太多时间造成的。它表现为无法长时间集中注意力;强烈渴望“检查”某些东西——无论是社交媒体、电子邮件、热门话题还是你最喜欢的报纸的登陆页面——甚至,也许尤其是当你实际上不想的时候;持

  • docker swarm快速部署redis分布式集群2022-10-26 12:36:42

    环境准备四台虚拟机 192.168.2.38(管理节点) 192.168.2.81(工作节点) 192.168.2.100(工作节点) 192.168.2.102(工作节点)时间同步每台机器都执行yum install -y ntpcat <<EOF>>/var/spool/cron/root00 12 * * * /usr/sbin/ntpdate -u ntp1.aliyun.com && /usr/sbin/hwclock -wEOF##查看计划

  • 机器学习(4)--层次聚类(hierarchical clustering)基本原理及实现简单图片分类2022-10-21 22:08:42

    基于asp+access的学生排课管理系统设计与实现(毕业论文+程序源码)大家好,今天给大家介绍基于asp+access的学生排课管理系统设计与实现,文章末尾附有本毕业设计的论文和源码下载地址哦。文章目录:1、项目简介 选排课系统功能的设计上,学生选排课系统可以分为登录、排课和选课3个子系统。登

  • 机器学习(五)2022-09-16 22:02:42

    确定执行的优先级     建立一个垃圾邮件的分类器,垃圾邮件用y=1表示,非垃圾邮件用y=0表示,应用监督学习的方法,区分垃圾邮件和非垃圾邮件。   那么首先要想到的是如何表示邮件的特征向量x,通过特征向量x和分类标签y可以训练一个分类器,一种选择邮件特征向量的方法,提出一个可能含有

  • docker 服务 指定机器2022-09-16 03:01:04

    docker 服务 指定机器 指定manager或者work节点 deploy: replicas: 1 placement: constraints: ## 常用方式指定 manager或者work节点 - node.role == worker 指定主机名 deploy: replicas: 1 placement: constraints: - node.hostname == docker1 指定node标签 node label 可以给

  • 面向数据分析师的机器学习——第 1 部分2022-09-13 09:04:39

    面向数据分析师的机器学习——第 1 部分 成为一名熟练的数据分析师! 本系列文章适用于那些希望在职业生涯中成为数据科学家的数据分析师/工程师。 传统上,数据分析师不应该了解机器学习 (ML)。但是,ML 的可访问性变得比以往任何时候都更容易,您会惊讶地发现,训练 ML 模型比您目前每天所

  • 关于原码反码补码2022-09-12 17:01:02

    计算机底层存储数据时使用的是二进制数字,但是计算机在存储一个数字时并不是直接存储该数字对应的二进制数字,而是存储该数字对应二进制数字的补码。所以需要我们来了解一下原码、反码和补码。   机器数:一个数在计算机的存储形式是二进制数,我们称这些二进制数为机器数,机器数是有符

  • 深度学习笔记(1)2022-09-12 14:30:29

    概念 深度学习首先是一种机器学习。深度学习的基础,叫做神经网络,这本身就是一种机器学习算法。 是一个工具,重要的是这个函数能够尽可能准确的拟合出输入数据和输出结果间的关系 深度学习是一个黑箱: 深度学习的中间过程不可知,深度学习产生的结果不可控

  • 随笔2022-09-12 13:30:30

    一. 机器数和真值 在学习原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值的概念. 1、机器数 一个数在计算机中的二进制表示形式,  叫做这个数的机器数。机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1. 比如,十进制中的数 +3 ,计算机字长为8位,转换成二进制就

  • 反码,补码与原码2022-09-12 11:04:10

    首先来每期一图(这次是我的新头像) ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

  • 2022-2023-1 20221423《计算机基础与程序设计》第二周学习总结2022-09-11 18:32:55

    班级:https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2022-2023-1-CFAP作业要求:https://www.cnblogs.com/rocedu/p/9577842.html#WEEK01作业目标:阅读《计算机科学概论》并完成云班课测试,阅读《C语言程序设计》并完成云班课测试 作业正文:https://i.cnblogs.com/posts/edit 教材学习中的问题

