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机关网站建设需求文档/郑州今日头条

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_37233070/article/details/141260367 2025/3/18 11:52:19

机关网站建设需求文档,郑州今日头条,html用什么软件编写好一点,在线播放的视频怎么下载下来1. What is Machine Learning 1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning 1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系 1.3 Human Learning vs. Machine Learning 1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能 1.5 Two General Types of Le…

1. What is Machine Learning

1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning

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1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系

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1.3 Human Learning vs. Machine Learning

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1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能

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1.5 Two General Types of Learning 两种通用的学习类型

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1.6 A Formal Definition about Machine Learning 机器学习的形式化定义

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1.7 Three Key Elements in the Formal Definition 形式化定义的三要素

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2. Three Parties of Machine Learning 机器学习的三个学派

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3. Machine Learning Details

3.1 Difficulty in Understanding Machine Learning

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3.2 How Machine Learning Works

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3.3 Three Perspectives on Machine Learning

3.3.1 Why Three Perspectives

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3.3.2 Learning Tasks

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3.3.3 Learning Paradigms

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3.3.4 Learning Models

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4. Applications and Terminologies（术语，名词）

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5. Three Perspectives Details

5.1 Tasks in Machine Learning

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5.1.1 Classification

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How Classification Works
Linear and Nonlinear
Dimensions and Classes
Applications and Algorithms

5.1.2 Regression（回归）

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5.1.2.1 How Regression Works

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5.1.2.2 Linear and Nonlinear

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5.1.2.3 Applications and Algorithms

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5.1.3 Clustering

5.1.3.1 How Clustering Works

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5.1.3.2 Major Approaches of Clustering

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5.1.4 Ranking

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5.1.4.1 How Ranking Works

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5.1.4.2 Major Approaches of Ranking

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5.1.4.3 Applications and Algorithms

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5.1.5 Dimensionality Reduction

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5.2 Paradigms in Machine Learning

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5.2.1 Supervised Learning Paradigm

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5.2.1.1 Overview of Supervised Learning

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5.2.1.2 Suitable Learning Tasks

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5.2.1.3 Formal Description

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5.2.1.4 Algorithms of Supervised Learning

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5.2.1.5 Applications of Supervised Learning

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5.2.1.6 Variants of Supervised Learning

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5.2.2 Unsupervised Learning Paradigm

5.2.2.1 Overview

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5.2.2.2 Suitable Learning Tasks

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5.2.2.3 Algorithms of Unsupervised Learning

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5.2.2.4 Applications of Unsupervised Learning

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5.2.2.5 How Important Unsupervised Learning

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5.2.3 Reinforcement Learning Paradigm

5.2.3.1 Overview of Reinforcement Learning

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5.2.3.2 Types of Reinforcement Learning

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5.2.3.3 New Algorithms of Reinforcement Learning

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5.2.3.4 Applications of Reinforcement Learning

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5.2.4 Relations and Other Paradigms

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5.2.4 Models in Machine Learning

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5.2.4.1 Probabilistic Models

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5.2.4.2 Geometric Models

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5.2.4.3 Logical Models

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5.2.4.4 Networked Models

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Artificial Neural Networks (ANN)

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Deep Neural Networks (DNN)

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AI -- Machine Learning

1. What is Machine Learning 1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning 1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系 1.3 Human Learning vs. Machine Learning 1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能 1.5 Two General Types of Le…...

编程日记 2024/8/17 11:54:29

了解交换机_1.交换机的技术发展

1.LAN的分段-单网线最简单的网络是两台计算机通过一根网线相连： 一根网线它有很多限制，首先只能连接两台电脑，其次不能距离太远，主要因为： （1）单路网线太长会存在信号衰减；…...

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ubuntu 24.04 安装 Nvidia 显卡驱动 + CUDA + cuDNN，配置 AI 深度学习训练环境，简单易懂，一看就会！

ubuntu 24.04 安装 Nvidia 显卡驱动 CUDA cuDNN，配置 AI 深度学习训练环境，简单易懂，一看就会！ 1.查看本机显卡型号 lspci | grep -i nvidia输出如下： 01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForc…...

编程日记 2024/8/17 11:51:23

跟李沐学AI：目标检测的常用算法

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编程日记 2024/8/17 11:47:15

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(一)---UnrealCV获取深度+分割图像

前言本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达深度摄像机的仿真小车，并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯，达到小车自主导航的目的。本教程使用的环境： ubuntu 22.04 ros2 humblewindows11 UE5.4.3python8 本系列教程将涉及以…...

编程日记 2024/8/17 11:45:12

Java算法解析一：二分算法及其衍生出来的问题

这个算法的前提是，数组是升序排列的算法描述： i和j是指针可以表示查找范围 m为中间值当目标值targat比m大时，设置查找范围在m右边：i m-1 当目标值targat比m小时，设置查找范围在m左边：j m1 当targat的…...

