近200本机器学习资料

最新推荐文章于 2024-08-25 16:15:13 发布
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分类专栏： Machine Learning
本文汇集了超过200篇精选的机器学习、自然语言处理及Python编程教程，涵盖了2018年度的高质量学习资源，旨在帮助读者深入理解并掌握相关领域的核心概念和技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第 01 章：开篇介绍，我要带你撸 Spring 啦！
bugstack虫洞栈
05-17 7500
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！???? 一、前言 不正经！写写面经，去撸Spring源码啦????？ 是的，在写了4篇关于Spring核心源码的面经内容后，我决定要去手撸一个Spring了。为啥这么干呢？因为所有我想写的内容，都希望它是以理科思维理解为目的的学会，而不是靠着硬背记住。而目前面经中涉及到的每一篇Spring源码内容分析，在即使去掉部分非主流逻辑后，依然会显得非常庞大。对有经验的老司机尚可阅读几遍接受，但就新人来讲只能
看完这篇文章，你也能手写MVC
博客
06-06 208
我们执行程序从这个类开始，类加载的时候，先执行静态块（扫描所有的文件，把类文件的实例和类文件的方法 用HashMap存起来） main方法中的exec是模拟调用接口，第一个参数是类的@RequestMapping的value值，第二个参数是方法的@ReqeustMapping的value值...
idea插件开发
囡囡的博客
08-27 688
https://www.jianshu.com/p/18493cba6cb9
IDEA插件开发之环境搭建过程图文详解
08-19
主要介绍了IDEA插件开发之环境搭建过程，本文通过图文并茂实例代码相结合给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
垃圾渗滤液项目施工安装组织方案.pdf
11-23
垃圾渗滤液项目施工安装组织方案.pdf
idea Plugin.zip
03-25
值得推荐的Idea十几大优秀插件，Mybatis-log-plugin，GsonFormat，Maven Helper
机器学习/深度学习资料
2401_86435672的博客
07-30 1365
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
2024全球机器学习技术大会PPT资料合集
02-07
2024全球机器学习技术大会PPT资料合集中包含了众多有关机器学习领域的最新研究、技术分享以及未来趋势预测，其中，熊龙飞作为金山办公文档AI技术总监，在此次大会上的演讲主题为“办公领域大模型的技术路线和应用...
MachineLearningWithMe:《跟我一起机器学习》
05-27
慢慢的，不知不觉就记录近200篇博客，内容从机器学习到深度学习、从编程语言到开源框架等，只要是接触过的笔者都会选择将它给记录下来。在记录的过程中，笔者都会将看到的各种资料以笔者自己的思维方式从头梳理一遍...
速通机器学习1
qq_69329914的博客
08-25 819
参考资料：《速通机器学习》北大博士后AI卢菁 因为原文公式全部炸了，难以阅读，故在学习过程中编写了此笔记，精简了原文并添加了一定自己的理解，如有错误感谢指出。 文章目录第一章 数据的量化和特征提取第二章 线性回归2.1 损失函数和梯度下降法2.2 训练集与测试集2.3 多项式回归2.4 线性回归的高级技巧2.4.1 特征敏感性研究2.4.2 损失函数的选择第三章 逻辑回归（上）3.1 交叉熵和KL距离3.1.1 KL距离3.1.2 梯度下降法3.1.3 上采样和下采样第三章 逻辑回归（下）3.2 线性不可分
机器学习入门学习资料推荐
AI 算法笔记
04-06 1196
今天介绍一些机器学习的学习资料，主要是分为以下几个方面的内容： 编程语言：实现机器学习，主要是介绍 Python 方面的语言； 书籍：看书通常是入门的一种方法，比较适合自律性强的同学； 视频：入门的第二种方法就是看视频，虽然会比看书慢一些，但是胜在详细，对完全零基础者是非常友好的； 教程：主要是一些教程文章； 博客网站：常去的网站，包括一些大神博客； Github 项目：Github 上的一些项...
IDEA插件开发指南
yiding123的专栏
12-22 9556
一、前言 以下文档将帮助大家撑握基本的插件开发知识，如果需要深入开发，还需要参考官方提供文档 idea提供了两种方式开发插件，一种是基于devkit sdk开发（这种已不推荐），一种是gradle方式开发 使用Gradle方式有以下几点好处： 组织源码结构、modules和项目更方便 gradle更加方便构建较复杂的项目 gradle的帮助言文档及社区资料非常多 二、使用Gradle开发插件 gradle-intellij-plugingradle插件是官方推荐的idea插件开发插件...
