体特征第31页

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)

潜洋·2025-01-18 10:25

产品解读 | 构建数智融合时代下的一站式大数据平台

一站式大数据平台，旨在通过一个平台即可满足各类业务需求，成为数智融合时代下数据基础设施的发展趋势，并从四个维度向四个“一体化”方向演进：数据架构-湖仓集一

·2025-01-18 09:50

Godot引擎开发：物理引擎高级用法_物理引擎的最佳实践与案例分析

了解了如何创建物理体、应用力和冲量、检测碰撞等基本操作。

chenlz2007·2025-01-18 08:43

10 个免费的 AI 图片生成工具分享

AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜

·2025-01-18 05:11

《C++编程思想》笔记

初始化与清除第7章：函数重载与默认参数第8章：常量第9章：内联函数第10章：名字控制第13章：动态对象创建第14章：组合和继承第15章：多态性和虚函数第16章：模板介绍第3章：C++中C标准C和C++有一种特征叫做函数原型

Wanncye·2025-01-18 05:17

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测

二、加载预训练的人脸检测模型OpenCV提供了基于Haar特征

音视频牛哥·2025-01-18 02:29

C语言进阶——通讯录模拟实现

文化苦旅》目录一、前言二、正文1.大体框架2.界面显示3.创建通讯录4.初始化通讯录5.增加联系人6.显示联系人7.删除联系人8.查找联系人9.修改联系人10.排序联系人三、结语一、前言在上一章的结构体的学习中

_麦麦_·2025-01-18 02:26

Java实现简易的学生管理系统

实现添加功能3.4实现查询功能3.5实现删除功能3.6实现修改功能四、完整代码五、总结前言该项目主要是作为新手快速上手实操，围绕面向对象所学知识实现学生管理系统的增删改查功能，所使用的知识点主要是面向对象的三大特征使用的方法

杰仔正在努力·2025-01-18 02:55

云起无垠荣获第八届“强网杯”高阶技术专项赛优秀奖

云起无垠创始人兼CEO沈凯文博士在活动中发表了题为《安全智能体技术实践与内生安全问题思考》的精彩演讲。

·2025-01-18 01:30

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

本节直接法与上节特征点法，为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前，先介绍光流法（二者均对灰度值I做文章）。至此，前端VO总算结束了。

肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。

python慕遥·2025-01-17 23:29

注意力池化层：从概念到实现及应用

然而，在多模态模型中，如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

优化tiktok国际专线在墨西哥的营销策略

了解墨西哥市场特点首先，我们需要深入了解墨西哥市场的消费习惯和文化特征。墨西哥是一个多元文化的国家，拥有丰富的历史和传统。当地消

·2025-01-17 20:52

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

谷歌在2024年底发布了AIAgent（AI智能体）白皮书，表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来，并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术，为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导

·2025-01-17 20:51

AI Agent成大模型落地“接盘侠”，百度、智谱AI等国内巨头齐发力，你了解多少？

然而，有一个领域却异常火热，那就是AIAgent（智能体）。从2023年开始，这个词频繁出现在AI大佬们的口中，甚至被微软创始人比尔·盖茨誉为将颠覆软件行业和人机交互方式的存在。

RPAdaren·2025-01-17 20:00

案例分享｜快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效

1.替代TD仓、Hadoop湖，助力农商行构建一体化数据平台某农商行最初构建了Teradata数据仓库、Oracle小数据平台以及Hadoop数据湖。

·2025-01-17 20:42

【C语言】 -- 数组

操作符（https://mp.csdn.net/editor/html/115218055）数据类型（https://mp.csdn.net/editor/html/115219664）自定义类型：结构体、

Cavalier_01·2025-01-17 20:29

三个案例，快速了解星环科技如何助力医疗数字化转型

星环科技基于自身的技术优势和产品体系，为医疗行业提供湖仓集一体化医院数据中心、云原生架构的区域医疗中台、医疗数据要素运营流通等解决方案，并在业务应用领域与生态伙伴联合打造端到端的整体解决方案，满足医疗行业专业领域

·2025-01-17 19:06

IDC权威认可！工业领域最佳实践案例！

项目背景贵州中航电梯有限责任公司（以下简称中航电梯）是遵义市市属国有资本运营有限公司旗下一级子公司，是贵州省唯一一家集电梯设计、生产、安装、改造、维保为一体的装备制

·2025-01-17 19:29

Camel-AI项目模块详解

Pycharm中使用ctrl+F12查看类中所有方法查看某一个类中的方法的实现类：鼠标点到方法名字上右键→goto→Implementationscamel项目目录如下：camel/├──agents/#智能体相关代码