编程日记 2024/8/17 11:43:10

数学建模预测类—【一元线性回归】

每日格言：行动是治愈恐惧的良药，而犹豫拖延将不断滋养恐惧. 目录前言一、什么是回归分析？ 1.概念理解 2.分类和一般步骤二、一元线性回归（Matlab算法） 1.利用regress函数 2、例题讲解总结前言在具体讲述线性回归…...

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配置更加美观的 Swagger UI

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软件测试 - 基础（软件测试的生命周期、测试报告、bug的级别、与开发人员产生争执的调解方式）

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RTX 4070 GDDR6显存曝光：性能与成本的平衡之选

近期，关于NVIDIA RTX 4070新显卡的信息曝光，这款显卡将配备较为缓慢的GDDR6显存，而非更高性能的GDDR6X。这一配置的选择引发了业内的广泛关注，特别是在性能与成本的平衡问题上。新版RTX 4070 OC 2X的核心特点 **1.显存类型与带…...

编程日记 2024/8/17 11:39:05

canvas的基础使用

canvas的基础使用一、画一条直线二、线的属性设置三、防止多次绘制的样式污染四、闭合五、快捷绘制矩形六、绘制圆形七、绘制文字八、绘制图片js版dom版图片截取一、画一条直线画一条直线需要用到三个方法：cxt.moveTo、cxt.lineTo、cxt.stroke <canvas id&qu…...

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Windows 常用网络命令之 telnet（测试端口是否连通）

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x264 编码器像素运算系列：asd8函数

x264 编码器中像素间运算在 x264 编码器中有多种像素间的运算，如下： sad 计算：SAD（Sum of Absolute Differences，绝对差值和）是一种在图像处理和视频编码中常用的度量，用于计算两个图像块之间的差异。SAD值越小，表示两个图像块越相似。hadamard_ac计算：用于计算Hadam…...

编程日记 2024/8/17 11:27:52

什么是AR、VR、MR、XR？

时代背景近年来随着计算机图形学、显示技术等的发展，视觉虚拟化技术得到了广泛的发展，并且越来越普及化，慢慢的也走入人们的视野。目前市场上视觉虚拟化技术的主流分为这几种 VR、AR、MR、XR。这几项技术并不是最近才出现的，VR的…...

编程日记 2024/8/17 11:25:48

Epic Games 商店面向欧盟 iPhone 用户上线

Epic Games Store 终于在欧盟推出，为玩家提供了不通过 App Store 就能在 iPhone上访问游戏的途径。在经历了漫长而昂贵的关于支付和竞争对手应用程序店面的法律战，以及公证方面的麻烦之后，Epic Games 成功地为App Store 带来了一个数字店面。…...

编程日记 2024/8/17 11:24:47

【计算机毕设项目】2025级计算机专业小程序项目推荐 (小程序+后台管理)

以下项目选题适合计算机专业大部分专业，技术栈主要为：前端小程序，后端Java语言，数据库MySQL 后台免费获取源码，可提供远程调试、环境安装配置服务。（文末有联系方式） 以下是本次部分项目推荐1…...

编程日记 2024/8/17 11:21:43

Fast API + LangServe快速搭建 LLM 后台

如果快速搭建一个 LLM 后台 API，使前端可以快速接入 LLM API。LangChain 或者 LlamaIndex 架构都可以快速集成各种大语言模型，本文将讲述如何通过 Fast API LangServe 快速的搭建一个后台 Rest API 服务。LLM 这些框架现在主打一个就是快速，…...

编程日记 2024/8/17 11:19:41

CSS继承、盒子模型、float浮动、定位、diaplay

一、CSS继承 1.文字相关的样式会被子元素继承。 2.布局样式相关的不会被子元素继承。（用inherit可以强行继承） 实现效果： 二、盒子模型每个标签都有一个盒子模型，有内容区、内边距、边框、外边距。从内到外：cont…...

编程日记 2024/8/17 11:18:39

使用百度文心智能体创建AI旅游助手

百度文心智能体平台为你开启。百度文心智能体平台，创建属于自己的智能体应用。百度文心智能体平台是百度旗下的智能AI平台，集成了先进的自然语言处理技术和人工智能技术，可以用来创建属于自己的智能体应用，访问官网链接&#xff1…...

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斗破C++编程入门系列之四：运算符和表达式

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CVPR2024 | PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示

PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示论文名称：PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.05231 研究背景异常检测（Anomaly Detecti…...

编程日记 2024/8/17 11:12:32

文件批量上传，oss使用时间戳解决同名问题以及一些sql bug

1.文件批量上传 ApiOperation(value "文件批量上传")PostMapping("/multipleImageUpload")Transactional(rollbackFor Exception.class)public Result multipleImageUpload(ApiParam(name "files",value "文件",required true) R…...

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机器学习——线性回归（sklearn）

目录一、认识线性回归 1. 介绍 2. 多元线性回归的基本原理（LinearRegression） 二、多重共线性 1. 介绍 2. 多重共线性详细解释三、岭回归（解决多重共线性问题） 1. 模型推导 2. 选取最佳的正则化参数取值四、Lasso&am…...

