冒着开除的风险,让我们解密图书管理之校长看完直夸好IO流下篇
好买网(www.goodmai.com)IT技术交易平台图书管理系统IO流版之下集1.前言  鹏之徙于南冥也,水击三千里,抟扶摇而上者九万里,去以六月息者也。上一篇,我们冒着大不为,为大家分析了基本思想,对于继上一篇的学习,我们初步了解了学校图书馆管理系统的大概框架,相信大家对于这个项目也有了一定的想法,接下来跟进博主走进这背后的是与非吧,让我们来完善它
黎明之道 黎明之道
4年前
天池比赛数据挖掘心电图模型融合
Task5:模型融合5.1学习目标学习融合策略完成相应学习打卡任务5.2内容介绍https://mlwave.com/kaggleensemblingguide/https://github.com/MLWave/KaggleEnsembleGuide模型融合是比赛后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式。1
Stella981 Stella981
4年前
Linux基础入门教程
Linux基础入门教程\Linux学习路径!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/051efeed231c3834b36ae1090f18c56b341.png)Linux学习者,常常不知道自己改怎么学习linux:Linux初级,也就是入门linux
Stella981 Stella981
4年前
C语言哈希表uthash的使用方法详解(附下载链接)
工科生一枚,热衷于底层技术开发,有强烈的好奇心,感兴趣内容包括单片机,嵌入式Linux,Uboot等,欢迎学习交流!爱好跑步,打篮球,睡觉。欢迎加我QQ1500836631(备注CSDN),一起学习交流问题,分享各种学习资料,电子书籍,学习视频等。uthash简介  由于C语言本身不存在哈希,但
幂简集成 幂简集成
5个月前
2025年最佳语音转文字API比较:一个报表31项指标近200条数据
语音转文字API是一种技术工具,能够将语音输入转换为可编辑的文本。此API广泛用于提高信息处理效率,支持语音指令识别及自动化文档生成。在实际应用中,它对于增强用户交互体验、提高生产力具有重要意义。主要使用场景包括客服系统中的自动记录、会议纪要生成、语言学习
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时
数据堂 数据堂
2年前
深度学习在语音识别中的应用及挑战
一、引言随着深度学习技术的快速发展,其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率,并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音
小万哥 小万哥
1年前
Python 机器学习入门:数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能(AI)的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中,数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例: