算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、多目标优化、异步并行优化

​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类:模型参数和超参数。模型参数是模型通过训

上周热点回顾(7.1-7.7)

热点随笔: · 程序员失业日记1:工作五年,交接半天 (小码A梦)· 学习.NET 8 MiniApis入门 (tokengo)· C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架2024年6月简报 (追逐时光者)· 需求变更,代码改的像辣鸡 - 论代码质量 (2J)· 如何找到并快速上手一个开源项

WebRTC入门

效果展示 基础概念 WebRTC指的是基于web的实时视频通话,其实就相当于A->B发直播画面,同时B->A发送直播画面,这样就是视频聊天了 WebRTC的视频通话是A和B两两之间进行的 WebRTC通话双方通过一个公共的中心服务器找到对方,就像聊天室一样 WebRTC的连接过程一般是 A通过web

好消息!数据库管理神器 Navicat 推出免费精简版:Navicat Premium Lite

前言 好消息,前不久Navicat推出了免费精简版的数据库管理工具Navicat Premium Lite,可用于商业和非商业目的,我们再也不需要付费、找破解版或者找其他免费平替工具了,有需要的同学可以马上下载使用起来。 工具官方介绍 Navicat Premium Lite 是 Navicat 的

博客园商业之路:全园求偶遇,懂园子懂商业的创业合伙人

各方面的因素将园子的商业化强推到一个关口,2024年7月-9月是决定园子命运的一个季度,我们将拼尽所有力气找各种可能的突破口,不会有任何保留。 这个关口是最后关头,也是三年多来最好的时间窗口,天时地利最需要人和,找到对的人,最有可能在这个时间窗口,一将解园子二十年的商业化之愁。 园中(指博客园团队)

Advanced .Net Debugging 10:事后调试

一、介绍 这是我的《Advanced .Net Debugging》这个系列的第十篇文章。这篇文章的内容是原书的第三部分的【高级主题】的第八章【事后调试】。前面几篇文章,我们介绍了很多工具,可以帮助大家找出问题的所在。但是,有一类问题我们是没办法使用这些工具来解决的,那就是已经发布的程序。在程序发布

SpringBoot+mail 轻松实现各类邮件自动推送

一、简介 在实际的项目开发过程中,经常需要用到邮件通知功能。例如,通过邮箱注册,邮箱找回密码,邮箱推送报表等等,实际的应用场景非常的多。 早期的时候,为了能实现邮件的自动发送功能,通常会使用 JavaMail 相关的 api 来完成。后来 Spring 推出的 JavaMailSender 工具,进

【进阶篇】Java 项目中对使用递归的理解分享

笔者在最近的项目开发中,遇到了两个父子关系紧密相关的场景:评论树结构、部门树结构。具体的需求如:找出某条评论下的所有子评论id集合,找出某个部门下所有的子部门id集合。

Meilisearch 安装和使用教程

如今搜索功能已成为几乎所有应用不可或缺的一部分。无论是电商平台、内容管理系统,还是企业内部知识库,用户都期待能够快速、准确地找到他们需要的信息。然而,传统的搜索解决方案往往面临着诸多挑战:响应速度慢、相关性差、难以适应大规模数据、缺乏灵活性等。这些问题不仅影响用户体验,还可能导致用户流失,最终影响业

程序员失业日记1:工作五年,交接半天

最近发现越来越多的小伙伴被公司裁员,有的是因为公司业绩不景气被裁员,有的是因为压力太大离职。很多公司都在裁人、减员。找工作也比之前难。刚好去年我也被上家裁员了,正好做一个系列的日志,希望能帮到在找工作的你。 本文为第一篇失业日记:工作五年,交接只需要半天。 上午敲代码,下午HR谈话 离职那天天,一切

机器学习(三)——K最临近方法构建分类模型(matlab)

K最临近(K-Nearest Neighbors,KNN)方法是一种简单且直观的分类和回归算法,主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法,找到距离其最近的K个样本,然后通过K个样本的标签进行表决,预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候,有两个方面可调: 一是K值的大小,K一

Google 发布最新开放大语言模型 Gemma 2,现已登陆 Hugging Face Hub

Google 发布了最新的开放大语言模型 Gemma 2,我们非常高兴与 Google 合作,确保其在 Hugging Face 生态系统中的最佳集成。你可以在 Hub 上找到 4 个开源模型(2 个基础模型和 2 个微调模型)。发布的功能和集成包括: Hub 上的模型 Hugging Face T

《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-52- 字符串操作 - 下篇

1.简介 在日常的自动化测试工作中进行断言的时候,我们可能经常遇到的场景。从一个字符串中找出一组数字或者其中的某些关键字,而不是将这一串字符串作为结果进行断言。这个时候就需要我们对字符串进行操作,宏哥这里介绍两种方法:正则和字符串切片函数split()。 2.测试场景 宏哥在这里说一下,自己的胡诌的

博客园美化教程 可自制(附代码)

博客美化 由于有小伙伴需要这些好看的代码,我就把自己从网上整合的一些代码分享给各位。 主要参考了凌云_void大佬的博客 申请JS权限 第一步你需要申请一个博客, 审核通过之后在博客后台的设置中找到申请js权限 理由积极向上即可 通过后就可以开始后门的步骤了,差不多半个小时审核就会通过。 侧边栏公告

NumPy 差分、最小公倍数、最大公约数、三角函数详解

NumPy 助你处理数学问题:计算序列的差分用`np.diff()`,示例返回`[5, 10, -20]`;找最小公倍数(LCM)用`np.lcm()`,数组示例返回`18`;最大公约数(GCD)用`np.gcd.reduce()`,数组示例返回`4`;三角函数如`np.sin()`,`np.deg...

SpringBoot的Security和OAuth2的使用

创建项目 先创建一个spring项目。 然后编写pom文件如下,引入spring-boot-starter-security,我这里使用的spring boot是2.4.2,这里使用使用spring-boot-dependencies,在这里就能找到对应的security的包。

《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-51- 字符串操作 - 上篇

1.简介 在日常的自动化测试工作中进行断言的时候,我们可能经常遇到的场景。从一个字符串中找出一组数字或者其中的某些关键字,而不是将这一串字符串作为结果进行断言。这个时候就需要我们对字符串进行操作,宏哥这里介绍两种方法:正则和字符串切片函数split()。 2.测试场景 宏哥在这里说一下,自己的胡诌的

博客园商业化之路-众包平台:继续召集早期合作开发者

会员、周边、广告是园子现在维持生存的主要收入来源,而众包平台是园子未来实现商业化规模增长的希望所在。 今年5月开始的众包平台建设是万里长征,不仅需要融资,还需要找到合伙人组建新的团队。虽然当前既没有钱又没人,但万里长征已经迈出了第一步,采用企业微信+自己搭建的 gitlab 以原始的方式运营,已经做

面试官:为什么重写equals方法必须要重新hashCode方法?

网络上解释的很全面但是很枯涩,也有些难懂,其实就是为了保证当该对象作为key时哈希表的检索效率。如HashMap的get方法是分两步获取的 第一步通过key的哈希值找到对应的哈希桶 第二步通过equals方法来判断是否为同一个key(因为可能出现哈希冲突) 假设一个Student类有三个属性:学号、

安装nodejs易遇到的坑

@目录背景描述流程步骤小结 背景描述 我的服务器是centos7.9,打算先直接通过yum安装,但是yum不能指定node版本,我直接指定显示404找不到,然后我设置了下node下载的源,还是不行。那我走手动下载安装的方式吧 流程步骤 首先根据这篇文章要安装前置扩展 yum install cent