编程日记 2024/8/17 11:07:26

Go 语言切片(Slice) 15

在 Go 语言中，切片(Slice)是一种可以容纳多个值的数据结构，它可以被视为一个可变的数组。切片是一个引用类型，它可以容纳任意类型的值，可以是整数、字符串、浮点数、结构体等。切片的声明方式是使用 [] 语法，例如&am…...

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嵌入式开发--STM32G030C8T6，写片上FLASH死机CFGBSY和写入出错

故障现象1 G0系列，写片上FLASH时，经常死机，而且按复位键都没用，属于不断电都救不回来的那种死法。这种情况一般是由硬件置位了某个标志导致，只有断电才能故障复原。故障查找检查FLASH的相关寄存器，发现…...

编程日记 2024/8/17 11:05:21

通过Fiddler抓包保存网页上的视频（包括Bilibili、B站和其他视频站）亲测可用

本文仅供学习交流用途文中出现的信息仅为演示需要请勿以任何方法剽窃、盗用任何视频作者的任何视频有时候遇到一些素材想保存下来，但是网站不给保存，无论视频是否允许转载。这篇介绍一下最近发现的一个保存视频的方法。不会介绍Fiddler了&#xf…...

编程日记 2024/8/17 11:02:17

企业为什么需要安装加密软件

1. 数据保护防止数据泄露：加密软件通过对敏感数据进行加密处理，确保即使数据在传输或存储过程中被截获，也无法被未授权人员读取或利用，从而有效防止数据泄露。完整性保护：加密不仅保护数据的机密性，还通…...

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Spring Web MVC入门（下）

1. 响应 1.1 返回静态页面创建前端页面，如下图所示： <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Index页面</title> </head> <body>Hello,Spring MVC…...

编程日记 2024/8/17 10:58:12

uniapp app中使用柱状图折线图圆环图和饼图

实现思路借助echarts.min.js 搭配l-echart进行配置废话不多说上代码后自己百度了解配置项的意思就好下面代码是折线图的 ，柱状图和它一摸一样，只需要把line换成bar就好 <template><l-echart ref"chart"></l-echart> …...

编程日记 2024/8/17 10:56:10

jmreport测试数据库出现权限不足，此功能需要分配角色解决方法

目录前言1. 问题所示2. 原理分析3. 解决方法前言关于jmreport的补充可看官网：jmreport上线安全配置 1. 问题所示 jmreport测试数据库出现，出现如下所示的问题：权限不足，此功能需要分配角色！截图如下所示： 2. 原理分析对于原理分析的Bug，代表当前用户没有足够的…...

编程日记 2024/8/17 10:55:09

1. What is Machine Learning

1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning

1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系

1.3 Human Learning vs. Machine Learning

1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能

1.5 Two General Types of Learning 两种通用的学习类型

1.6 A Formal Definition about Machine Learning 机器学习的形式化定义

1.7 Three Key Elements in the Formal Definition 形式化定义的三要素

2. Three Parties of Machine Learning 机器学习的三个学派

3. Machine Learning Details

3.1 Difficulty in Understanding Machine Learning

3.2 How Machine Learning Works

3.3 Three Perspectives on Machine Learning

3.3.1 Why Three Perspectives

3.3.2 Learning Tasks

3.3.3 Learning Paradigms

3.3.4 Learning Models

4. Applications and Terminologies（术语，名词）

5. Three Perspectives Details

5.1 Tasks in Machine Learning

5.1.1 Classification

5.1.2 Regression（回归）

5.1.2.1 How Regression Works

5.1.2.2 Linear and Nonlinear

5.1.2.3 Applications and Algorithms

5.1.3 Clustering

5.1.3.1 How Clustering Works

5.1.3.2 Major Approaches of Clustering

5.1.4 Ranking

5.1.4.1 How Ranking Works

5.1.4.2 Major Approaches of Ranking

5.1.4.3 Applications and Algorithms

5.1.5 Dimensionality Reduction

5.2 Paradigms in Machine Learning

5.2.1 Supervised Learning Paradigm

5.2.1.1 Overview of Supervised Learning

5.2.1.2 Suitable Learning Tasks

5.2.1.3 Formal Description

5.2.1.4 Algorithms of Supervised Learning

5.2.1.5 Applications of Supervised Learning

5.2.1.6 Variants of Supervised Learning

5.2.2 Unsupervised Learning Paradigm

5.2.2.1 Overview

5.2.2.2 Suitable Learning Tasks

5.2.2.3 Algorithms of Unsupervised Learning

5.2.2.4 Applications of Unsupervised Learning

5.2.2.5 How Important Unsupervised Learning

5.2.3 Reinforcement Learning Paradigm

5.2.3.1 Overview of Reinforcement Learning

5.2.3.2 Types of Reinforcement Learning

5.2.3.3 New Algorithms of Reinforcement Learning

5.2.3.4 Applications of Reinforcement Learning

5.2.4 Relations and Other Paradigms

5.2.4 Models in Machine Learning

5.2.4.1 Probabilistic Models

5.2.4.2 Geometric Models

5.2.4.3 Logical Models

5.2.4.4 Networked Models

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