内聚力模型第28页

sklearn 评估模型常用函数

`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块，它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。

小Z资本·2024-08-29 19:45

1.人工智能原理

一元一次函数感知器–如何描述直觉MCCulloch-Pitts神经元模型MCCulloch-Pitts神经元模型（McCulloch-PittsNeuronModel）是一种简化的人工神经元模型，由美国心理学家沃伦

luckyflyyy·2024-08-29 19:44

免费部署Flux.1模型，搭载ComfyUI配置与评测

免费部署Flux.1模型启智社区可提供一些免费的计算资源或竞赛平台，供研究人员和开发者使用。每天签到最少可获得5小时免费GPU时长，如果每一次机器运行时长不超过30分钟，就不计算时长。

fysuccess·2024-08-29 19:14

线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法对比介绍

本文对线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）算法的详细介绍，包括图文示例，以帮助更好地理解这些控制策略。

LQS2020·2024-08-29 18:11

xiaohan_zhang·2024-08-29 18:26

gui.js可视化插件的使用

一个好的角度和材质的取值是非常重要的，而这点用肉眼是看不出来的，最好的方法就是一点一点的在界面上去试，但是没改变一次就重启一个项目，比较麻烦，因此就需要gui.js来修改threejs中一些属性值，可以辅助我们以更快，更直观的方式对模型的材质和位置

我爱吃干果·2024-08-29 18:07

Linux驱动开发—设备模型框架 kobject创建属性文件

文章目录什么是属性文件？1.sysfs与kobject2.属性文件的作用3.属性文件的基本操作4.典型的属性文件用例5.创建属性文件的步骤6.示例代码7.效果图使用ATTR宏定义优化__ATTR用法解析1.`__ATTR()`宏的定义2.`__ATTR()`宏的参数3.优化示例优化关键点解析1.数据结构定义2.属性定义3.属性的读写方法4.sysfs操作接口什么是属性文件？在Linux内核中，属性

Trump. yang·2024-08-29 16:30

视频图像处理基础--运动目标检测与识别

帧差法2.2算法原理2.3利用帧差法进行目标检测的方法2.4相邻帧帧间差分法的优势和不足2.5改进的帧间差分法三、运动目标检测与识别--背景减法3.1背景减法3.2算法原理3.3背景建模方法3.4背景模型更新三

小豆包的小朋友0217·2024-08-29 16:58

多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。

前程算法屋·2024-08-29 16:28

101条UX原则 - #08 给按钮一个合适的大小，并按功能将它们组合在一起

Fitts的工作将持续成为人类运动研究最充分的模型之一。对于我们的UXer，而不是心理学家而言，适用的核心概念是简化的Fitts法则：“快速移动到目标区域所需的时间是目标距离与

Tomi_Wong·2024-08-29 16:29

实现基于LLM的VSCode代码补全插件及网络搜索功能

文章目录前言一、代码补全代码实现实现效果:当前问题二、LLM+搜索引擎功能概述实现步骤代码实现结论前言本文将介绍如何利用VSCode插件开发环境结合大模型（LLM）来实现代码补全功能，并且介绍如何集成网络搜索功能以增强代码补全的能力

今天不熬夜！·2024-08-29 16:25

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

以下是一个简短的介绍，概述了该系统Python源码的核心要点：该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称，非常适合实时应用。

FL1623863129·2024-08-29 15:52

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

【案例实践】：1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响

科研的力量·2024-08-29 15:47

基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理空间覆盖度模型基于GA的优化方法5.完整程序1.程序功能描述基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab

软件算法开发·2024-08-29 14:15

基于xr-frame实现微信小程序的人脸识别3D模型叠加AR功能（含源码）

前言xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案，基于混合方案实现，性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。xr-frame在基础库v2.32.0开始基本稳定，发布为正式版，但仍有一些功能还在开发，目前（2024.08.24）有一些限制如下：1最低要求客户端iOS8.0.29、安卓8.0.30及以上，推荐稳定版在iOS8.0.36、安卓8.0.35及以上。2

十幺卜入·2024-08-29 14:13

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出

weixin_39956182·2024-08-29 14:10

打脸预测，AI泡沫破裂，科技衰退

首先抛出我的观点，AI的方向是好的，但大模型并不是好的实现路径。

齐玉林·2024-08-29 13:35

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

34-生成式对抗网络模型综述作者：张真源GANGAN简介生成式对抗网络(Generativeadversarialnetworks,GANs)的核心思想源自于零和博弈，包括生成器和判别器两个部分。

MomodelAI·2024-08-29 13:23

RAG增强检索

1.RAG技术主要解决了什么问题解决通用LLM针对一些小众领域没有涉猎的问题(私域)提升LLM回答的准确性、权威性、时效性提高LLM回答的可控性和可解释性，提高模型的可信度和安全性2.RAG流程-1文档加载

