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摘要: 目录1、归一化 Normalization1.1、归一化目的1.2、归一化本质1.3、最大值最小值归一化1.4、Z-score标准化2、正则化 Regularization2.1、过拟合欠拟合2.2、套索回归(Lasso)2.3、岭回归(Ridge)3、线性回归衍生算法3.1、Lasso算法使用3. 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:51 凫弥 阅读(386) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录1、梯度下降1.1、无约束最优化1.2、梯度下降1.3、梯度下降公式1.4、学习率1.5、全局最优化1.6、梯度下降步骤1.7、代码模拟梯度下降2、梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同2.2、线性回归梯度更新公式2.3、批量梯度下降BGD2.4、随机梯度下降SGD2.5、小批量梯度下降MBGD2 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:47 凫弥 阅读(526) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 字体加密 5、JS 逆向实战案例解析5【字体加密】 1、什么是字体加密 字体加密是页面和前端字体文件想配合完成的一个反爬策略。通过css对其中一些重要数据进行加密,使我们在代码获取的和在页面上看到的数据是不同的。 2、猫眼案例 前端人员通过使用font-face来达到这个目的,font-face是C 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:39 凫弥 阅读(488) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录代码调试多元线性回归1、基本概念1.1、连续值1.2、离散值1.3、简单线性回归1.4、最优解1.5、多元线性回归2、正规方程2.1、最小二乘法2.2、多元一次方程举例2.3、矩阵转置公式与求导公式2.4、推导正规方程 \(\theta\) 的解2.5、凸函数判定3、线性回归实战3.1、使用正规 阅读全文
posted @ 2025-06-11 17:03 凫弥 阅读(529) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 3.5 Swarm搭建Multi-Agent智能体 3.5.1 简介 Swarm是OpenAI于2024年10月12日开源的多智能体编排框架,旨在简化多智能体系统的构建、协调和部署。 其设计强调轻量级、高度可控和易于测试,适用于处理大量独立功能和指令的场景。Swarm框架还是一个拥有目前最最强Age 阅读全文
posted @ 2025-06-09 15:43 凫弥 阅读(517) 评论(0) 推荐(0)
摘要: # 今日内容 # 1 企业级-Dify服务器搭建 ## 1.1 虚拟机安装 ### 1.1.1 处理器架构 ### 1.1.2 VMware Workstation Pro安装 ### 1.1.3 创建虚拟机 ### 1.1.4 安装Centos Stream 9 ## 1.2 远程链接工具Fina 阅读全文
posted @ 2025-06-09 11:24 凫弥 阅读(892) 评论(0) 推荐(0)
摘要: numpy 为什么使用jupyter notebook NumPy quickstart Numpy 进阶 pandas 04-Pandas 核心数据类型.ipynb 05-Pandas 数据处理.ipynb 06-Pandas 高级数据处理.ipynb Matplotlib绘图 Matplotli 阅读全文
posted @ 2025-06-08 19:51 凫弥 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ​ 模块1:Python基础 模块概述 欢迎来到本书的第一模块——Python基础!在这个模块中,我们将为您介绍Python编程语言最基础、最重要的概念和技术。 我们将从变量开始,通过学习运算符操作基本数据类型完成对于语句的学习,这是构建任何程序的基础。随后,我们将深入研究高级数据类型,包括列表和字 阅读全文
posted @ 2025-06-08 19:40 凫弥 阅读(467) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、机器学习概述 1.1、什么是机器学习 机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)领域的一个子集,它主要关注如何让计算机系统通过经验学习(数据)并自动改进性能。机器学习算法可以让计算机从数据中学习模式和规律,而无需显式编程。这些算法能够 阅读全文
posted @ 2025-06-08 19:00 凫弥 阅读(405) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 0 今日内容 # 1 Dify介绍 ## 1.1 Dify是什么 ## 1.2 官网-文档 ## 1.3 Dify社区版-专业版-教育版 ## 1.4 Dify 云服务使用 # 2 Dify开发环境介绍 ## 2.1 最低机器要求 ## 2.2 Docker,Docker-compose 介绍 ## 阅读全文
posted @ 2025-06-06 14:26 凫弥 阅读(1935) 评论(0) 推荐(0)
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