工智能基础知识总结--逻辑回归

MySQL中OR操作导致索引失效的深度解析与技术优化方案阿豆学编程 Mysql mysql 数据库
一、索引机制与查询优化基础B+树索引的结构特性MySQL采用B+树作为核心索引结构，其平衡多路搜索树的特性保证了O(logN)的查询效率。B+树具有以下显著特征：所有叶子节点形成有序链表，支持高效范围查询非叶子节点仅存储索引键值，不保存数据指针数据记录按主键顺序存储在聚簇索引的叶子节点每个节点存储的键值数量由页大小和键值长度决定以InnoDB引擎为例，其默认页大小为16KB。假设索引键为INT类型
AUTOSAR从入门到精通-4D毫米雷达波格图素书人工智能
目录前言几个高频面试题目4D毫米波雷达会取代激光雷达吗？3D与4D毫米波雷达对比毫米波雷达行业发展历程算法原理几个相关概念雷达毫米波雷达长波vs短波与传统毫米波雷达和激光雷达对比与传统毫米波雷达对比与激光雷达对比与摄像头对比毫米波雷达工作原理毫米波雷达主要应用波段毫米波构成主要功能以及实现方式什么是4D毫米波？4D毫米波雷达市场规模4D毫米波雷达厂商4D毫米波雷达探测性能4D毫米波雷达算法能力现状
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）浪九天人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征，大大减少了模型的参数数量，降低计算量，同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动，通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度 2501_90766876 pdf
《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现，揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势，为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练大耳朵爱学习人工智能语言模型产品经理大模型 AI大模型
摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步
HarmonyOS Next 应用开发实战：构建高性能动画组件（ArkTS深度解析）前端
第一章案例背景与技术选型###1.1项目需求分析本案例将实现一个复杂的粒子动画登录界面，包含以下核心功能：1.动态粒子背景：300+粒子按流体力学规律运动2.智能输入框：输入时触发粒子聚散动画3.登录按钮：3D翻转交互动效4.性能优化：确保60fps流畅运行1.2技术方案设计采用ArkTS实现以下技术组合：typescript//粒子对象数据结构classParticle{x:number=0y:
Transformer模型详解 Yuki-^_^ Transformer模型详解人工智能 transformer 深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此，自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止，已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
前端开发常用的加密算法爱分享的程序员前端前端
以下是前端开发中常用的加密方式及其适用场景的详细说明：一、核心加密方案加密类型常用算法特点适用场景对称加密AES、DES、3DES加密解密使用相同密钥，速度快本地存储加密、HTTPBody加密非对称加密RSA、ECC公钥加密私钥解密，安全性高传输敏感数据、数字签名哈希算法SHA-256、MD5（不推荐）单向不可逆，验证数据完整性密码存储、数据校验消息认证码HMAC带密钥的哈希，防篡改API签名验证
AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来，人工智能(AI)发展迅猛，其应用已深入到各个领域，从自动驾驶汽车到智能家居，再到医疗诊断，AI正在改变我们的生活方式。其中，自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支，近年来取得了显著进展，而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。
CSDN博客写作教学（四）：标题优化与SEO实战 Code_流苏 CSDN博客博客写作写作教学标题优化 markdown
导语（第一篇）Markdown编辑器基础（第二篇）Markdown核心语法（第三篇）文章结构化思维通过前三篇教程，相信你已经熟悉了Markdown排版与结构化写作的核心技能。但你是否发现：文章质量高却阅读量低？搜索排名总在竞争对手之后？专栏粉丝增长缓慢？问题可能出在标题吸引力不足与SEO策略缺失！本文将揭秘CSDN平台的流量密码，教你从算法与读者双重视角优化标题，让每篇博客都成为“流量磁铁”！名人
隐马尔可夫模型详解 DuHz 算法人工智能机器学习信号处理信息与通信概率论
目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型（HMM）简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题：前向-后向算法（Forward-Backward）前向算法（Forward）后向算法（Backward）前向-后向的更多推导解码问题：维特比算法（Viterbi）学习问题：Baum-Welch算法（EM算法）隐马尔可夫模型的具体种
DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：人工智能专属驿站架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：1.事件检测与预警技术实现：视频监控与传感器数据融合：利用地铁站内的视频监控系统和传感器（如烟雾传感器、压力传感器）实时采集数据。通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制
Transformer架构深度研究报告（二、分层原理） jiaojieran transformer 深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注（POStagging）任务中，低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉，能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中，对于“runs”这个词，低层模型会关注其与相邻词“d
使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测计算机C9硕士_算法工程师分割数据深度学习 pytorch 人工智能