苍墨穹天·2024-08-29 13:34

6章2节：认识birthwt数据集，EpiDisplay和Gmodels扩展包的应用

它既为学习R语言奠定了基础数据，又为我们开展统计分析和模型构建提供了强有力的支持。

数据科学和人工智能兴趣组·2024-08-29 13:33

大模型智能进阶之路：探索未来AI的无限可能

如何让大模型更聪明？在人工智能的浪潮中，大模型以其强大的数据处理能力和广泛的应用前景，成为了科技领域的明星。然而，正如任何技术一样，大模型也面临着诸多挑战，尤其是在理解力、泛化能力和适应性方面。

江佑IT·2024-08-29 12:32

探索Stable Diffusion：AI在艺术创作中的无限可能

探索StableDiffusion：AI在艺术创作中的无限可能引言一、StableDiffusion简介定义与历史技术原理概述二、工作原理深入解析扩散模型基础逆向扩散过程详解潜空间与变分自编码器(VAE

master_chenchengg·2024-08-29 12:30

人力资源管理中的能力素质模型

能力素质模型是整个人力资源管理框架中的关键环节，它将企业的战略与整个人力资源管理业务紧密地连在一起。

赵磊老师讲管理·2024-08-29 11:37

大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍

大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍，《大模型提示词工程技术》的作者：微学AI，这是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作，它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量

微学AI·2024-08-29 11:53

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models

多模态大型语言模型基准研究综述摘要1引言2前言3感知与理解4认知与推理5特定领域6关键能力7其他模态8结论摘要多模态大型语言模型（MLLM）在学术界和工业界越来越受欢迎，因为它们在视觉问答、视觉感知、理解和推理等各种应用中表现出色

UnknownBody·2024-08-29 11:20

【花雕学AI】11：ChatGPT与New Bing的横向比较与多维度对比测试

它们都是基于OpenAI的GPT系列模型开发的，但是有着不同的特点和功能。例如，ChatGPT可以根据用户的输入生成自然语言的回答，也可以进

驴友花雕·2024-08-29 10:09

观察者模式

定义观察者模式是对象的行为模式，又叫发布-订阅(Publish/Subscribe)模式,模型-视图-模式(Model/View)模式，源-监听器(Source/Listener)模式或从属者(dependents

quanCN·2024-08-29 10:01

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集，训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术，YOLO

FL1623863129·2024-08-29 10:16

2021-08-09

一、redis服务配置文件详解二、RDB/AOF详解及优缺点总结三、rediscluster扩、缩容四、LVS调试算法总结五、LVS的NAT/DR模型实现

小咸鱼Leo00·2024-08-29 09:09

全能型模型与专精型模型

一、全能型模型全能型模型旨在处理广泛的任务，具备多种能力。例如，GPT-3和GPT-4等大型语言模型可以进行文本生成、翻译、对话和问答等多种功能。

青空之蓝qk·2024-08-29 09:10

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

2021年1月15日学习复盘

学习：14日给自己来了一个flag，28天完成超级思考力课程，15号开始，一天20分钟左右的课程，第一天思维与认知，学会用SWOT模型，知己知彼，百战不殆。

幽韵离殇·2024-08-29 09:44

【Three.js基础学习】19.Custom models with Blender

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言blender模型资源:【blender】一个汉堡包-CSDN博客一、代码import'.

蚕食我的耐心·2024-08-29 08:33

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》

从19世纪的数学探索，到20世纪的计算革命，再到21世纪的智能算法应用，机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。

ShuQiHere·2024-08-29 08:33

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

机器学习（ML）算法分类

以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

2023-07-02

大模型：breakdomainrealistic_R2333LoRA：,效果图(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed,Studiolighting

大法师的输出·2024-08-29 07:05

大模型备案重点评估内容

大模型备案重点评估内容1、确定与所提供服务相适应的安全管理负责人、信息审核人员或者建立安全管理机构的情况；2、用户真实身份核验以及注册信息留存措施；3、对用户的账号、操作时间、操作类型、网络源地址和目标地址

深圳唯安创远算法备案&大模型备案专家·2024-08-29 07:59

RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别

基于TACO数据集，使用YOLOv8分割模型进行垃圾检测和识别，并在ATK-RK3568上部署运行。

殷忆枫·2024-08-29 06:52

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类，对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算

泠泠风来·2024-08-29 06:21

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。

ghost_him·2024-08-29 06:50

模型分形理论

图王大胜·2024-08-29 06:49

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

【设计模式】设计模式之美阅读笔记

Encapsulation）抽象（Abstraction）继承（Inheritance）多态（Polymorphism）实现方式面向对象vs面向过程抽象类vs接口语法特性设计关系作用抽象类模拟接口普通类模拟接口充血模型

StarkerRegen·2024-08-29 05:14

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。

玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

数据之网：SQL在网络数据模型中的巧妙运用

标题：数据之网：SQL在网络数据模型中的巧妙运用在信息时代，数据之间的关系错综复杂，如同一张庞大的网络。网络数据模型以其独特的方式，模拟了现实世界中实体间的复杂联系。

2401_85761003·2024-08-29 04:09

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

汽车功能安全(ISO 26262)系列_ 硬件开发 - 硬件安全需求，安全设计及安全机制

硬件开发属于ISO26262第5部分内容，同样基于V开发模型，即始于需求开发，然后架构设计，详细实现，最后完成集成和验证

adas_l5·2024-08-29 03:27

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