代表性样本

哪个AI论文生成助手好用？5 款AI论文工具深度评测

这次测评，我挑选了五款极具代表性的AI工具，以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题，看它们如何大显

AI论文图鉴·2025-03-11 14:09

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，

皖山文武·2025-03-11 08:56

各大商超平台数据采集难易程度比较

目前各大商超平台有代表性的主要有大润发，盒马，沃尔玛，山姆。目前大润发盒马在饿了么上面都有各自的店铺，沃尔玛在京东到家有店铺，并且都有各自的app。

python进击者·2025-03-11 05:01

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

机器学习数学基础：29.t检验

其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。

@心都·2025-03-11 00:23

DeepSeek的发展背景与前景分析

DeepSeek（深度求索）作为中国人工智能领域的代表性企业，凭借其技术创新与战略布局，在短时间内迅速崛起，并在全球AI领域引发广泛关注。

盐都不盐·2025-03-11 00:50

【菊花链通讯 vs CAN通讯：一场通信界的“双雄对决”】

今天，我们就来深入探讨两种极具代表性的通信方式——菊花链通讯与CAN通讯，看看它们各自的魅力与独特之处，以及在不同应用场景中的表现。菊花链通讯：线性串联的“接力赛”1.什么是菊花链通讯？

新能源汽车--三电老K·2025-03-10 21:30

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

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

2008-2024年中国手机基站数据/中国移动通信基站数据

中国移动通信基站数据1、时间：2008-2024年2、来源：OpenCelliD3、指标：网络类型、网络代数、移动国家/地区、移动网络代码、区域代码、小区标识、单元标识、坐标经度、坐标纬度、覆盖范围、测量样本数

m0_71334485·2025-03-10 10:42

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Java必知必会系列：Web框架与Spring MVC

在本章节中，我将介绍Java最具代表性的Web框架SpringMVC，并结合实际案例，展示如何利用SpringMVC

AI天才研究院·2025-03-10 06:45

支持向量机——SVM

函数间隔和几何间隔对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面，该超平面能够将不同类别的样本分开，类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax

big_matster·2025-03-10 06:42

[网络安全提高篇] 一二八.恶意软件分析之利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

2024新的战场，继续奋斗。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文介绍了IDAPython配置过程和基础用法，然后尝试提取恶意软件

Eastmount·2025-03-09 20:52

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

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

Triplet Loss原理及 Python实现

其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近，不同类样本的

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

搜广推校招面经四十

1.1.线上线下得样本空间不一致（SSB）线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。

Y1nhl·2025-03-08 14:22

深度学习中N维数组的介绍

二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

[A-29]ARMv8/v9-GIC-中断子系统的安全架构设计(Security/FIQ/IRQ)

同样本文也需要一些

奔跑的架构师·2025-03-07 19:37

[系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

您可能之前看到过我写的类似文章，为什么还要重复撰写呢？只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。因此，我重新开设了这个专栏，准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，“系统安全”系列文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，逆向分析也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向

Eastmount·2025-03-07 12:02

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

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。

人肉推土机·2025-03-07 10:21

AdaBoost算法

其核心思想是通过迭代优化残差（错误）和动态调整样本权重，逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模

Mr终游·2025-03-07 09:07

企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例

本文将以某企业信息查询系统为研究样本，解析其技术架构与实现路径，探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。

探熵科技·2025-03-07 07:17

浅析scipy.signal.find_peaks()

如何选择不同的峰值查找函数由于需要监测波形的峰值，因此找到该函数该函数通过与周围位置的比较找到峰值输入：x:带有峰值的信号序列height:低于指定height的信号都不考虑threshold:其与相邻样本的垂直距离

weixin_44249131·2025-03-07 07:13

深度学习_第二轮

每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。

Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(

Humingway·2025-03-06 22:15

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

脱泥不tony·2025-03-06 21:13

CSS 设置宽高的单位概览

单位类型代表性单位使用场景视口单位vw,vh响应式布局，全屏背景百分比单位%相对父元素的宽高调整绝对单位px,cm固定宽高（如图标、按钮）相对单位em,rem字体相关布局或响应式设计内容适配单位auto

夫琅禾费米线·2025-03-06 20:31

数据分析新时代：AI驱动的高效开发与智能决策

为了应对这一挑战，新一代智能化工具应运而生，其中最具代表性的当属AI驱动的开发环境。本文将探讨如何利用这种智能化工具提升数据分

inscode_017·2025-03-06 10:05

DeepSeek vs Grok vs ChatGPT：大模型三强争霸，谁将引领AI未来？

DeepSeek、Grok和ChatGPT作为三大代表性工具，凭借独特的技术路径和应用优势，正在重塑行业格局。

带上一无所知的我·2025-03-06 06:01

机器学习校招面经二

见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。

Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解

随后，还会通过代表性的示例，来进

·2025-03-06 00:03

MARS_AI_·2025-03-05 18:23

Java后端面试到底要如何准备？

我把面试准备拆成以下几个步骤：1.写简历2.整理好自己最熟悉的项目，相对有代表性的项目。

财高八斗者·2025-03-05 17:39

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数

荣正青·2025-03-05 10:42

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这

m0_60217276·2025-03-05 09:01

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间

Shockang·2025-03-05 05:31

自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现

特斯拉公司推出的FSD系统是目前最具代表性的产品之一，它不仅融合了先进的硬件设备，还依赖于复杂的软件算法来实现环境感知、路径规划和决策控制等功能。本文将从软件层面

python算法(魔法师版)·2025-03-04 19:12

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。

二分掌柜的·2025-03-04 09:53

python统计分析电子版_用Python做统计分析（Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84

烧辣椒·2025-03-04 06:03

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。

曦紫沐·2025-03-03 22:05

感觉2012年跟现在2025年生活差别不大，该有的那时都有了，形态也没有发生巨大变化

以下是分类整理的代表性产品与系统：1.智能手机与操作系统iPhone5：苹果推出的首款支持4G网络的手机，搭载iOS6系统，屏幕升级为4英寸，采用Lightning接口，成为全球畅销机型。

ZhuBin365·2025-03-03 22:02

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—

不要天天开心·2025-03-02 14:45

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