分子科学中的机器学习第30页

C++ :: 范围解析运算符（八股总结）

主要用途访问全局作用域中的变量或函数访问类的静态成员定义类成员函数时指定所属类访问命名空间中的成员嵌套命名空间中的使用1.访问全局作用域中

fadtes·2025-01-17 16:29

开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序在ABM漏斗中的应用探索

摘要：本文旨在深入探讨开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序在目标客户营销（AccountBasedMarketing，ABM）漏斗中的应用，旨在揭示其如何通过智能化、数据化和社交化的方式，

说私域·2025-01-17 16:57

万字详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS

2、数据血缘追踪3、数据复用，减少重复开发4、把复杂问题简单化5、屏蔽原始数据的(影响)，屏蔽业务的影响ETL操作1、数据抽取2、数据清洗3、数据转换4、数据加载数据中台包含的内容很多，对应到具体工作中的话

_Jordan·2025-01-17 16:56

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用

KeyPan·2025-01-17 15:23

在 Azure 100 学生订阅中新建一台 Ubuntu VPS，并通过 Docker 部署 Nginx 服务器

这种方式不仅提高了开发和部署的效率，还确保了应用在不同环境中的一致性。Docker的出现极大地

明庭·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

T检验：一种通俗易懂的统计分析方法

本文旨在以通俗易懂的方式介绍T检验的基本概念、类型、数学公式、应用步骤及其在各个领域中的实际应用。引言在科学研究、数据分析等领域，我们经常需要评估两组数据之间的差异是否具有统计学意义。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

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

3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

PHP中的魔术函数

PHP魔术函数是在某些情况下会自动调用的特殊函数，它们以双下划线`__`开头，以下是对常见PHP魔术函数的详细介绍：###构造函数和析构函数-**__construct()**：-这是一个构造函数，在创建类的新对象时会自动调用。它可以用于初始化对象的属性，执行必要的设置操作。```phpclassMyClass{ publicfunction__construct(){ echo"

程序员阿凡提·2025-01-17 15:20

解决Android Studio 2023.1.1右上角Gradle不显示task

解决方案进入设置中的最后一栏，勾选这个配置：点击Apply再点击OK，会到项目，点击同步一次。同步完成之后，可以看到全部task了。

debug_cat·2025-01-17 15:19

我眼中的老师

从学生的角度描绘一位老师的形象。我的英语老师有着温柔的声音和亲切的笑容，她总是耐心地纠正我们的发音，鼓励我们大胆开口说英语。课堂上，她会用各种有趣的游戏和活动激发我们的学习兴趣，让我们在轻松愉快的氛围中掌握知识。课后，她还会主动找学习有困难的同学辅导，从不放弃任何一个学生。她就像一盏明灯，照亮了我们求知的道路。

·2025-01-17 15:52

Yii框架中的调试工具如何进行分析和调试应用程序

Yii框架中的调试工具在分析和调试应用程序时发挥着关键作用。

ac-er8888·2025-01-17 15:48

云计算在企业中的应用优势

在当今数字化时代，云计算已成为企业发展的重要助力。云计算具有高灵活性，企业无需大量购置硬件设备，通过云平台就能轻松获取所需的计算资源。例如，企业在业务高峰期可灵活增加资源，淡季时减少资源配置，有效降低成本。同时，云计算的可靠性也十分出色，数据存储在云端多个节点，即便某个节点出现故障，数据也不会丢失。而且，云计算提供的服务能够快速部署，企业新的业务需求可以迅速得到满足，大大提升了企业的响应速度和竞争

·2025-01-17 15:20

世界文化遗产的保护意义

o正文：文化遗产的价值：从历史价值（记录人类发展进程）、艺术价值（展现不同地域和时期的建筑、雕塑等艺术风格）、科学价值（如古代建筑的结构原理）等方面说明文化遗产的重要性。

·2025-01-17 15:18

Jquery 、Js —— 获取当前年月日、星期几、地点、天气！

最近的工作中的小需求，自己整理了下有关——日期与天气的代码：有其他需求的小伙伴可以去官网天气插件-心知天气html代码Date:Time:Day:js代码$(document).ready(function

爱吃果蔬的猫·2025-01-17 15:17

数据结构之B树详解(极简)

一、引言1）介绍数据结构的重要性在计算机科学中，数据结构是解决问题和优化性能的关键。它们是组织和存储数据的方式，直接影响着我们如何访问、检索和操作数据。

初眸࿐·2025-01-17 15:17

Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践

摘要：本文整理自阿里云高级开发工程师，ApacheFlinkCommitter阮航老师在FlinkForwardAsia2024生产实践（三）专场中的分享，主要分为以下四个方面：一、FlinkCDC&实时计算

·2025-01-17 15:17

后端架构师技术图谱

关联数组栈树二叉树完全二叉树平衡二叉树二叉查找树（BST）红黑树B-，B+，B*树LSM树BitSet常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找Java中的排序工具布隆过滤器字符串比较

dreamcasher·2025-01-17 15:45

02、Redis从入门到放弃之常用命令和基本数据类型操作

redis-cli-h127.0.0.1-p6379redis客户端登录-hhost-p端口-a密码exit退出当前客户端info返回redis的一些相关信息（包括端口、配置文件等）flushdb清空当前库中的所有数据

跳跳的向阳花·2025-01-17 15:15

数据结构，问题 F: 括弧匹配检验

现在的问题是，要求检验一个给定表达式中的括弧是否正确匹配？输入一个只包含圆括号和方括号的字符串，判断字符串中的括号是否匹配，匹配就输出“OK”，不匹配就输出“Wrong”。

