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RSS订阅原创 PyTorch 入门
PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，核心数据结构是张量(Tensor)。本文介绍了PyTorch的基本概念和主要功能：1) PyTorch提供了灵活高效的深度学习工具，支持GPU加速和自动求导；2) 详细讲解了张量的创建方法，包括torch.tensor()、torch.Tensor()等不同API的使用场景和区别；3) 介绍了创建特殊值张量(全0、全1等)的方法；4) 讲解了线性张量和随机张量的生成方式，以及随机种子的设置。PyTorch张量支持多种数值类型和维度，是构建深度学习模型的基础
2026-02-27 17:21:44
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原创 深度学习介绍
较低的层级通常捕捉到简单的特征(如边缘、颜色等)，而更高的层级则可以识别更复杂的模式(如物体或面部识别)Transformer摒弃了传统的递归结构，采用自注意力机制(self-attention)，使得它能够并行处理整个句子的信息，在机器翻译、文本摘要等任务中表现出色。深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深深度学习是机器学习中一种基于对数据进行特征学习的算法。电影、音乐推荐:根据用户历史的评分和行为，推荐相关的电影、音乐或电视剧。社交媒体推荐:分析用户的社交行为，推荐相关内容或朋友。
2026-02-27 17:17:12
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原创 《机器学习》——聚类
摘要 聚类是一种无监督学习方法，通过相似性度量将数据样本分组，实现“物以类聚”。常见算法包括： K均值聚类：基于距离划分K个簇，需预设簇数，对初始中心敏感； 层次聚类：通过聚合或分裂构建层次化簇结构； 密度聚类：基于样本紧密程度识别任意形状簇，可过滤噪声。 评估指标如轮廓系数、簇内平方和等衡量簇内紧密度与簇间分离性。降维方法如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）通过保留关键信息减少数据维度。聚类广泛应用于市场细分、图像分割等领域。
2026-02-21 16:06:59
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原创 《机器学习》——KNN算法
KNN算法是一种基于距离度量的监督学习方法，通过计算待测样本与训练集样本的距离，选取最近的K个样本进行投票（分类）或取平均（回归）。其关键参数包括距离度量方法（如欧氏距离）和K值选择，K值过小易过拟合，过大则欠拟合。算法简单直观但计算量大，且对噪声敏感。数据预处理中，归一化可消除量纲差异加速收敛，标准化则调整数据为标准分布增强鲁棒性，两者都能提升模型性能但适用场景不同。KNN适用于小规模数据集，需注意特征缩放对结果的影响。
2026-02-21 16:06:07
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原创 机器学习——特征工程
本文概述了特征工程的核心内容，包括特征选择、特征转换、特征构造和特征降维四大方面。特征选择通过过滤法、包裹法和嵌入法筛选相关特征；特征转换涉及归一化、标准化、对数变换和类别编码等技术；特征构造通过交互特征、统计特征和时间特征等方法创造新特征；特征降维则采用PCA、LDA、t-SNE和自编码器减少维度。这些技术共同提升模型性能，降低复杂度，防止过拟合。特征工程需要结合具体问题和领域知识进行迭代优化。
2026-02-16 15:44:51
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原创 机器学习——支持向量机
摘要：支持向量机(SVM)是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面实现分类，目标是最大化分类间隔。其核心概念包括：最优超平面作为决策边界；支持向量是影响超平面位置的关键数据点；间隔最大化提升泛化能力，可分为硬间隔和软间隔。SVM通过核函数将非线性问题转换为高维空间的线性问题，有效处理线性不可分数据和结构化数据。
2026-02-16 15:16:10
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原创 《机器学习》——决策树
决策树是一种基于树形结构的分类模型，通过特征选择、树生成和剪枝三个步骤构建。核心概念包括信息熵（衡量数据不确定性）、信息增益（ID3算法）和信息增益率（C4.5算法改进）。CART决策树可同时处理分类（基尼指数最小化）和回归（平方误差最小化）问题。为防止过拟合，采用预剪枝（提前停止生长）和后剪枝（生成后修剪）两种正则化方法。不同算法在特征选择标准上有所差异：ID3使用信息增益，C4.5使用增益率，而CART采用基尼指数或平方损失。
2026-02-12 18:46:51
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原创 机器学习——线性模型
本文介绍了线性模型中的线性回归及其相关概念。主要内容包括：线性回归的定义和公式（一元与多元），损失函数的分类（均方误差、平均绝对误差）及减小误差的方法（正规方程法、梯度下降法）。重点阐述了梯度下降法的原理、学习率步长的影响及不同梯度下降算法类型（FGD、mini-batch、SAG、SGD）。最后讨论了欠拟合与过拟合的产生原因及解决方案：欠拟合可通过增加特征或多项式特征解决，过拟合则需清洗数据、增大训练量、正则化或减少特征维度。文章为理解线性回归模型提供了系统性的基础知识框架。
2026-02-12 18:45:49
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原创 《机器学习》周志华学习笔记——第二章模型评估与选择
