欢迎关注【youcans的 AIGC 学习笔记】原创作品 GitHub Copilot 免费注册及在 VS Code 中的安装使用1. GitHub Copilot 功能介绍1.1 代码补全1.2 代码生成1.3 智能建议1.4 支持的语言和IDE集成工具2. 用户注册与申请2.1 个人订阅 GitHub Copilot2.2 取消订阅 GitHub Copilot2.3 免费，免费！2.3.1 GitHub 学生认证2.3.2 GitHub Copilot 教师 继续阅读

学习笔记（2019.11.9） 社会工程学概述 社会工程学，又简称为社工。它的大概意思就是欺骗或诈骗他人或引诱他人去为自己进行特定的行动，以达到搜集信息、欺诈、访问计算机系统的目的，而且在很多时候攻击者与受害者并没有面对面的接触。 社会工程学对一个攻击者而言的重要性不可小觑，同时作为安全人员，也要对社会工程学进行研究，这样才可以识破黑客的伎俩，更好的做好自己的工作& 继续阅读

OPNET学习笔记（一）：创建一个小型局域网并对比统计数据前言1、创建工程2、配置场景3、创建场景4、选择统计量5、结果显示6、创建对比场景并对比7、总结 前言 关于OPNET的安装教程网上已经有很多，大家可以自行寻找，需要注意的是环境变量的配置一定要找对位置，包括OPNET的环境变量和C++的环境配置，如果一开始运行场景时有大量错误基本上就是环境变量没有配置好&#xff0 继续阅读

最近在研究利用深度学习对气象数据进行降尺度的方法，偶然发现这一篇论文及其提及到的规范化降尺度库，便安装以供实验。GitHub - carlos-gg/dl4ds: Deep Learning for empirical DownScaling. Python package with state-of-the-art and novel deep learning algorithms for empirical/statistical downscaling of 继续阅读

           像上面的命令，有很多Linux会友好地告诉你Git没有安装，还会告诉你如何安装Git。          如果你碰巧用Debian或Ubuntu Linux，通过一条sudo apt-get install git就可以直接完成Git的安装，非常简单。          老一点的Debian或Ubuntu Linux，要把命令改为sudo apt-get install git-core&#xff0 继续阅读

大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目，可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang： { “ai_tutor”：{ “作者”: “JushBJJ”, “name”: “Ranedeer 先生”, “ 继续阅读

图源：unsplash毋庸置疑，Python是如今最受欢迎的机器学习语言。虽然机器学习框架使用CUDA C / C ++之类的语言进行实际运算，但它们都提供了Python接口。这也是为什么大多数机器学习从业人员都工作中都使用Python。而机器学习基础设施——Cortex的代码库88.3％都是Go语言编写的。图源：Cortex GitHub大规模部署模型不同于编写调用PyTorch和TensorFlow函数的P 继续阅读

Cursor——ChatGPT的替代品【笔记】前言推荐Cursor——ChatGPT的替代品下载登录使用高级另外最后 前言 2023-3-31 22:00:44 以下内容源自《笔记》 仅供学习交流使用 推荐 什么？ 你还没用过 Cursor？ 智能 AI 代码生成工具 Cursor 安装和使用介绍 Cursor AI IDE 开发者工具 【黑科技】任何人都可以白嫖最强AI！！！ Cursor——Ch 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

💥1 概述 本代码说明了“最小二乘支持向量机”在学习偏微分方程 （PDE） 解方面的应用。提供了一个示例，并将获得的结果与精确的解决方案进行比较。 📚2 运行结果 部分代码： clc; clear all; close all warning('off','all') a0=0; b0=1; n=11; h=( 继续阅读

超参数指的是，比如各层的神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值，模型的性能就会很差。 那么如何能够高效地寻找超参数的值的方法 验证数据 之前我们使用的数据集分成了训练数据和测试数据，训练数据用于学习测试数据用于评估泛化能力。 下面要对超参数设置各种各样的值以进行验证。这里要注意的是不能使用测试数据评估超参数的性能。这一点非常重要，但也容易被忽视。为什么不能使用测试数据评估超参数的性能&# 继续阅读