使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割，共18种作物类型（背景，草地，软冬小麦，玉米，冬季大麦，冬季油菜，春季大麦，向日葵，葡萄藤，甜菜，冬季小黑麦，冬季硬质小麦，水果、蔬菜、花卉，土豆，豆科饲料，大豆，果园，混合谷物，高粱），38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像，
C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力步、步、为营 c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升，以及对模型部署灵活性的追求，本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言，将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中，不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势，还能实现高度定制化的人工智能应用，
量化投资策略的生命周期：从设计到淘汰云策量化量化投资自动化交易程序化炒股量化炒股 miniQMT 量化交易 QMT 量化投资 deepseek
推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？散户可以申请吗？》量化投资策略的生命周期：从设计到淘汰量化投资，这个听起来既神秘又充满科技感的领域，其实离我们并不遥远。它就像是金融市场中的“算法猎人”，通过数学模型和计算机程序来寻找投资机会。那么，一个量化投资策略是如何从无到有，再到最终被淘汰的呢？让我们一起探索这个策略的生命周期。1.策略的诞生：设计阶段1.1灵感的火花量化投资策略的诞生往往始
微软正则表达式库的实现与应用江卓尔
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：正则表达式是一种用于文本处理的强大工具，在Windows环境下微软提供了相应的支持。本项目涉及的微软正则表达式库可能是一个内部或第三方开发的框架，以C++实现。regexpr2.cpp和syntax2.cpp文件可能包含核心匹配算法和语法解析处理，而reimpl2.h、regexpr2.h和syntax2.h可能定义了实现细节、API接口和语法定义。resta
算法与数据结构（二叉树中的最大路径和） a_j58 数据结构
题目思路这道题我们可以考虑用递归来解决。首先设计一个maxPath函数用来递归计算二叉树中一个节点的最大贡献值，具体来说，就是以该节点为根节点的子树中寻找以该节点为起点的一条路径，使得该路径上的节点值之和最大。如果该节点为空，则最大贡献值为0。如果非空，最大贡献值就等于节点值与其子节点中的最大贡献值之和过程分析假设二叉树如下递归步骤：1.节点20：左子树：空，leftGain=0。右子树：空，ri
常见排序算法陆鳐LuLu 排序算法算法数据结构
常见的排序算法可以分为以下几类：1.比较排序冒泡排序（BubbleSort）时间复杂度：O(n²)空间复杂度：O(1)原理：重复遍历数组，比较相邻元素并交换，直到没有需要交换的元素为止。选择排序（SelectionSort）时间复杂度：O(n²)空间复杂度：O(1)原理：每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。插入排序（InsertionSort）时间复杂度：O(n²)空间
C语言排序算法只有月亮知道排序算法 c语言算法
这篇文章总结一下C语言数据结构中常见的几种排序算法。1.直接插入排序直接插入排序的算法思想是，从第二个元素开始，逐个将元素插入到已排序部分。对于每个待插入元素，从后向前扫描已排序部分，找到合适的位置并插入voidInsertSort(int*a,intn){for(inti=1;i=0)//挨个遍历判断大小{if(temp1){gap/=2;//当gap为1时，就为直接插入排序for(inti=0
前端开发核心知识点深度解析：从CSS到Vue的全面指南 A_cot css vue.js 前端开发语言 javascript
一、CSS篇1.link与@import的区别加载方式：是HTML标签，并行加载；@import是CSS语法，串行加载兼容性：@import不支持IE5以下DOM控制：link可通过JS操作DOM修改，@import不可动态修改权重计算：@import引入的样式优先级低于link@importurl('style.css');二、JavaScript篇2.原型链机制原型对象：每个函数都有proto
matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类死月絲卡蕾特 matlab连接散射点
在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。并且我们演示了如何用时频变换，和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射，之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取，和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh
因果推断在智能广告中的实践 AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
非常感谢您提出这个有趣的话题。让我们一步步设计一个关于"因果推断在智能广告中的实践"的系统架构。这个项目将涉及复杂的数据分析、机器学习和广告投放系统，我们需要仔细考虑各个方面以确保系统的有效性和可扩展性。文章目录因果推断在智能广告中的实践-系统架构设计1.需求分析1.1功能需求1.2非功能性需求2.系统概述2.1高层次系统描述2.2主要组件及关系2.3系统核心流程3.详细架构设计3.1数据收集模块
周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细) Sodas（填坑中....）周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中，神经网络一般指的是"神经网络学习"，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络，目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助
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DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论阿黎逸阳人工智能学习python 人工智能 AI