本文摘要：模型评估与选择涉及错误率、精度、误差（训练误差和泛化误差）等基本概念，以及欠拟合和过拟合问题。评估方法包括留出法（一次性划分）、交叉验证法（K轮划分）和自助法（有放回抽样），各有适用场景。性能度量涵盖回归任务的均方误差和分类任务的查准率、查全率、F1、ROC曲线及AUC。比较检验方法如假设检验、交叉验证t检验和McNemar检验用于判断模型差异。不同场景下需选择合适的评估和检验方法，如大数据集用留出法，小数据集用交叉验证或自助法。
2026-02-10 20:20:28
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原创 mysql入门到强化
表（table某种特定类型数据的结构化清单SQL（） 是一种专门用来与数据库通信的语言SQL 关键字使用大写，而对所有列和表名使用小写，这样做使代码更易于阅读和调试。索引是在数据库表的字段上添加的，是为了提高查询效率存在的一种机制。一张表的一个字段可以添加一个索引，当然，多个字段联合起来也可以添加索引。索引相当于一本书的目录，是为了缩小扫描范围而存在的一种机制查询时没有索引，会将字段的每一个值进行比较mysql查询方式：1.全表扫描，2.索引检索索引也是需要排序的，这个。
2025-03-29 17:19:38
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原创 时间复杂度
由于现在内存和硬盘也比早期的时候便宜很多了，所以限制空间的题目一般比较少，这里也主要来说时间复杂度。在后续的课程中，如果没特别说明的情况下，复杂度也一律指时间复杂度。小知识：一般的，算法复杂度分为两个维度，一个是。，大家还是要重点关注自己的算法复杂度。因为底数也是一个常数。所以力扣给出的运行时间。
2024-07-24 22:36:52
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原创 JavaWeb详讲
ServletContext 是一个接口，它表示 Servlet 上下文对象一个 web 工程，只有一个 ServletContext 对象实例。ServletContext 对象是一个域对象。(是可以像 Map 一样存取数据的对象，叫域对象。ServletContext 是在 web 工程部署启动的时候创建。在web 工程停止的时候销毁< %!声明 Java ⽅法 % >同时配置多个 Filter，Filter 的调⽤顺序是由 web.xml 中的配置顺序来决定的，写在上⾯的配置先调。
2023-05-07 11:51:05
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原创 Vue（前端框架）
Vue (读音/vju/, 类似于view)是一套用于构建用户界面的渐进式框架，发布于2014年2月。与其它大型框架不同的是，Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库(如: vue-router: 跳转，vue-resource: 通信，vuex:管理)或既有项目整合[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-r3HiAnlx-1658970670003)(\java\8.框架\VUE\vue\Vue的介绍.PNG)]H
2022-07-28 09:12:21
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原创 Linux常用指令与操作
Linux诞生了这么多年，以前还喊着如何能取代windows系统，现在这个口号已经小多了，任何事物发展都有其局限性都有其天花板。就如同在国内再搞一个社交软件取代腾讯一样，想想而已基本不可能，因为用户已经习惯于使用微信交流，不是说技术上实现不了解而是老百姓已经习惯了，想让他们不用，即使他们自己不用亲戚朋友还是要用，没有办法的事情。用习惯了windows操作系统，再让大家切换到别的操作系统基本上是不可能的事情，改变一个人已经养成的习惯太难。cat由第一行开始显示文件内容，读文章/读配置文件使用tacnl！...
2022-07-28 09:06:34
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原创 idea2021热部署
热部署就是正在运行状态的应用，修改了他的源码之后，在不重新启动的情况下能够自动把增量内容编译并部署到服务器上，使得修改立即生效。热部署为了解决的问题有两个，一是在开发的时候，修改代码后不需要重启应用就能看到效果，大大提升开发效率；二是生产上运行的程序，可以在不停止运行的情况下进行升级，不影响用户使用。勾选compiler.automake.allow.when.app.running。依赖，然后使用Control+Shift+F9进行手工免启动快速更新！使⽤用快捷键打开，选择Registry。...
2022-07-22 18:01:56
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原创 栈和队列详讲
栈和队列详讲一、定义栈和队列，是2中常用的，重要的数据结构栈和队列都是限定插入和删除，只能在表的**“端点”**进行的线性表栈——后进先出队列——先进先出二、栈stack1.栈的基本概念运算规则：后进先出（Last In First Out）简称LIFO结构队尾（栈顶）插入，删除 ，插入，称为入栈/压栈（push），删除，称为出栈/弹栈（pop）逻辑结构：一对一关系，有一个直接前驱，和一个直接后续存储结构：顺序栈（常见）/链式栈实现方式：关键是编写入栈和出栈的函
2022-03-30 20:53:02
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空空如也
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