  • 一个分布式websocket的实现2022-09-11 17:30:29

    前情提要 之前我的项目里有一个合作编辑的功能,多个客户端的用户可以合作写一篇文章的不同部分,而且合作的任意作者互相还可以进行文字通讯。这种需求肯定是首选websocket了,因为服务器需要主动给客户端推送消息,维持一个长连接是最经济实惠的手段。如果一个客户端需要给另一个客户端

  • 有关原码,反码,补码的学习2022-09-10 17:33:36

    在学习原码,反码和补码之前,需要先了解机器数和真值的概念.机器数:一个数在计算机中的二进制表示形式,叫做这个数的机器数。机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号,正数为0,负数为1.比如,十进制中的数+3,计算机字长为8位,转换成二进制就是00000011。如果是-3就是10000011

  • 原码、反码、补码2022-09-10 17:33:10

    一. 机器数和机器数的真值 在了解原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值的概念. 1.机器数:一个数在计算机中的二进制表示形式,  叫做这个数的机器数。机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1. 比如,十进制中的数 +3 ,计算机字长为8位,转换成二

  • 机器学习(四)2022-09-08 14:30:09

    神经网络一种好得多的算法 在复杂的非线性假设上被证明是好得多的算法,n很大也可以解决 神经网络的起源是人们想尝试设计出模仿大脑的算法 神经重接试验:如果一块脑组织可以处理光,声或者触觉信号,也许存在一种学习算法,可以同时处理视觉听觉和触觉 神经网络模仿大脑中的神经元或者神经

  • 什么是机器学习?2022-09-05 09:32:52

    什么是机器学习? 参考了网络上的各家说法,一句话概括就是数据学习,机器决策(对应输入和输出)。 机器学习通常解决分类,回归等问题。 1 分类算法&机器学习 一张图概括分类算法流程 原始数据集 探索性数据分析 数据预处理 数据分割(训练和测试) 算法建模 选择机器学习任务 模型结果评估 1

  • 提供实时机器学习预测服务简介2022-09-05 09:06:11

    提供实时机器学习预测服务简介 实时机器学习越来越受到用例的关注,例如使用编码为特征的近期会话活动的实时推荐模型、音乐会门票预订/拼车应用程序中使用的激增价格预测算法等。在大多数实时用例中,一个人类用户等待您的预测结果或效果在移动应用程序中可用或显示在网页上。 因此,在

  • 用于分类的最佳监督机器学习2022-09-05 01:30:20

    用于分类的最佳监督机器学习 The picture is from https://www.montessoriservices.com/vertebrate-invertebrate-classification-cards-1965. 分类是一种基于数据对事物进行分类的方法。分组方法可以自动使用机器学习。可以处理分类问题的专业技术包括监督机器学习。 监督机器

  • 医疗保健中的机器学习用例2022-09-05 01:30:08

    医疗保健中的机器学习用例 资源 医疗保健行业有很多机会利用机器学习。 ML 通过改变患者护理、简化管理流程和在没有人工干预的情况下处理数据,在医疗保健领域取得了长足进步。医疗保健专业人员现在有机会专注于患者护理而不是查找信息。医学图像分析、药物发现和病历管理只是预测

  • 为机器学习项目设定和衡量目标2022-09-04 09:03:23

    为机器学习项目设定和衡量目标 这篇文章涵盖了我们生产中的机器学习课程的“目标和成功措施”讲座的一些内容。其他章节见 表中的内容 . 由于高度重视机器学习,许多项目专注于优化 ML 模型以提高准确性。但是,在构建生产系统时,机器学习组件有助于系统的总体目标。要成功构建产品,了

  • 机器学习基本问答。2022-09-04 01:33:57

    机器学习基本问答。 您如何定义机器学习? 答。 ML 是关于构建可以从数据中学习的系统。学习意味着在某些任务上做得更好,给定一些绩效衡量标准。 ** 什么是有标签的训练集?** 答。带标签的训练集是一个训练集,其中包含每个实例所需的解决方案(也称为标签)。 ** 两种最常见的监督任

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