逸风尊者

特征选择与稀疏学习是机器学习中重要的技术，主要用于提升模型的性能和可解释性，特别是在高维数据场景中（如文本处理、生物信息学）。...

贝叶斯分类器是一种基于 贝叶斯定理 的统计分类方法，广泛用于文本分类、垃圾邮件检测和图像识别等任务。...

LangChain 是一个强大的 Python 和 JavaScript 开源库，用于构建与大语言模型（LLMs）集成的应用程序。...

支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种用于分类和回归任务的监督学习算法，尤其在小样本、高维数据的分类问题中表现优异。...

1. 什么是GNN？ 图神经网络是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。它能有效捕捉节点、边及其局部邻域结构的特征，并生成节点、边或整个图的嵌入表示。...

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种深度学习模型。它采用...

循环神经网络（RNN）是一类专门处理序列数据的神经网络模型，适用于时间序列、文本、音频等具有顺序性的数据。RNN的核心特性是其循环结构，使得它能够利用输入的上下文信息。 1...

基于 Spring Boot 开发 Web 应用，并通过 Docker 和 Kubernetes 实现部署。 1. 开发 Spring Boot Web 应用 项目结构 创...

前馈神经网络是最基础的一类人工神经网络结构，也是深度学习的起点。它是由多层人工神经元按照顺序连接组成的模型，信息从输入层逐步向输出层传递（前向传播），没有循环或反馈。...

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理数据具有格点结构（如图像）的深度学习模型。CNN尤其擅长处理图像数据，广泛应用于图像分类、目标检测等领域。...

决策树（Decision Tree）是一种树形结构模型，用于解决分类和回归问题。它通过一系列的规则将数据逐步划分，最终实现目标预测。决策树模型直观、易解释，是许多机器学习方...

线性模型是机器学习中最基础且最重要的一类模型，适用于分类、回归等任务。 其核心思想是通过线性关系建模数据输入与输出之间的关系。 1. 什么是线性模型？ 线性模型的假设：输出...

背景描述 我们获取了爬虫收集的微博数据，其中每条记录包含微博内容、发布时间、关键词等。 目标是分析微博热点，确定指定时间段内出现频率最高的关键词，进而揭示热门话题。...

Redis Watchdog 是分布式锁机制中一个关键的设计，用于解决锁在任务执行过程中可能因超时而释放的问题。它通过自动续期机制，确保锁在任务执行未完成时仍然有效。...

Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 客户端库，它不仅仅封装了对 Redis 的基本操作，还提供了一些高级特性，如分布式锁、分布式集合、分布式队列等。它的...

伪随机数和真随机数是计算机科学和统计学中非常重要的概念。理解它们之间的差异有助于选择合适的随机数生成方案。 伪随机数 定义：伪随机数（Pseudorandom Number...

在 Java 中，对象转化成字节流的过程通常称为序列化。序列化后的字节流包含对象的字段值以及一些其他信息，用于对象恢复或在网络上传输。...