《深入浅出统计学》

【MYSQL学习】MySQL索引：删除索引的5大绝招你GET到了吗？

今天，我们就来一场深入浅出的探索之旅，带你了解删除索引的5大绝
墨瑾轩·2025-03-14 21:00

2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！

学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习，但除此之外，你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而，学习并不意味着时刻都要埋头苦读！
真智AI·2025-03-14 19:15

智商测试原理全解析：从心理学到统计学，一文读懂(包含数据接口

智力测验（IntelligenceTest）是有关人的普通心智功能的各种测验的总称，又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式，这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种：斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括：比奈－西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
2401_84193787·2025-03-14 17:25

深入浅出 K 近邻算法：原理、实践与应用

引言在机器学习的众多算法中，K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务，也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集，还是面对复杂的数据分布，KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴，其核心思想质朴而直
烂蜻蜓·2025-03-14 12:50

响应式设计已死？流体布局才是未来！

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读在当今的Web设计领域，挑战从未如此巨大。
·2025-03-14 12:47

深入浅出Spring AOP：面向切面编程的实战与解析

导语SpringAOP（面向切面编程）作为Spring框架的核心特性之一，提供了强大的横切关注点处理能力，使得开发者能够更好地解耦系统架构，将非功能性需求（如日志记录、事务管理、权限控制等）从主业务逻辑中抽离出来，实现模块化的交叉关注点处理。本文将带你逐步探索SpringAOP的关键技术要点及其实战应用。一、AOP基础概念在SpringAOP中，有几个基础概念对于理解和使用AOP至关重要。以下是对
小码快撩·2025-03-14 03:13

深度掌握 ReactJS 高级概念：前端开发者必备

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读这篇文章汇总了ReactJS中值得深入研究的高级概念。
·2025-03-14 00:06

23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证

在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-13 18:12

Claude 3.7 全解析：AI 代码助手的巅峰之作？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读最近AI领域的新模型层出不穷，Claude3.7的发布无疑是最受瞩目的事件之一。
·2025-03-13 02:58

ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析）

ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。
python收藏家·2025-03-12 18:21

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念
猿享天开·2025-03-12 17:14

Claude 3.7 全解析：AI 代码助手的巅峰之作？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读最近AI领域的新模型层出不穷，Claude3.7的发布无疑是最受瞩目的事件之一。
·2025-03-12 17:34

R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据（设置参数byrow为TRUE）

R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的RossIhak
sdgfbhgfj·2025-03-12 15:58

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。
@心都·2025-03-11 00:23

深入Linux内核架构：操作系统的核心奥秘

本文将深入浅出地介绍Linux内核架构的核心组成，并配以简单的代码示例和逻辑说明，帮助您更好地理解这一重要领域。一、什么是Linux内核？Linux内核是操作系统的核心，它为上层应用提
Echo_Wish·2025-03-10 23:47

读书报告」网络安全防御实战--蓝军武器库

本书作者深入浅出地讲解了各种攻击手段和防御方法，结合实战案例和工具技术的使用，使读者能够更加深入地理解和掌握网络安全防御的要点
ailx10·2025-03-10 22:38

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学，聚焦于“人工智能之知识图谱”，是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。
黄晗昂Aileen·2025-03-10 16:52

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
weixin_39864387·2025-03-10 13:04

网络安全基石：构建安全数字世界的关键概念解析

本文将深入浅出地解析网络安全的核心概念，助您构建坚固的网络安全防线，在数字世界中安全航行。1.网
清水白石008·2025-03-10 12:27

深入探索C++标准库与模板元编程的奥秘与实用技巧

  一、引言  侯捷老师作为C++领域的权威专家，其课程不仅深入浅出地讲解了C++的基础知识，更引领我们探索了C++的深层奥秘。
爱编程的Loren·2025-03-10 11:24

支持向量机 SVM 简要介绍

那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn
_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-10 05:37

【练习】PAT 乙 1061 判断题

题目判断题的评判很简单，本题就要求你写个简单的程序帮助老师判题并统计学生们判断题的得分。输入格式：输入在第一行给出两个不超过100的正整数N和M，分别是学生人数和判断题数量。
柠石榴·2025-03-09 17:24

Manus：颠覆 AI 代理的新时代

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读Manus，这款突破性的AI代理，近期在科技界掀起了巨大波澜。
·2025-03-09 12:10

Mybatis中使用的设计模式

建造者模式这里讲得很清楚了深入浅出设计模式——建造者模式（BuilderPattern）在mybatis中，在解析配置文件的时候使用。
rice_88·2025-03-09 09:24

android_audio架构全分析,Android深入浅出之AudioFlinger分析

一目的本文承接Audio第一部分的AudioTrack，通过AudioTrack作为AF(AudioFlinger)的客户端，来看看AF是如何完成工作的。在AT(AudioTrack)中，我们涉及到的都是流程方面的事务，而不是系统Audio策略上的内容。WHY？因为AT是AF的客户端，而AF是Android系统中Audio管理的中枢。AT我们分析的是按流程方法，那么以AT为切入点的话，AF的分析也
迷荆·2025-03-09 05:41

《Head First 设计模式》例子的C++实现（2 观察者模式）

感觉这本书写的还是很不错的，深入浅出的介绍了各种常用的设计模式。唯一有点不方便的地方是这本书的例子全都是用的Java来实现的。而我主要是用C++。所以就动手将书上的代码用C++来实现了一遍。
liyuanbhu·2025-03-09 03:49