IntelliJ IDEA插件开发指南(一)
热门推荐
ExcellentYuXiao的专栏
05-10 3万+
概要 工欲善其事必先利其器，虽然IntelliJ IDEA的功能已经足够的强大，但是也无法满足开发人员想要的一切功能。对于此，IDEA提供了API接口供开发者进行插件开发扩展，但目前来说，网上对于IDEA插件开发的文档大多讲的不是很清楚，自己最近也开发了一个IDEA插件，中间踩了不少坑，在此总结下。 一般来说，开发人员开发的IntelliJ平台插件主要分为如下几类： 自定义编程语言的支持：包...
7万字总结Spring，这回能看懂Spring源码了！
bugstack虫洞栈
08-13 3307
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！???? 一、为什么手写Spring 这个与我们码农朝夕相处的 Spring，就像睡在你身边的媳妇，你知道找她要吃、要喝、要零花钱、要买皮肤。但你不知道她的仓库共有多少存粮、也不知道她是买了理财还是存了银行。 开个玩笑，接下来我要正经了！ 为什么 Spring 天天用，但要想去读一读源码，怎么就那么难！因为由Java和J2EE开发领域的专家 Rod Johnson 于 2002 年提出并随后创建的
【躲过裁员，成功上岸】发现小公司有不好的苗头，赶紧学习
bugstack虫洞栈
03-29 3336
读者反馈：今年这波裁员有点凶，但在我们公司去年已经有了些不好的苗头，为了不让自己那么拉胯🌶，躲不过各种坑坑洼洼。跟着小傅哥的博客内容补全了自己很多的知识，包括：中间件、字节码、DDD项目、设计模式以及面试手册等，终于算是有了一点点竞争力。赶在这波裁员时上岸了！可能也有运气的存在，继续努力吧！ 技术是长期积累沉淀的，并不是一蹴而就的，更不是成为一堆没用资料的收藏家。只有跟随还在一线编码的硬核号主，吸收实战经验才能快速成长。- 看大厂架构师写的资料，真香！ 资料包括：Java 面经手册、重学Java设计模式.
手撸Spring10: 通过Bean作用域管理对象, FactoryBean的实现及使用
weixin_45369440的博客
05-25 267
交给Spring 管理的 Bean对象,获取的就是一定是单例模式吗? 有没有可能是原型模式呢? 其实我们在配置参数时默认走的就是单例模式, 但特殊情况下需要原型模式也是可以调整的嘛! BeanDefinition 既然要调整Bean的信息,那肯定要先改造bean定义类咯! package com.linnine.spring.beans.factory.config; import com.linnine.spring.beans.PropertyValues; import lombok.Data;
CRUD搬砖两三年了，怎么阅读Spring源码？
bugstack虫洞栈
07-26 1万+
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！???? ????‍????连读同事写的代码都费劲，还读Spring？ 咋的，Spring 很难读！ 这个与我们码农朝夕相处的 Spring，就像睡在你身边的媳妇，你知道找她要吃、要喝、要零花钱、要买皮肤。但你不知道她的仓库共有多少存粮、也不知道她是买了理财还是存了银行。????开个玩笑，接下来我要正经了！ 一、为什么Spring难读懂？ 为什么 Spring 天天用，但要想去读一读源码，怎么就那
机器学习 深度学习 光谱
最新发布
04-23
<think>好的，我现在需要处理用户关于机器学习和深度学习在光谱分析中的应用的问题。首先，我得先理解用户的需求。用户可能是在学术研究或者实际项目中遇到了光谱数据处理的问题，想要了解如何应用这些技术。用户之前提到了高光谱、近红外光谱，以及相关的Python工具，这可能说明他们有一定的编程基础，尤其是Python，并且对实际应用案例感兴趣。 接下来，我得回忆一下相关的知识。光谱分析包括高光谱、多光谱和近红外光谱等类型，每种都有不同的应用场景。机器学习方法比如SVM、随机森林、PLS常用于分类和回归任务，而深度学习如CNN、RNN、自编码器在处理高维数据时有优势。需要结合这些技术的特点，说明它们在光谱分析中的具体应用，比如物质识别、定量分析等。 然后，要参考用户提供的引用内容。引用1提到高光谱数据处理和Python实践，引用2和3涉及近红外光谱和PyTorch的应用。这些资料支持了机器学习与深度学习在光谱分析中的实际应用，尤其是Python和PyTorch的使用。需要将这些内容整合到回答中，确保信息准确且有依据。 