分支预测

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异
彬彬侠·2025-03-14 23:24

101、探索Rust模式匹配的奥秘：简洁代码的艺术

Rust语言提供了丰富的模式匹配机制，使得这种根据条件分支执行代码变得简单而直观。本文将介绍Rust中的模式匹配，重点讲解match表达式，以及iflet和whilelet的用法。
多多的编程笔记·2025-03-14 23:53

YOLOv8涨点大全总结（源码）

常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall
清风AI·2025-03-14 23:21

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

一、LLM推理的核心过程：自回归生成LLM（如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等）的推理本质是自回归生成：从初始输入（如[CLS]或用户prompt）开始，逐token预测下一个词，直到生成结束符
AndrewHZ·2025-03-14 23:50

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Git 本地常见快捷操作

提交更改gitcommit-m"提交信息"修改最后一次提交信息gitcommit--amend-m"新提交信息"显示提交历史gitlog--oneline--graph显示修改的文件gitdiff2.分支管理操作命令查看当前分支
笔沫拾光·2025-03-14 20:55

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

【硬核实战】ETCD源码暴改指南！从日志魔改到Raft协议调优，手撕高可用集群！

一、源码暴改前的准备工作1.环境搭建与源码获取源码下载：从GitHub克隆ETCD源码并切换至目标分支（如release-3.5）gitclone--branchrelease-3.5https://github.com
码农突围计划·2025-03-14 18:35

策略模式与责任链模式

可以避免多重分支的if。。。else。。。和switch语句属于行为型模式适用场景假如系统中有很多类，而他们的区别仅仅在于他们的行为不同。一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。需要屏蔽算法规则。
CV明·2025-03-14 16:52

Qt常用宏定义

本文章主要积累一些常用宏定义，有些定义在头文件QtGlobal中QT_VERSION，QT_VERSION_CHECK//主要用于条件编译设置，根据Qt版本不同编译不同的代码//我这里用的Qt版本是5.7.1，因此软件走的分支是
HL_风神·2025-03-14 16:20

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。
Lunar*·2025-03-14 15:11

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。
天行者@·2025-03-14 13:25

3.13 YOLO V3

-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。
不要不开心了·2025-03-14 11:44

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
程序员二飞·2025-03-14 11:41

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

【21】单片机编程核心技巧：if语句逻辑与真假判断

单片逻辑由心控，条件分支自成文。注释：if语句判真假：通过条件表达式判断逻辑分支走向。括号条件定乾坤：括号内表达式决定代码执行路径。非零为真零为假：C语言中非零值为真，零值为假。
智木芯语·2025-03-14 09:55

郝斌C语言_分支 ； 循环 ； 数组 ； 函数 ； 运算符(笔记)

笔记目录前言一、选择_If1.求分数等级2.互换两个数字3.对任意三个数字进行排序4.看懂/掌握一个程序5.If常见问题二、选择_Switch三、循环_for1. 1+2+...+1002. 1~10的奇数之和3.For与If的嵌套使用_被3整除的数字之和4.For与If的嵌套使用_斐波拉契序列5.强制类型转换6. 1/1+1/2+...+1/1007.试数举例_18.浮点数存储9.多层For循环
sugario·2025-03-14 08:50

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。
请为小H留灯·2025-03-14 08:49

Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。
向着开发进攻·2025-03-14 08:47

【Java篇】行云流水，似风分岔：编程结构中的自然法则

文章目录Java程序逻辑控制：顺序、分支与循环结构全面解析一、顺序结构二、分支结构2.1if语句2.1.1基本语法2.1.2if-else语句2.1.3if-elseif-else语句2.2switch
半截诗·2025-03-14 07:13

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。
SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

LLM 为什么需要 tokenizer？

1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自
SmallerFL·2025-03-14 03:45

智能车辆控制技术：MPC与轨迹规划实战项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码，包含模型预测控制（MPC）策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB
柚木i·2025-03-14 02:11

MPV Player(MPV播放器)

链接：https://pan.quark.cn/s/a6b4b644bb16MPVPlayer(MPV播放器)是mplayer2和MPlayer的一个分支，支持多种视频文件格式、音频和视频编解码器以及字幕类型
fhfhgfdgdsgi1·2025-03-14 01:31

计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
Geometry Fu·2025-03-14 01:31

机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】

正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究
一键难忘·2025-03-13 23:20

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

低轨卫星引爆高频PCB市场：猎板PCB的技术革新与产业机遇

根据行业预测，到2030年，全球低轨卫星数量将突破5万颗，市场规模超千亿美元12。
lboyj·2025-03-13 21:06

AI面试助手大比拼：多面鹅、智面星和Offerin AI实测

这些工具声称能够帮助求职者熟悉面试流程、预测面试问题，甚至还能提供针对性的回答建议。小编亲自体验了几款热门的AI面试助手，试图一探究竟：它们究
offer收割机小鹅·2025-03-13 20:58

一文吃透程序分支结构：单/双/多分支实战解析

一、为什么分支结构是Python考试的"拦路虎"？
奕澄羽邦·2025-03-13 20:27

NocoBase 本周更新汇总：双因素身份认证（2FA）

NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。main：截止目前最稳定的版本，推
·2025-03-13 20:31

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

因此，如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择，是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
m0_65156252·2025-03-13 18:17

DeepSeek在供热行业中的应用

在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断
杨航 AI·2025-03-13 18:46

0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示

具体来说，PromptMRG是基于编码器-解码器架构，并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时，来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示，以显式地指导生成过程。
m0_65156252·2025-03-13 18:11

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。
weixin_39636898·2025-03-13 17:37

Git新建分支报错：detected dubious ownership in repository at

刚入职：错误频繁出报这个错误原理是因为：你拉取的项目的管理员名称与当前不一致，好好想一想是不是你最近改过你的用户管理员用户名。解决方法：转载一下这位博主的博客，按照步骤操作完成后需要重新打卡一下你的编译软件。detecteddubiousownershipinrepositoryatXXX解决办法c
热爱生活啊！·2025-03-13 17:32

Python 爬虫实战：时尚网站潮流趋势数据抓取与流行趋势预测

今天，我将带领大家进行一场独特的Python爬虫实战，通过抓取时尚网站的潮流趋势数据，预测未来的流行趋势。这不仅可以帮助时尚爱好者提前了解潮流走向，还能为时尚从业者提供决策依据。
西攻城狮北·2025-03-13 16:26

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

在足球数据分析中，AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点：1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期，投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。
sanx18·2025-03-13 12:01

Java基础入门流程控制全解析：分支、循环与随机数实战

本文以分支结构、循环结构和随机数生成为核心，结合代码示例与底层原理，全面解析Java中流程控制的应用场景与实战技巧。
shy2005_5_31·2025-03-13 12:28

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
一元钱面包·2025-03-13 11:20

月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺

如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。
·2025-03-13 11:09

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四
LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测
夏末之花·2025-03-13 10:38

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于支持向量机SVM的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-03-13 06:14

C语言（11）

一.分支与循环1.if语句:1.1语法形式if(表达式)语句表达式为真，语句执行；表达式为假，语句便不会执行。
life_time_·2025-03-13 06:43

先进制造aps专题三十一 免费企业高级计划和优化(Advanced Planning and Optimizer)产品FreeAPO简介

FreeAPO是一款免费的企业高级计划和优化（APO，AdvancedPlanningandOptimizer）产品，提供了比SAPAPO更丰富的功能包括以下软件:1.销售需求预测软件免费版(dp)2.
lijianhua_9712·2025-03-13 05:07
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他