阿佳举世无双·2025-01-17 15:15

selenium处理点选验证码---图灵

importtime,os,base64,json,requests#pipinstallpillowfromPILimportImagefromseleniumimportwebdriver#读取ini文件当中的数据

小小白学Py·2025-01-17 15:14

区块链主链公链最新动态：知识干货大分享

技术革新上，以太坊一直是主链中的焦点。以太坊2.0的分片技术取得重大突破，将原本拥堵的网络处理能力呈指数级提升。

·2025-01-17 15:42

算法之图论

思路：uset记录所有wordlist中的word，通过bfs获得满足条件（uset找到，umap未出现）的点，并在umap记录（

专业刷题Pia·2025-01-17 14:14

鸿蒙Next下载和播放本地的m3u8文件

在播放m3u8文件的时候，播放器会首先加载m3u8文件本身，然后解析其中的内容，找寻到真正的可以播放的资源地址，然后进行一个顺序播放，类似播放列表一样，播放完一个资源

·2025-01-17 14:10

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

提示工程（Prompt Engineering）最全综述：本质、技术、最佳实践

提示工程（promptengineering），简而言之，是构建和优化输入提示以引导LLMs生成准确且富有洞察力的输出的艺术和科学。

大模型之路·2025-01-17 14:13

深入解析MySQL的EXPLAIN：指标详解与索引优化

MySQL中的EXPLAIN语句是一个强大的工具，用于分析和优化SQL查询。通过EXPLAIN，你可以了解MySQL查询优化器是如何执行你的查询的，以及是否有可以改进的地方。

·2025-01-17 14:38

工作中的最佳实践记录

避免重复判断badif(currentTheme?.id&¤tTheme?.id==='xxx'){//dosomething}goodif(currentTheme?.id&¤tTheme.id==='xxx'){//dosomething}currentTheme.id在前面已经使用?.进行了判断，后面没必要再次判断一遍tip:使用?.操作符的目的是为了安全地访问cur

·2025-01-17 14:38

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

冷冻电镜｜思腾合力亮相2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会

此次研讨会由中国科学院生物物理研究所、清华大学以及中国生物物理学会冷冻电子显微学分会共同主办，中国科学院生物物理研究所与水木未来（杭州）科技有限公司承办，汇聚了众多顶尖科学家、软件开发者及行业专家，共同探讨冷冻电镜技术的最新进展与未来趋势

·2025-01-17 14:06

【专题】AI市场趋势洞察（2024年）报告汇总PDF洞察（附原数据表）

p=38023当今时代，科技的浪潮汹涌澎湃，人工智能（AI）作为其中的核心力量，正深刻地改变着我们的生活方式和消费模式。在主流电商平台上，AI产品展现出多样化的销售态势。

·2025-01-17 14:05

通过 SAP 官方帮助网站自学 SAP 业务知识的一种办法

Python中的class体内定义方法时，如果没有显式地包含self参数，有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题，因为它涉及到对Python中类与对象之间关系的更深理解。

·2025-01-17 14:35

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

代码随想录算法训练营DAY56｜图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础

图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。

阿緑·2025-01-17 14:38

有趣的科学小实验

介绍一个简单有趣的科学小实验。比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。

·2025-01-17 14:01

向量和矩阵的范数

对于一个平面向量aaa,当其在直角坐标系中的分量分别为x0x_0x0和y0y_0y0时，我们常用x02+y02\sqrt{x_0^2+y_0^2}x02+y02来表示其大小。

釉色清风·2025-01-17 13:36

Python实现Windows定时关机，面试必备知识点总结

而其中的22和30是等待用户输入的数据。因此，应该用两个lineEdit中获取到的合法数字替换对应的h和m。

2301_82241698·2025-01-17 13:36

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

图论1-问题 C: 算法7-6：图的遍历——广度优先搜索

其过程为：假设从图中的某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾被访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问，

阿佳举世无双·2025-01-17 13:04

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索（NAS）1.1为什么需要NAS？2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方

Undoom·2025-01-17 13:03

嵌入式学习

格式化字符串中分为普通字符和占位符，其中普通字符原样输出；占位符用参数列表中的数值

风华漫舞21·2025-01-17 13:31

HTML（超文本标记语言）

当时的目的是为了让世界各地的科学家能够方便地共享和交流信息。随着互联网的飞速发展，HTML也经历了多个版本的更新，从HTML1.0到HTML4.01，再到现在广泛使用的HTML5。

Parrot 安全小子·2025-01-17 13:31

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

2024年开发语言热度排名

主要原因包括：数据科学与人工智能：Python是数据科

码上飞扬·2025-01-17 13:00

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot中实现图片中的身份证号

一名技术极客·2025-01-17 13:59

javascript取随机数_javaScript中的随机数方法

下面我们对javaScript中的各种随机数方法做一个小结。基本的随机数在javaScript

weixin_39827905·2025-01-17 12:29

Python中的列表

1、IDLE默认内置函数都是紫色，字符串是绿色，关键字（如if）是橙色，生成的所有结果为蓝色2、Python的变量标识符没有类型！！但是标识符指示的数据对象有类型。3、Python列表可以包含各种类型的数据，也就是说在同一个列表中，可以同时有字符串和数字4、for循环：可以实现迭代for目标标识符in列表：列表处理代码（suite）这里有缩进的哦~~当然，迭代也可以用while。不过使用while

蒙面人mmmmmm·2025-01-17 12:58

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