用Python搭建Hopo网络，玩转数字图像识别

掌握朴素贝叶斯：哪个模型对鸢尾花分类更准确？

本次课程中，探讨了朴素贝叶斯算法中的三种不同的模型：多项式模型、伯努利模型和高斯模型，并以鸢尾花数据集为例进行实际应用演示。首先，我们对鸢尾花数据集进行了标准化处理，并将其划分为训练集和测试集。随后，利用多项式模型进行训练与预测，并观察到虽然具有较高的准确率，但召回率和F1值并不理想。接着更换为伯努利模型进行测试，结果依然不太好。最终使用高斯模型进行训练和预测，结果显示在这个连续性数据集上，高斯模型能提供最佳的性能，准确率、召回率以及F1值均达到百分之百。混淆矩阵也显示了预测的准确性。课程强调，对于连续型数据的分类问题，高斯模型可能是更佳的选择。同时，课程也提醒学习者注意到数据集的划分可能对模型的性能有一定的影响。

如何利用单层感知器神经网络进行简单分类

视频中介绍了单层感知器神经网络的构建、运作及其在二维数据分类问题中的应用。内容主要涵盖了如何根据给定二维坐标的数据集，结合它们的标签值，构建出一个具有三个输入节点的神经网络（包含一个偏置节点，并设置为永远等于1）。接下来，解释了网络中权值的初始化以及如何利用随机数初始化这些权值；这里特别强调了学习率的设定，并采用签名函数作为激活函数。然后，视频详细介绍了权值更新的过程；这包括计算神经网络预测输出与标签真实值之间的误差，以及如何根据这个误差进行权值的调整。调整使用了梯度下降策略，其中整合了矩阵运算以加快计算效率。视频还讲述了如何通过迭代过程来优化权值，并展示了神经网络在不同迭代下分类效果的可视化，其中用一条直线来表示分类的界限，并且解释了这条界限如何通过网络权值来定义。

梯度下降法：实现机器学习模型的高效优化

在本节内容中，我们主要学习了梯度下降法，这是一个广泛应用于机器学习和深度学习领域的优化算法。通过迭代优化，梯度下降法可调整参数（如线性回归中的θ0和θ1）以最小化给定的代价函数（cost function），从而求得数据最佳拟合。该算法的核心步骤是计算代价函数的梯度，并沿着降低代价的方向更新参数。我们讨论了学习率α的概念，它控制着参数更新的步长，其设置对算法性能影响极大：过大可能导致震荡，过小则会导致收敛过慢。同时，说明了参数更新的同步性，即应同时计算所有参数的更新值后再统一更新，以防止出现优化路径的偏差。最后，我们了解到，针对凸函数的梯度下降法可以保证找到全局最小值，而对于非凸函数，则可能收敛至局部最小值。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

Oracle19c快速安装过程

视频展示了在虚拟机环境中安装和配置Oracle数据库的过程，包括准备工作、安装必要的软件包、创建和配置数据库用户以及相关权限设定，最终通过命令行工具进行数据库的启停和监听状态检查。过程中还涉及到了配置文件的修改、字符集设置及CDB与PDB的概念。操作旨在通过命令行工具提高数据库安装、配置的效率和简化管理过程，适合于那些需要在无图形界面环境中部署数据库的技术人员。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。