# Spring与机器学习的结合
在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为各种应用中不可或缺的一部分。而Spring作为一个强大的Java框架，也可以与机器学习技术相结合，构建出高效和可扩展的系统。本文将探讨如何使用Spring框架实现机器学习模型的简单部署，同时提供代码示例，类图，和序列图以帮助更好地理解这个过程。
## 1. 机器学习基础
机器学习使计算机能够从数据中学习并自我改进。最常见
原创
2024-10-24 06:06:45
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Spring简介：是一个开源框架，是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构，分层架构允许您选择使用哪一个组件，同时为 J2EE 应用程序开发提供集成的框架。Spring学习方法：一、首先Java的基础、面向对象的基础和设计模式的基础知识是必不可少的。关于设计模式我觉得不用学太多，但以下三个模式是学习Spring必不可少的：factory模式（包括简单工厂和抽象工厂
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2023-11-17 15:51:46
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一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
461阅读
原创
2022-08-02 18:56:08
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数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
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2024-04-28 15:22:52
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SpringBoot1. SpringBoot简介1.1 入门案例1.2 SpringBoot项目快速启动1.3 SpringBoot概述2. 基础配置2.1 配置文件格式2.2 yaml2.2.1 yaml格式2.3 yaml配置文件数据读取（三种）2.4 多环境配置2.4.1 yaml文件配置2.4.2 properties文件2.4.3 多环境启动命令格式2.4.4 多环境开发兼容性问题（
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2024-09-26 16:16:27
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# 机器视觉与机器学习
## 引言
随着智能技术的迅猛发展，机器视觉和机器学习已成为当今科技领域中备受关注的两个热点。机器视觉指的是计算机系统通过摄像头和图像处理技术来获取和理解图像信息，而机器学习是让计算机通过算法自主学习并进行决策的一种技术。这两者的结合，使得机器能够“看懂”世界，并做出智能化的反应。
## 机器视觉的基本概念
机器视觉的核心是通过图像传感器获取图像，利用算法处理图像，
原创
2024-09-07 05:36:59
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一、参考资料1. 课程简介2. 推荐系统算法简介3. 推荐系统评测4. 数学基础5. 机器学习概述6. 监督学习7. python
原创
2022-09-14 10:33:58
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我的理解是这样的:1.人工智能:给机器赋予人类的智能,让机器能够像人类那样独立思考.当然,目前的人工智能没有发展到很高级的程度,这种智能与人类的大脑相比。。
数据挖掘重在发现数据间的相关关系,数据分析,发现价值!机器学习好像重在决策学习,自适应方面吧!个人拙见查看原帖>>。
数据挖掘,机器学习,自然语言处理三者的关系:1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同,彼此之间既有联
原创
2021-07-22 10:41:25
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这三个领域或学科交叉和重叠部分很多，数据挖掘，机器学习和统计学习的概念一直有或多或少的混淆，希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。 数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要
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2024-06-04 23:37:10
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随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图
Python机器学习
学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 -它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。基本上，机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预。现在问题是如何开始和完成这种学习？它可以从数据的观察开始。数据可以是一些示例，指令或一些直接经验。然后在
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2023-07-29 16:10:49
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1.机器学习与数据挖掘的区别：数据挖掘 (data mining): 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)数据挖掘是从现有的信息(existing information)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传
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2023-11-09 22:31:37
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一、什么是机器学习什么是机器学习？机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习 supervised learning;非监督学习 unsupervised learning;半监督学习 semi-supervised learning;强化学习 reinforcement learning;监督学习是不断向计算机提供数据(特征)，并告诉计
# SDN与机器学习的融合探索
## 引言
软件定义网络（SDN，Software Defined Networking）是一种网络架构，通过将网络的控制层与数据层分离，使得网络管理和配置变得更加灵活和高效。而机器学习（Machine Learning）作为一个快速发展的技术领域，能够从数据中学习和发现模式，帮助我们实现更智能的网络管理。本文将探讨SDN与机器学习的结合，对两者的概念进行介绍，
引言在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习(Data Mining)以及数据挖掘(Machine Learning)是两个高深的领域。在笔者看来，这是一种过高”瞻仰“的习惯性错误理解（在这里我加了好多定语）。事实上，这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入，不同之处仅在于了更多的数学知识（主要是统计学），在后面的文章中我会努力将这些数学
pandas里面的对于数据操作比如where，drop以及dropna等都会有一个属性：inplace，这个单词意思是原地，如果inplace=true代表数据本身要返回（原地数据也会被改变）；如果inplace=false（默认）代表只是返回数据一个副本（copy，原数据并不会被改变）。 Data
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2018-06-04 09:59:00
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了解基本的机器学习原理及算法学习利用机器学习算法解决应用问题的能力掌握sklearn库中常用机器学习基本调用方法，避免重复造车1：机器学习简介机器学习的目标：机器学习是实人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据和经验进行学习，改善具体算法的性能。多领域交叉，涉及概率论，统计学，算法复杂度理论等多门学科。广泛应用于网络搜索，垃圾邮件过滤，推荐系统，广告投放，信用评价，欺诈检测、股票交易和医疗诊
原创
2021-04-25 22:42:20
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数据和学习现在，机器学习中的数据主要有两种类型：“标记”和“未标记”。标记数据包含与输出映射的输入，以便模型可以学习模式并验证自身以提供更好的答案。通常，这种方法称为监督学习，它需要人工干预来提供标签。监督学习还具有很高的准确性，因为模型可以根据映射准确地确定模式。然而，对于未标记的数据，不费点力气就很难预测输出。该模型需要找到自己的模式并根据某些参数将事物组合在一起。这种技术称为“聚类”，这种类
原创
2023-09-21 11:39:05
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# 机器学习与偏微分方程（PDE）的结合
在过去的几十年里，机器学习已经在许多领域取得了显著的成功。与此同时，偏微分方程（PDE）作为数学和物理领域的重要工具，被广泛应用于工程、物理、金融等科学问题中。最近的研究表明，将机器学习技术与PDE相结合，可以极大地提升数值求解和模型预测的效率与准确性。
## 机器学习与PDE的基本概念
**偏微分方程（PDE）** 是一种包含未知函数及其偏导数的方
