大数据基础：Hadoop之HDFS重点架构原理
文章目录 Hadoop之HDFS重点架构原理 一、什么是Hadoop 二、HDFS简介 三、HDFS架构 3.1、NameNode 3.2、SecondaryNameNode 3.3、DataNode 3.4、Client 四、fsimage和editslog合并 五、Block副本放置策略 六、读写流程 6.1、HDFS写文件流程 6.2、HDFS读文件流程 Hadoop之HDFS重点架构原理 一...
机器学习原理之 -- 随机森林分类：由来及原理详解
随机森林分类器是机器学习中一种强大且灵活的集成学习方法。它通过构建多棵决策树并结合其结果来提高分类精度和稳定性。本文将详细介绍随机森林分类器的由来、基本原理、构建过程及其优缺点。 二、随机森林的由来 随机森林（Random Forest）由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出。其基础源自于Bagging（Bootstrap Aggregati...
Transformer动画讲解 - 工作原理
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。 Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。 阶段一：Embedding（向量化） “Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习...
计算机组成原理——寄存器
部分： 加法器（Add）：执行两个输入信号的加法运算。寄存器（Reg）：存储加法器的输出结果。使能信号（en）：控制寄存器是否更新其存储的值。时钟信号（C）：控制寄存器在时钟上沿时更新存储的值。 工作原理 输入信号： B：输入数据信号，值为600（0x258）。A：寄存器输出的存储值，初始值为900（0x384）。 加法运算： 加法器执行输入信号B与寄存器输出A的加法运算。结果：600 + 900 =...
41.HOOK引擎设计原理
上一个内容：41.HOOK引擎设计原理 在一个游戏里通过hook来完成各种各样的功能，比如hook点是a、b、c，然后a点会有它自己所需要的hook逻辑，b、c也是有它们自己的hook逻辑（hook逻辑指的是hook之后要做的事），hook引擎解决的问题是不管有多少个hook点，只要调用一个系统性的函数就可以让hook点与它的逻辑做一个绑定，也就是hook引擎解决的是频繁的手动写hook与绑定它对应的...
安全继电器和普通继电器的区别，工作原理和原理图，电气图
安全继电器和普通继电器工作原理 普通继电器： 普通继电器是一种电磁开关装置，利用电磁铁的吸力来控制机械触点的闭合和断开。其基本工作原理如下： 电磁线圈：当线圈通电时，会产生磁场。铁芯和衔铁：磁场会使铁芯吸引衔铁，带动机械触点动作。触点切换：衔铁的动作会使触点从初始位置（常开或常闭）切换到相反位置（闭合或断开），从而实现电路的接通或断开。 安全继电器： 安全继电器专用于安全相关的应用场景，其设计考虑了更...
神经网络回归原理详解及Python代码示例
神经网络回归原理详解 神经网络回归（Neural Network Regression）是一种使用神经网络来解决回归问题的方法。神经网络是一类模仿人脑神经元连接模式的算法，能够捕捉复杂的非线性关系。神经网络回归通过一系列神经元层（层）对输入数据进行处理，最终输出连续值。 目录 神经网络回归原理详解 1. 神经网络的基本结构 2. 前向传播 3. 损失函数 4. 反向传播 5. 优化算法...
【机器学习】K-Means算法详解：从原理到实践
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 K-Means算法详解：从原理到实践引言1. 基本原理1.1 簇与距离度量1.2 初始化与迭代 2. 算法流程3. 参数选择与优化4. 优缺点分析优点缺点 5. 实际应用案例5.1 客户细分5.2 文档分类5.3 图像分割 6. 结语 K-Means算法...
Java 集合框架：HashMap 的介绍、使用、原理与源码解析
现。它允许使用键值对存储数据，键和值都可以是任意对象；它实现了 Map 接口，允许通过键来存取值。它还实现了 Cloneable 和 Serializable 接口，支持克隆和序列化。 内部结构和工作原理： 桶化哈希表：HashMap 使用桶（数组）来存储键值对。每个桶中的节点链表用于处理哈希冲突；树形桶：当一个桶中的节点数达到 TREEIFY_THRESHOLD（8），桶会被转化为树结构（TreeN...
ChatGPT 是如何工作的？——通俗易懂的原理简介
目录 1. 什么是 ChatGPT？ 1.1 基本定义 1.2 发展历史 2. ChatGPT 的工作原理 2.1 Transformer 架构 2.1.1 自注意力机制（Self-Attention） 2.1.2 多头注意力（Multi-Head Attention） 2.2 预训练和微调 2.2.1 预训练 2.2.2 微调 2.3 输入处理和输出生成 2.3.1 输入处理 2.3.2 输出生成 ...