软件项目管理 3.5.敏捷生存期模型

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战骆驼_代码狂魔程序员的法宝人工智能 django python neo4j 知识图谱
关注我，后期文章全部免费开放，一起推进AI医疗的发展核心主题：如何构建95%准确率的智能导诊系统？技术突破：结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型（PyTorch）fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？ openwin_top 量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程，以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例：1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中，数据是最重要的资产。收集的数
异步编程中的并发编程优化 AI天才研究院架构师必知必会系列自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.简介2.基本概念术语说明什么是异步编程？为什么要异步编程？浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化？3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7
深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践 eahba 数据库 python 开发语言
在当前数据驱动的时代，对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一
众多主播都在用的超有趣桌面小宠物！开开心心_Every 宠物 virtualenv eclipse python django pygame java
BongocatMver是一款主播直播必备萌系插件，是一款开源软件。软件由国外一个高中生kuroni开发出来，让手鼓猫中的手臂可以跟随鼠标，按键的操作而发生动作。萌系的猫咪造型以及键盘映射的交互动画，十分适合游戏主播、绘画主播、音游主播在直播时使用的虚拟造型插件，可以给你的直播间或视频带来无限的元气。软件采用Live2d模型来实现自定义形状，用户可以根据自己的设定来更换不同形状的猫。精准的面部捕捉
鸿蒙特效教程06-可拖拽网格苏杰豪鸿蒙特效教程 HarmonyOS Next harmonyos 鸿蒙华为
鸿蒙特效教程06-可拖拽网格实现教程本教程适合HarmonyOSNext初学者，通过简单到复杂的步骤，一步步实现类似桌面APP中的可拖拽编辑效果。效果预览我们要实现的效果是一个Grid网格布局，用户可以通过长按并拖动来调整应用图标的位置顺序。拖拽完成后，底部会显示当前的排序结果。实现步骤步骤一：创建基本结构和数据模型首先，我们需要创建一个基本的页面结构和数据模型。我们将定义一个应用名称数组和一个对
LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产出artifact 龙焰智能 langchain artifact ToolCall BaseTool 工具产物 ToolMessages
LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产出artifact本篇摘要14.LangChain组件Tools/Toolkits详解14.5返回产出artifact14.5.1定义工具14.5.2使用ToolCall调用工具14.5.3与模型一起使用14.5.4从子例化BaseTool返回参考文献本章目录如下：《LangChain组件Tools/Toolkits详解（1）—
计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答部分分式计算机网络
计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程，旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。以下是计算机网络课程内容的详细介绍，涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。掌握常见的通信协议及其功能（如HTTP、FTP、DNS等）。学会网络设备（
JS基础-事件模型(事件&事件流&自定义事件&事件冒泡/代理) LYFlied html&浏览器 javascript 事件模型事件流前端面试
文章目录一、事件与事件流二、事件模型1.DOM0级模型2.IE事件模型3.DOM2级模型4.DOM3级事件处理方式三、事件对象四、事件绑定与解除1.事件绑定1.1对象.on事件名字=事件处理函数1.2.对象.addEventListener("没有on的事件名字",事件处理函数,false)3.对象.attachEvent("有on的事件名字",事件处理函数);2.解除绑定五、EventWrapp
vLLM - 查看模型是否支持云客Coder 人工智能
支持的模型：https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html要确定是否支持给定模型，您可以检查HF存储库中的config.json文件。如果"architectures"字段包含下面列出的模型架构，那么理论上应该支持它。查看模型架构查看模型的config.json中的architecturescat~/.cache/huggin
Android Jetpack 应用架构指南小李子学编程 Android 开发文档指南 android android jetpack 学习
AndroidJetpack应用架构指南本指南涵盖Android应用开发的最佳实践和推荐架构，助力开发者构建健壮高效的应用程序。。前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考
回答我！！！如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？茫忙然计算机网络网络
刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层（PhysicalLayer）——交通工具和道路快递中的比喻：卡车、飞机、轮船等运输工具，以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能：负责将包裹（数据）从一个地点物理传输到另一个地点，不关
stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频微丽宝 AI工具人工智能 3d 音视频
StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型，能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频，最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型人工智能
一、开篇：AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代，灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担"认知苦力"，在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程：通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值：智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
186.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解 harmonyos-next
温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解效果演示1.数据模型设计1.1ListInfo类@ObservedexportclassListInfo{//列表项数据结构icon:ResourceStr='';//图标资源name:Resource
【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
【论文阅读】实时全能分割模型万里守约论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
Windows10本地部署Dify+Xinference 橘长长长 AI相关 ai dify xinference glm4
目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型2.对话窗口验证
论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts CSPhD-winston-杨帆论文阅读论文阅读人工智能
总目录大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现 LittleNyima Diffusion Models 笔记机器学习深度学习
论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts 开心星人论文阅读论文阅读
还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
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深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
架构师必知必会系列：数据架构与数据管理 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能
HTTP核心知识 Sean2077 HTTP http
理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识：1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端（浏览器）发送HTTP请求，服务器返回HTTP响应的基本流程。HTTP方法（Methods）GET：获取资源（幂等操作）POST：提交数据（非幂等）PUT：更新资源DELETE：删除资源HEAD：仅获取响应头OPTIONS：查看服务器支持的通信
前端性能优化-知识点甲亿前端性能优化
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嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通坚持坚持那些年
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三维点云重建的原理及代码晚风微凉～ matlab 图像处理
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Linux的Initrd机制被触发 linux
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mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
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数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
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以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
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JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
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正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
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Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
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