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
1.概述 执行引擎属于JVM的下层，里面包括：解释器、即时编译器、垃圾回收器。 执行引擎是Java虚拟机核心的组成部分之一。“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的，而虚拟机的执行引擎则是由软件自行
搭建LAMP Web服务器 在家中翻到了以前用的老电脑，在思索一番后，决定把这台电脑改造成一台Web服务器，作为我自己搭建博客的测试机器。 一、Linux服务器 LAMP中的L指的是Linux服务器，其中Linux服务器的版本众多，如，CentOS、Ubuntu等Linux版本，我自己选择了Cent
接了一个小杂毛项目，大概情形是这样的：ZWT先生开的店是卖拆片机的，Z先生不仅卖机器，还贴心地提供一项服务：可以根据顾客需要修改两个电机的转向和转速（机器厂家有给SDK的，但Z自己不会写程序）。厂家有配套一个调节器，调整参数时连接到拆片机的串口上，然后旋转按钮可以调速，拨码开关可以设定电机正转还是反
并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。 张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。 流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。
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」 决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决
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」 接前天 李沐：用随机梯度下降来优化人生！ 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同
自从2022年11月OpenAI正式对外发布ChatGPT依赖，AGI 这条赛道上就挤满了重量级的选手，各大头部公司纷纷下场布局。原本就在机器学习、深度学习领域占据No.1的Python语言更是继续稳固了自己AI一哥的位置。凭借着Microsoft 和 OpenAI 长期以来一直是紧密相连的合作伙伴
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」 今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— 优化 算法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 梯度下降优化算法是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一。它通过不断调整模型参数，使得损失函数
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」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯
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」 吴恩达：机器学习的六个核心算法！--> 线性回归 在许多实际场景中，简单的线性回归无法捕捉复杂的模式，这时候就该祭出我们多项式回归大法了，一种在数据分析和预测中常用的机器学习方法。 本文
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
搭建k8s高可用 高可用只针对于api-server，需要用到nginx + keepalived，nginx提供4层负载，keepalived提供vip(虚拟IP) 系统采用openEuler 22.03 LTS 1. 前期准备 因为机器内存只有16G，所有我采用3master + 1node 主
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 178/10000 1. 引言 吴恩达：机器学习的六个核心算法！， 通透！！十大回归算法模型最强总结， 突破最强算法模型，决策树算法！！ 急匆匆把 逻辑回归 给落下了，今天我们杀他
什么是心跳包（心跳机制） 先看一下wiki上的说法： 心跳包（英语：Heartbeat）在计算机科学中指一种周期性的信号，通过硬件或软件的形式来检测行为的正常与否，或者与计算机系统是否一致。[1] 通常，机器间会每隔几秒钟发送一次心跳包。 如果接收终端没有在指定时间内（通常是几个心跳包发送的时间间隔
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」 1. 引言 今天我们唠唠 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 之决策树算法。 决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。它通过一系列的决策规则将数据逐步划分，最终形成一个类似于树状结构的模
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」 今天我们来战 过拟合和欠拟合，特别是令江湖侠客闻风丧胆的 过拟合，简称过儿， Emmm 过儿听起来有点怪怪的 1. 楔子 机器学习模型是一种能够从数据中学习规律并进行预测的算法。我们希望
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 170+/10000 问：算法那么多，怎么修炼的过来 答：搞定最经典的，这些是低垂的果实 前几天发出吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 这篇文章，读者反馈很好，特别推荐阅读。 吴恩达
正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均...
日常Bug排查-连接突然全部关闭 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 最近碰到一个问题，一台机器上的连接数在达到一定连接数(大概4.5W)连接数之后会突然急速下降到几百。在应用上的表现就是大量的连接报错，系统失去
