三维聚类展现第5页

效率翻倍！超好用的AI+写作API接口汇总

然而，实际上，AI在创造性任务，如写作方面，也展现出了强大的潜力。人工智能写作软件提供了多种选择，可用于生成长篇

·2025-03-12 21:47

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

完全自主化的AI代理不应被开发

人工智能代理的历史文中首先回顾了人工智能代理的历史和发展现状，

无穷之路·2025-03-12 20:33

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发，SEAP识别出特定于任务的专家激活模式，并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明，SEAP在保持竞争

东临碣石82·2025-03-12 19:53

C++ 平面拟合原理和最小法实现示例

平面拟合算法的核心目标是从三维空间中的一组离散点中找到最优拟合平面，使得这些点到该平面的垂直距离之和最小。

点云SLAM·2025-03-12 18:16

企业邮箱格式怎么填写？

通过这种格式，企业不仅能展现专业形象，还能有效管理内部邮件系统。一、企业邮箱格式的基本构成企业邮箱的格式看似简单，但

·2025-03-12 17:05

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

还在蹲Manus的邀请码？别等了！开源版Manus为你快速创建AI工位，给AI一台电脑，然后你就玩去吧！

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

蚝油菜花·2025-03-12 14:26

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

Manus：成为AI Agent领域的标杆

一、引言官网：Manus随着人工智能技术的飞速发展，AIAgent（智能体）作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力。

喜欢猪猪·2025-03-12 14:52

【STM32U5系列产品介绍】

STM32U5--打造超低功耗产品新标杆STM32U5--新特性介绍STM32U5--片上资源说明STM32U5--低功耗的表现STM32U5--开发板介绍结束语前言及初心首先，感谢CSDN平台，给了我们展现自己的机会

weixin_40454030·2025-03-12 10:24

人工智能机器学习算法分类全解析

SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法

power-辰南·2025-03-12 07:08

SQL注入从入门到入狱：万字长文带你领略手工注入的魅力

在SQL注入的世界中，灵活而直观的手工注入展现出独特的魅力。相比自动化工具，手工注入不仅能帮助我们深入理解漏洞原理，还能在特定场景下突破工具的局限。

vortex5·2025-03-12 03:02

KUKA机器人：智能制造的先锋力量

本文将带您深入了解KUKA机器人的发展现状，探索其在智能制造领域的广泛应用与未来前景。

机器人之树小风·2025-03-12 03:02

常见的点云数据的获取方式

计算激光脉冲从发射到返回所需的时间，并将其转换为距离，从而生成三维点云数据。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

Flutter中网络图片加载和缓存

源码分析实际问题解决方案代码实现自定义ImageProvider使用写在最后前言应用开发中经常会碰到网络图片的加载，通常我们会对图片进行缓存，以便下次加载同一张图片时不用再重新下载，在包含有大量图片的应用中，会大幅提高图片展现速度

Flutter编程指南·2025-03-12 02:52

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods

Cachel wood·2025-03-12 01:44

智驾技术全链条解析

TrustZone_·2025-03-12 00:28

三维错切变换矩阵_齐次空间与仿射变换

齐次空间与仿射变换1.齐次坐标与齐次空间1.1齐次坐标齐次坐标本质上是4D向量（x,y,z,w）,在w=1处的三维空间定义为标准的3D空间，任何齐次坐标转化到标准3D空间坐标点为(x/w.y/w,z/w

瓢咋·2025-03-11 23:58

仿射变换矩阵应用

1原理介绍仿射变换在三维空间中通常由一个3×3的线性变换矩阵和一个3×1的平移向量组成。

点云学习·2025-03-11 23:57

三维仿射变换矩阵

三维仿射变换矩阵平移变换缩放变换旋转变换绕x、y、z单个轴旋转的变换绕任意轴旋转三维仿射变换矩阵有3×4、4×43\times4、4\times43×4、4×4两种写法，都是施加到三维点的齐次式上，