UFO上的可乐·2025-01-17 19:24

unity3d————射线检测

2射线（Ray）：Ray结构体包含两个主要部分：一个起点（origin）和一个方向（direction）。射线检测（Raycast）：Physics.Raycast方法用于执行射线检测。

无敌最俊朗@·2025-01-17 16:04

数仓数据分层(ODS DWD DWS ADS)换个角度看

因为互联网时代到来,基于数据量的大小,分为了传统数仓和现代数仓.传统数仓,使用传统的关系型数据库进行数据存储,因为关系型数据库本身可以使用SQL以及函数等做数据分析.所以把数据存储和数据分析功能集合为一体,

闻香识代码·2025-01-17 16:28

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

在这个图示中，我们可以看到一个3x3x3的卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置，卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和，

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

Android Studio Ladybug升级老项目遇到问题

UnknownKotlinJVM这是错误特征：*Whatwentwrong:Couldnotdeterminethedependenciesoftask':app:compileDebugKotlin'

debug_cat·2025-01-17 15:49

数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS

青秋.·2025-01-17 15:17

【C语言】结构体指针

结构体指针结构体基础知识注意对于成员的赋值结构体指针指向结构体变量的指针结构体指针与结构体成员指针用结构体指针引用结构体成员结构体基础知识初识结构体，可以先看这篇浅显易懂的文章结构体–基础篇所谓结构体，

釉色清风·2025-01-17 13:36

机器学习模型调优指南

具体来说，机器学习模型参数调优的作用可以从以下几个方面来理解：1.提高模型的预测性能通过调优超参数，可以使模型更适应数据的特征，从而提高其在未知数据上的预测性能。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

学习HTML5总结（一）

实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、属性选择器5、伪类选择器6、伪元素选择器3、html中的单位1、长度单位2、比例单位3、颜色单位4、CSS三大特征二

大学生努力学习·2025-01-17 11:20

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-17 09:17

上位机通讯结构体发送和解析

结构体默认按结构体中最长字节比如double，float，int对齐。

qq_24158561·2025-01-17 08:18

GO语言-函数版学生管理系统

GO的结构体，方法，Map，fmt等基础语法packagemainimport("fmt""os")/*函数版学生管理系统写一个系统能够查看\新增\删除学生*/typestudentstruct{idint64namestring

小画家~·2025-01-17 07:14

GO语言-结构体版学生管理系统

packagemainimport"fmt"//学生管理系统//有一个物件：//1.它保存了一些数据-->结构体的字段//2.他有4个功能-->结构体的方法typestudentstruct{idint64namestring

小画家~·2025-01-17 07:14

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到

荆州克莱·2025-01-17 07:12

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

在科学研究和技术发展的浪潮中，周期性现象作为自然界和人类社会的普遍规律，一直备受关注。从天文学中的行星运动到经济学中的商业周期，周期性无处不在，深刻影响着我们的生活和思考方式。然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。面对这一挑战，北京大学李戈教授的团队提出了一种创新性的网络架构——FourierAnalysisNetworks（FA

海森大数据·2025-01-17 07:11

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

往期内容总线：驱动中的device和device_driver结构体-CSDN博客bus总线的相关结构体和注册逻辑-CSDN博客bus中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑

憧憬一下·2025-01-17 07:08

白鲸开源即将在Doris Summit Asia 2024展示新议题！

此次峰会，将对实时极速、存算分离、湖仓一体、半结构化数据分析、向量索引、异步物化视图等诸多特性进行全方位解读，为现场观众带来一场技术与思维碰撞的盛宴。

·2025-01-17 05:01

鸿蒙数据可视化系列之使用McCharts框架代码bug记录

oh_modules/.ohpm/[email protected]/oh_modules/@mcui/mccharts/src/main/ets/utils/chartInterface.ts//数据层的特征接口

比较好记·2025-01-17 04:19

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制，已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色，它们各自处理不同的任务，从特征提取到最终的预测输出，形成了一个完整的图像处理流程。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

MDX语言的数据库交互

MDX主要用于查询多维数据集（如OLAP数据立方体），在商业智能和数据仓库领域得到了广泛应用。本文将深入探讨MDX的基本概念、语法、应用场景以及与其他数据库交互的方式

Linux520小飞鱼·2025-01-17 00:38

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析，彻底颠

yongyoudayee·2025-01-16 23:32

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

它会根据糖果的颜色特征，把它们分成若干个组，每个组里的糖果颜色都比较相似。更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。

William数据分析·2025-01-16 23:28

Apache PAIMON 学习

新一代实时数据湖技术，ApachePAIMON兼容ApacheFlink、Spark等主流计算引擎，并支持流批一体化处理、快速查询和性能优化，成为加速AI转型的重要工具。

潇锐killer·2025-01-16 22:54

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