今天和大家一起来使用一下在创投圈炸锅的AI独角兽——DeepSeek深度求索。这家被业内称为"中国最神秘AI公司"的选手，最近刚拿下20亿融资估值飙到220亿。之前详细介绍了其原理，详见：清华大学《DeepSeek从入门到精通》：AI时代的高效赋能指南。本文应用DeepSeek结合具体指令，进行求财、算命、预测国运。文章目录一、进入DeepSeek二、DeepSeek求财三、DeepSeek算
编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林 AZmax01 编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习随机森林人工智能
Kaggle官方课程链接：RandomForests本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化，让大家更方便地看懂。RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟
注意力机制：让机器学会“挑重点” 人工智能计算机视觉
注意力机制：让机器学会“挑重点”前言在日常生活中，我们总是无意识地选择性地关注某些信息，而忽略其他部分。比如，听音乐时，我们可能会更关注旋律或歌词；阅读文章时，我们会优先留意标题和核心观点。这种“选择性关注”的能力，正是注意力机制的核心思想。而在人工智能领域，注意力机制则是一种让机器在处理大量数据时，能够自动识别并聚焦于关键信息的技术。注意力机制的工作原理注意力机制的工作流程可以简化为三个主要步骤
JWT token工具类 HPF_99 springboot jwt tokenization spring boot
头部（header，一般使用base64加密）JWT的头部有两部分信息：声明类型，这里是JWT声明加密的算法，通常直接使用HMACSHA256载荷（payload）该部分一般存放一些有效的信息（如用户名）。iss：JWT的签发者sub:JWT所面向的用户aud:接收该JWT的一方exp(expires):什么时候过期，时间戳iat(issuedat):在什么时候签发的签名（signature）前面
Matlab 大量接单 matlabgoodboy matlab 开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者二维数组 PHP 排序　
二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数：代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2 hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VO wsdl webservice rpc
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JAVA海量数据处理之二（BitMap）周凡杨 java 算法 bitmap bitset 数据
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java类型与数据库类型 g21121 java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
Linux命令 510888780 linux命令
系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
java常用JVM参数墙头上一根草 java jvm参数
-Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
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mysql查询性能优化之二 annan211 UNION mysql 查询优化索引优化
1 union的限制有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层查询的优化上。如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。例如想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
数据的备份与恢复百合不是茶 oracle sql 数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库; 数据的备份: 导出到的常见命令; 参数说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
线程组 bijian1013 java 多线程 thread java多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。线程组可以用来同时对一组线程进行操作。创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName); &nbs
top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 java linux top
上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
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当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询 One-To-One示例数据以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的学生表 CREATE TABLE STUDENTS (
C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
nginx自定义指定加载配置 ronin47
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[宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
怎么阐述我这个理论呢？。。。。。。。。。首先：宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
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这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
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