用户可能想知道具体的应用案例、方法比较（传统vs深度学习）、数据处理流程、挑战及解决方案。需要分点回答，结构清晰。例如，先介绍机器学习方法，再深度学习，然后应用案例，最后挑战和未来方向。同时，生成的相关问题要覆盖这些方面，帮助用户深入探索。 需要注意使用正确的中文表达，避免专业术语错误，并且按照用户的格式要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。比如在说明PLS回归模型时，用LaTeX公式展示。同时，代码块要用Python示例，比如数据预处理的代码，但用户示例中的代码是快速排序，我需要替换成光谱数据处理的示例，比如使用PCA降维或构建CNN模型。 最后，检查是否符合系统级指令：正确使用LaTeX格式，引用标识自然添加，结构清晰，生成相关问题。确保没有遗漏用户的需求点，比如应用场景、方法对比、工具使用等。可能还需要提到迁移学习、模型优化等高级话题，引用中的PyTorch培训内容可以作为支撑。 总结回答结构：分机器学习应用、深度学习应用、应用案例、挑战与解决方案几个部分，每部分结合引用内容，给出具体方法和例子。生成的问题要引导用户进一步学习技术细节、实践方法、比较不同算法等。</think>### 机器学习和深度学习在光谱分析中的应用 #### 一、光谱分析的特点与挑战 光谱数据（如高光谱、近红外光谱）具有高维度（数百至数千波长通道）、非线性特征及噪声干扰的特点。传统分析方法依赖专家经验，而机器学习和深度学习可自动提取特征并建立复杂映射关系，例如： - 物质识别：$y = f(\lambda_1, \lambda_2, ..., \lambda_n)$，其中$\lambda$为光谱反射率 - 定量分析：$$C = \sum_{i=1}^n w_i \cdot \ln(R_i) + b$$（如PLS回归模型） #### 二、机器学习在光谱分析中的应用 1. **特征降维与预处理** - PCA、PLS等算法用于降低光谱维度，解决"维度灾难" - 代码示例（Python）： ```python from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=10) X_pca = pca.fit_transform(spectra_data) ``` 2. **分类与回归模型** - SVM用于矿物分类（高光谱遥感）[^1] - 随机森林预测农产品成分（近红外光谱）[^2] - 偏最小二乘回归(PLSR)建立定量分析模型 #### 三、深度学习的突破性应用 1. **卷积神经网络(CNN)** - 自动提取局部光谱特征，在土壤重金属检测中准确率达98%[^3] - 网络结构示例： ```python model = Sequential([ Conv1D(64, 5, activation='relu', input_shape=(256,1)), MaxPooling1D(2), Flatten(), Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 2. **循环神经网络(RNN)** - 处理时序光谱数据（如动态反应监测） - 长短期记忆网络(LSTM)在药品过程分析中误差降低30%[^3] 3. **迁移学习与生成对抗网络** - 使用预训练模型解决小样本问题 - GAN增强光谱数据，提升模型泛化能力 #### 四、典型应用场景 | 领域 | 应用案例 | 技术方法 | |--------------|------------------------------|------------------------| | 农业检测 | 水果糖度预测 | PLSR + 随机森林 | | 环境监测 | 水体污染物识别 | CNN + 高光谱成像[^1] | | 制药工业 | 原料药成分在线检测 | LSTM + NIR光谱[^3] | | 医学诊断 | 癌症组织拉曼光谱分类 | SVM + 特征选择 | #### 五、技术挑战与解决方案 1. **小样本问题**：使用数据增强（如添加噪声、基线漂移）或迁移学习 2. **模型解释性**：SHAP值分析、梯度加权类激活映射(Grad-CAM) 3. **硬件部署**：模型轻量化（MobileNet变体、知识蒸馏） #### 六、发展趋势 1. 多模态融合：结合光谱数据与图像、文本信息 2. 自监督学习：利用未标注数据预训练 3. 边缘计算：嵌入式光谱检测设备实时分析
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