惆怅客123·2025-03-11 22:46

【时间序列聚类】从数据中发现隐藏的模式

答案之一就是时间序列聚类。本文将以通俗易懂的方式，带你了解时间序列聚类的基本概念、应用场景以及实现思路，并希望能为你提供一些启发。什么是时间序列聚类？

T-I-M·2025-03-11 22:45

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

三维声学各向异性材料设计：具体步骤与示例

三维声学各向异性材料设计：具体步骤与示例1.理论建模：三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成，其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算：未旋转椭球的局部密度张量

斡旋小羊·2025-03-11 18:42

关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战

秋声studio·2025-03-11 14:39

使用LangChain访问个人数据第一章-简介

要开发一个具备较强服务能力、能够充分展现个性化智能的应用程序，大模型与个人数据的对齐是一个重要步骤。作为针对大模型开发应运而生的框

明志刘明·2025-03-11 12:24

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。

领码科技·2025-03-11 11:16

机器学习之KMeans算法

KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析

Mr终游·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

探索三维地理空间：ArcGIS Pro轻松打开OSGB文件

探索三维地理空间：ArcGISPro轻松打开OSGB文件过程记录ArcGISPro打开.osgb文件项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection

卢朦璇·2025-03-11 09:06

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means

皖山文武·2025-03-11 08:56

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

在这里,学员能够借助AI技术,探索记录生活的全新视角,以独特的剪辑手法展现生活的精彩

互联网之声·2025-03-11 06:13

多模态模型在做选择题时，如何设置Prompt，如何精准定位我们需要的选项

我们这里以Qwen2-VL-7B-instruct为例：假设我们需要分析一张图片的情绪（从现有的情绪中进行选择），并且我们需要它以思维链的形式展现出来，我们可以这样设置prompt：emotion6_CoT

暗巷提灯·2025-03-11 03:10

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

量子计算，基于量子力学的奇妙特性，如量子比特的叠加与纠缠，展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态，实现并行计算，这使得量子计算机在处理某些特定问题时，具备指数级加速

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度

白鹭凡·2025-03-11 01:26

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

蚝油菜花·2025-03-10 22:05

VTK笔记- 3D Widget类 vtkSplineWidget 样条部件

vtk3DWidget vtk3DWidget是用于3D交互观察器的基类，也就是各种3D小部件类的基类，主要是在三维渲染场景中生成一个可以用于控制数据的可视化实体，比如点，线段（曲线）、平面、球体、包围盒

恋恋西风·2025-03-10 20:53

机器视觉3D上下料技术上的分析

软件：点云处理（如PCL库）、三维匹配算法（ICP、深

视觉人机器视觉·2025-03-10 19:47

利用大型语言模型进行市场分析与预测

近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏：代码解析与动态可视

这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术，最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。

爱玩三国杀的界徐盛·2025-03-10 15:19

华为手机投屏到Windows电脑，不是华为电脑怎么投屏？

很多人都知道华为手机协同办公的功能，手机往电脑上一靠，手机屏幕就展现到电脑屏幕上，速度快得有点惊人。然而不是每款华为手机都有这项功能，也不是每台Windows电脑都恰好满足协同办公的需求。

AirDroid_cn·2025-03-10 15:17

你也可以成为数据分析师: 实战案例手把手教你如何在ChatGPT内使用Code Interpreter进行数据分析

借助Python代码的强大功能，CodeInterpreter在数据分析领域展现出了最大的优势。

恒TBOSH·2025-03-10 15:44

大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力，对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。优势在之前，openai已经

不二人生·2025-03-10 13:31

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

下面是对文档内容的详细解释：摘要（Abstract）背景：大型语言模型（LLMs）在多种应用中展现了卓越的推理能力，但需要有效的微调方法来适应下游任务。问题：现有的高效微调方法缺乏一个系统化

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

CCF-GESP Python一级考试全解析：网络协议+编程技能双突破

1.2考试内容三维度编程语言：Python语法基础（变量、循环、条件判断）、函数

奕澄羽邦·2025-03-10 07:50

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