总体方差和样本方差

为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
然后就去远行吧·2025-03-09 02:29

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

我们把Qwen2模型想象成一个非常聪明的“阅读理解专家”。这个专家，就像我们人类一样，需要先“看”到文字，然后才能理解文字的意思，最后才能回答问题或者生成新的文字。深入理解之运行代码：fromtransformers.models.qwen2importQwen2Config,Qwen2Modelimporttorchdefrun_qwen2():#根据模型需求配置参数，构造Qwen2模型的配置对
AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数）

ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability
mlhylzqwxli·2025-03-08 01:04

第0节 机器学习与深度学习介绍

数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法
汉堡go·2025-03-08 01:34

【有啥问啥】深入浅出：大模型应用工具 Ollama 技术详解

深入浅出：大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来，大型模型（LargeModels，LLMs）技术突飞猛进，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。
有啥问啥·2025-03-08 00:21

016.3月夏令营：数理类

016.3月夏令营：数理类：中国人民大学统计学院：http://www.eeban.com/forum.php?
力学AI有限元·2025-03-07 23:43

Dockerfile 深入浅出：从基础到进阶全解析

Dockerfile深入浅出：从基础到进阶全解析各位同学，大家好！欢迎来到今天的Dockerfile课程。
TechStack 创行者·2025-03-07 11:52

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。
木子算法·2025-03-07 11:12

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

作者：一只想飞的喵审稿：童蒙编辑：angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。
蒲牢森·2025-03-07 01:45

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中，决
HP-Succinum·2025-03-07 00:06

深入浅出微服务基础设施：服务架构的演进历史

业界有很多介绍微服务框架的文章，但是对于微服务架构本身以及基础设施组件介绍的文章不多，本系列文章将聚焦于微服务架构的底层原理，从基础概念到核心机制，帮助读者真正理解微服务架构的设计理念和运行机制，从而更好地将其应用于实际开发中。在软件工程的漫长历史中，服务架构经历了从单体应用到面向服务的架构（SOA），再到微服务架构的演进。本章将详细探讨这一演进过程，帮助读者理解不同架构的起源、优势和局限性，以及
·2025-03-06 23:15

上班族的DeepSeek指南，厦门大学·DeepSeek手册Ⅲ《DeepSeek企业应用实践》

随着DeepSeek的普及，无论是高校师生、上班族的小伙伴、机构工作人员还是面向社会大众人群，都能在各大高校的一系列手册中找到自己想要学习、了解的内容，这些手册面向大众群体深入浅出地讲解大模型概念、技术与应用实践
纪元A梦·2025-03-06 21:37

【数据库初阶】MySQL中表的约束（上）

在这篇文章中，我们将深入浅出地为大家讲解MySQL中表的约束帮助您轻松入门，快速掌握核心概念。如果文章对您有所启发或帮助，请别忘了点赞??、收藏??、留言??支持！
bsefef·2025-03-06 14:02

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-06 01:06

深入浅出：ASP.NET Core 中间件的使用与封装

在ASP.NETCore中，中间件（Middleware）是处理HTTP请求和响应的核心组件。中间件可以在请求到达最终处理前对请求进行处理，也可以在响应返回客户端之前修改响应。通过使用中间件，开发者能够灵活地扩展应用程序功能，处理认证、日志记录、跨域请求、错误处理等常见任务。本文将详细介绍ASP.NETCore中间件的工作原理、如何使用内置中间件、如何封装自定义中间件，并提供实际的例子来帮助你掌握
江沉晚呤时·2025-03-05 23:05

深入浅出 Serilog：全面掌握 .NET 日志记录

在现代应用程序中，日志记录是至关重要的一部分，它帮助开发人员追踪和调试应用程序的问题。Serilog是一个功能强大且灵活的.NET日志记录库，它不仅支持结构化日志，还能轻松集成到各种日志管理平台中。本教程将介绍如何在.NET应用程序中使用Serilog进行日志记录。一、Serilog概述Serilog是一个为.NET应用程序设计的第三方日志库，具有以下特点：结构化日志：Serilog可以记录结构化
拾忆4377·2025-03-05 23:01

深入浅出：UniApp 从入门到精通全指南

https://juejin.cn/post/7440119937644101684uni-app官网本文是关于UniApp从入门到精通的全指南，涵盖基础入门（环境搭建、创建项目、项目结构、编写运行）、核心概念与进阶知识（组件与开发、页面路由与导航、数据绑定与响应式原理、生命周期钩子）、电商应用开发（商品展示、购物车、订单结算等功能）、项目优化与部署（性能、安全优化及不同平台部署）、案例分析及总结
大胖丫·2025-03-05 20:39

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用
Mrrunsen·2025-03-04 17:52

14个Flink SQL性能优化实践分享

本文将深入浅出地探讨FlinkSQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供代码示例。1.常见性能问题1.1数据源读取效率低并行度不足：默认的并行度可能无法充分利用硬件资源。
快乐非自愿·2025-03-04 15:40

python 统计库_《统计学习方法》 Python 库

新建GitHub仓库仓库名为slmethod,统计学习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore
weixin_39756540·2025-03-04 06:03

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法
dundunmm·2025-03-04 03:11

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习（statisticallearning）是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。
AI天才研究院·2025-03-04 02:30
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