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。

掌握K-近邻算法：高效进行数据分类预测

在本次教程中，我们探讨了如何使用机器学习中的经典算法K-近邻（KNN）来进行数据分类。首先介绍了通过SciKit-Learn（即SK）库中的neighbors包来实现算法的过程。我们使用s phone s clean input方法来调整输入数据，准备好后，进一步采用split方法对数据集进行分割。在数据处理方面，提到了不同的数据集切分方法，包括使用SK自带的工具和手动编写代码进行分割。建模方面，介绍了如何使用neighbors包中的K-近邻分类器并讨论了如何设置K值（即算法中的"neighbors"数）。默认情况下，K值被设置为5，意味着算法会考虑与测试点最近的五个样本点来预测分类。训练模型采用fit方法，并将训练数据集传入。完成模型训练后，我们使用predict方法进行预测，并基于测试集计算了几项关键的性能指标，包括准确率、召回率和F1指标。课程强调了由于测试集是随机分配的，模型的性能指标在不同运行中可能会有所不同，但通常准确率会保持在95%左右。总的来说，课程提供了一种简洁的方法来运用K-近邻算法进行机器学习建模和预测。

探秘单层感知器：当分类遇上非线性难题

单层感知器作为一种基础的机器学习模型，经常被用于解决分类问题。在上节课中我们了解到，虽然单层感知器有效，但它面临着边界划分不精准等问题，尤其是在非线性问题上存在明显的局限性。举例说明，通过编程实验，容易观察到使用单层感知器对异或运算进行模型训练时，无法通过线性分割准确地分类结果。在数据设置上，定义了四组输入数据和对应的标签，并采用了SIGN函数作为激活函数，其中激活函数的输出根据正负值决定标签是1还是-1。训练过程包括权重初始化、学习率设置和感知器参数的迭代更新。尽管进行了多次迭代，但由于非线性的复杂性，单层感知器并没有达到一个满意的分类效果，训练最终以连续迭代100次后结束，并在坐标轴上绘制了分类界限。很明显，单层感知器在解决这类非线性分类问题上遇到挑战，提醒我们需要探索更高级的模型如多层神经网络来解决此类问题。

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。