机器学习

Python Ray 分布式计算应用Ray 除了 Tune 做超参搜索，其实是一整套「分布式 Python / AI 计算平台」，常用的几块可以按这个层次来理解：

编程设计366

pandas 中 DataFrame、mean()、groupby 和 fillna 函数的核心作用运行效果图：

学历真的很重要

PyTorch 机器学习工作流程基础 - 完整教程来源: Learn PyTorch for Deep Learning - Chapter 01 作者: Daniel Bourke (Zero to Mastery) GitHub: pytorch-deep-learning 适用 PyTorch 版本: 1.12+

Softmax回归：原理、实现与多分类问题的基石本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

初九之潜龙勿用

在openEuler操作系统基础上实现机器学习开发以及openEuler优势分析我们都知道，openEuler 作为华为开源的企业级 Linux 操作系统，凭借对鲲鹏架构的深度定制优化、经过工业级验证的稳定内核性能以及持续扩容的开源生态支持，已成为机器学习开发领域的优选底座。其内核层面针对异构计算场景设计的智能算力调度机制，能够动态分配 CPU、GPU 及 NPU 等硬件资源，精准匹配机器学习任务中数据预处理、模型训练与推理部署的差异化资源需求，显著提升算力利用率；同时，系统原生支持 Docker、Kubernetes 等容器化技术与轻量化虚拟化方案，可实现机器学习环境的快速部署、灵

Day31 PythonStudy@浙大疏锦行

【机器学习】30 基于内容的过滤算法协同过滤主要是通过已有的用户评分来推荐，而基于内容的过滤不仅利用已有用户评分，还会利用用户和事物的特征来推荐，所以比协同过滤效果更好

极客BIM工作室

ControlNet里的“隐形连接器”：零卷积（Zero Convolution）的工作流程你有没有好奇过：ControlNet为什么能在不“废掉”Stable Diffusion（SD）预训练能力的前提下，精准控制图像生成？

当机器学习遇上生态学：BIOMOD2案例详解物种分布模拟与未来气候情景预测BIOMOD2是一个R软件包，用于构建和评估物种分布模型（SDMs）。它集成了多种统计和机器学习方法，如GLM、GAM、SVM等，允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式，BIOMOD帮助研究者评估气候变化、生境丧失等因素对生物多样性的潜在影响。

服务器电源外观检测智能化机器视觉解决方案在数据中心和云计算快速发展的今天，服务器作为信息处理的核心设备，其稳定性和可靠性至关重要。服务器电源作为服务器的心脏，承担着将电流转换为稳定直流电的关键任务。然而，在电源生产过程中，微小的外观缺陷，如螺丝漏装、螺丝歪斜、标签缺失或条码错误，都可能导致电源模块在使用过程中出现接触不良、散热异常甚至短路等严重问题。

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黑客思维者

Python 机器学习TensorFlow 2.x 入门实战：CNN/RNN/Transformer深度学习领域里，CNN、RNN、Transformer就像工程师的“三板斧”——CNN擅长捕捉空间特征，是图像任务的基石；RNN专注时序依赖，撑起了早期NLP的半壁江山；Transformer凭借自注意力机制，成为如今大模型的核心骨架。

DAY27 pipeline管道作为零基础学习者，我们会用 “生活类比 + 极简代码 + 分步拆解” 的方式学习，全程不跳步骤，每个知识点都配可直接运行的代码，确保你能看懂、能复现。

一招定胜负

机器学习开篇目录机器学习定义机器学习过程机器学习的库scikit-learn（简称sklearn)怎么学习机器学习

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一招定胜负

机器学习预备知识：numpy、pandas、matplotlib库正式开启机器学习的学习之前，我们需要掌握numpy(处理矩阵的库），panda（处理表盒的库）那么reshape()方法返回的是视图还是副本呢？

数据标记与内容标注区别解析这两个术语在实际使用中经常互换，但可以这样理解其核心：元数据，即“关于数据的数据”。它不直接描述数据内容的细节，而是描述数据的背景、属性、结构和上下文信息。

集成式人机交互与底层驱动系统设计说明书模块名称： stm32_keyboard_control 核心节点： keyboard_control_node 固件对应： USER/main.c (STM32 Firmware) 适用阶段：硬件调试 / SLAM 建图预备

【机器学习】28-29 推荐系统 & 推荐系统实现接下来介绍推荐系统，以电影推荐为例记有nun_unu个用户，nmn_mnm个电影，用户对这些电影有些有评分，而有些没有评分，用r(i,j)=1r(i, j) = 1r(i,j)=1表示用户j对第i个电影有评分