- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
程序猿阿伟
人工智能科技分类
在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- openvino yolov11识别
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core()det_model_path=pathlib.Path("/home/yuyue/yolov11/weights/yolo11n/yolo11n.xml")det_ov_model=co
- yolov5--hsv增强,hyp超参数,
yuyuyue249
YOLO计算机视觉机器学习
一.hyp超参数:文件位置:data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下:lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#op
- 【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,论文
XD742971636
深度学习机器学习深度学习transformer人工智能
必读文章:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码:https://github.com/microsoft/Swin-
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轻口味
VUE.JS入门与实践vue.js性能优化前端
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- AI大模型基于LLM的Agent架构图解
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Agent定义Agent是什么?Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义:基于人工智能(尤其是大模型)技术,能够感知和理解环境,并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么?AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标,智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么?智能核保应用,如果解决方案搭载AIAgent能力,
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
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大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
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小程序微信小程序笔记开发语言
在微信小程序开发的进阶阶段,复习与总结是巩固知识的关键。重点回顾复杂交互设计、性能优化技巧、组件化开发、数据管理与缓存策略,以及与微信生态的深度结合(如支付、分享等)。同时,梳理项目实践中的问题与解决方案,总结框架选择与项目架构经验,关注代码规范与版本管理,提升开发效率与质量。1.核心知识点回顾1.1小程序框架小程序生命周期App生命周期:小程序全局的生命周期函数,例如onLaunch(小程序启动
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
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现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
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目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
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该章的源代码已经调通,如下,先记录下来,再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio
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随着人工智能技术的飞速发展,编程AI工具在2025年已成为程序员和开发者的得力助手。这些工具不仅提高了编程效率,还在代码质量、自动化和创新性方面表现出显著优势。以下是一些在2025年备受推崇的编程AI工具:1.GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub、OpenAl和Microsoft联合打造的一款高级代码生成和辅助工具。它基于OpenAl的Codex模型,能够理解自然语
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14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实(VR)环境中,面部识别技术可以显著提升用户体验,使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情,VR系统可以实时调整虚拟角色的行为,增强用户与虚拟世界的互动。14.1.1面部表情识别面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像,使用计算机视觉算法识别出用户的表情,如微笑、惊讶、愤怒等,虚拟角色可
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前言:本系列文章适合有初/中级.NET知识的同学阅读。(1)本系列文章,旨在讲述研发一个中大型项目所需要了解的一系列“基本构件”,并提供这些“基本构件”的【最简单】、【最快速】使用方法!!(并不深究技术原理)(2)通过阅读本系列文章,能让你在正规“项目研发”方面快速入门+进阶,并能达成“小团队构建大网站”的目的。(3)本系列文章采用的技术,已成功应用到人工智能、产业互联网、社区电商、游戏、金融风控
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- 攻克设备数据质量难题:深度学习应用的数据基石搭建教程(DBSCAN 聚类算法)
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- 人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
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摘要:本文探讨了人工智能(AI)在药物研发中的应用,强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用,并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例,展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析,预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤,证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
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人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环神经网络,适用于短时依赖任务。nn.LSTM:长短时记忆网络,适用于长序列数据,能有效解决梯度消失问题。nn.GRU:门控循环单元,比LSTM计算更高效,适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单,适用于短时序列语音、文本处理(短序列)LSTM适用于长序列,能记忆长期信息
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- 分布式数据库应用实践:架构设计与性能优化
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- 软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径
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- 基于深度学习的视觉检测小项目(十六) 用户管理界面的组态
深蓝海拓
基于YOLO的视觉检测小项目深度学习人工智能pythonpyqtqt
分组和权限:用户分为三个组,管理员、普通用户、访客。•管理员的权限和作业范围:添加和删除用户、更改所有用户的信息(用户名、登录密码、所在分组等)、查看和备份以及复制数据库;•普通用户的权限和作业范围:更改自己的用户名和密码、开展工作业务、查看数据库;•访客的权限和作业范围:查看数据库。用于用户管理的界面:既然用到了用户的管理,那么就必然涉及到用户列表的展示方式了。QT对于列表内容的展示方式有:QC
- 深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
qwmb919
人工智能深度学习机器学习python
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理