分类样本点第3页

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

petrel2015·2025-03-23 23:37

Python实现微信自动发送消息

importpyautoguiaspgimportpyperclipaspcfromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingScheduler"""实现定时自动发送消息"""#操作间隔为1秒pg.PAUSE=1name='Hello~'msg='是时候点餐啦

热心市民小汪·2025-03-23 23:37

某人想将手中的一张面值100元的人民币换成10元、5元、2元和1元面值的票子。要求换正好40张，且每种票子至少一张。问：有几种换法？（C语言）

一、首先分析题目有两点1、总和是100元。2、一共分为四十张且每种至少有一张。二、思路分析。10元的为s张，5元的为w张，2元的为e张，1元的为y张。

热心市民小汪·2025-03-23 23:06

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

前端性能优化-知识点

Web性能优化意义1.减少整体加载时间：减小文件体积、减少HTTP请求、使用预加载。2.使网站尽快可用：仅加载首屏内容，其他内容根据需要进行懒加载。3.平滑和交互性：使用CSS替代JS动画、减少UI重绘。4.加载表现形式：使用加载动画、进度条、骨架屏等过渡信息，让用户感觉到页面加载更快。5.性能监测：性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应)：快速

甲亿·2025-03-23 22:56

SpringAOP-基本概念-AOP入门程序-核心概念-通知类型-通知顺序-切入点表达式-连接点joinpoint-记录操作日志-获取当前登录员工

用@Order(数字)加在切面类上来控制顺序AOP切入点表达式:切入点表达式-execution：切入点表达式-@annotation:可以使用通配符描述切入点:AOP连接点:AOP案例:将案例中增,删

汐栊·2025-03-23 21:54

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差

对于i左边的子段，我们是从前往后枚举的，因此可以先求出每个点的前缀异或和ls[i]，ls[i]表示的是从0-i的子段的前缀异或和，我们在找到和ls

好好学习^按时吃饭·2025-03-23 20:17

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

因此，想要分享一些知识点，希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下，共同进步！！！使用

hzulwy·2025-03-23 20:43

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable

2201_75491841·2025-03-23 18:30

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法7.6、克鲁斯卡尔算法6、树和二叉树6.1、树的基本概念结点的度：一个结点的度是指该结点拥有的子树数量

莫问alicia·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

作为一门胶水语言，Python毫不意外，也可以利用多线程和多进程处理并发问题，但是多线程由于GIL的存在，起作用范围大打折扣，仅限于在IO等场景可以发挥点作用。

weixin_39599046·2025-03-23 18:58

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片

岑依惜·2025-03-23 18:58

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通，明确：痛点场景

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型

kakak_·2025-03-23 17:47

AutoImageProcessor代码分析

以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。

fydw_715·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

Spring容器初始化扩展点：ApplicationContextInitializer

目录一、什么是ApplicationContextInitializer？1、核心作用2、适用场景二、ApplicationContextInitializer的使用方式1、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer的执行时机四、实际应用案例1、动态设置环境变量2、注册自定义的Bean定义五、注意

web14786210723·2025-03-23 16:43

环形链表判断、入环问题

在还未接触这种题之前是一点头绪都没有，十分佩服能解决的人。问题是：给定一个链表的头节点head，返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环，则返回null。

学习编程的gas·2025-03-23 16:40

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**

就很对·2025-03-23 16:36

5.进程基本概念

进程与程序的区别****3.进程的状态****4.进程调度****5.进程相关命令****6.进程创建与管理****7.进程的应用场景****8.练习与作业****9.进程的地址空间****10.进程的分类

就很对·2025-03-23 16:36

第十六章:Specialization and Overloading_《C++ Templates》notes

SpecializationandOverloading一、模板特化与重载的核心概念二、代码实战与测试用例三、关键知识点总结四、进阶技巧五、实践建议多选题设计题代码测试说明一、模板特化与重载的核心概念函数模板重载

郭涤生·2025-03-23 16:04

鸿蒙NEXT开发【崩溃监测实践】开发运维

崩溃率作为衡量应用质量的重要指标之一，监测崩溃点，解决崩溃问题，对维护应用的稳定性有着诸多方面的意义：用户体验：崩溃会直接影响用户体验，操作程序时突然Crash，可能导致用户不再打开应用、卸载应用。

沙人防火历飞雨·2025-03-23 15:03

AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。

热爱编程的通信人·2025-03-23 15:03

C/C++数据类型--整型类型

概念数据类型表示的是数据的身份决定它可以进行什么操作、占用多少空间与数据结构的区别数据类型更倾向于表示数据的身份数据结构表示的是怎么操作数据（是在类型的基础上进行对数据的操作的）C语言允许使用的类型类型的分类算术类型

蓝心湄·2025-03-23 15:30

A800核心加速技术深度剖析

其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

Axure常用交互效果二——拖动效果

这节课我们就来展示操作，这里会涉及到的知识点有：移动、动态面板。

结构化知识课堂·2025-03-23 15:24

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

而且从手持云台到车载记录仪，每个项目都面临独特挑战：车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源

·2025-03-23 15:15

使用 Sa-Token 完成踢人下线功能

一、需求在企业级项目中，踢人下线是一个很常见的需求，如果要设计比较完善的话，至少需要以下功能点：可以根据用户userId踢出指定会话，对方再次访问系统会被提示：您已被踢下线，请重新登录。

·2025-03-23 14:43

Go语言常用框架及工具介绍

以下是Go生态中常用的框架分类及详细介绍：一、Web框架Gin特点：轻量级、高性能，基于httprouter实现快速路由。优势：适合API开发，中间件支持丰富（如日志、CORS、JWT等），社区活跃。

半桶水专家·2025-03-23 14:48

《数字时代的职场暗战：下班后的消息该不该回？》

一、赛博朋克式职场：永不熄灭的手机屏幕凌晨1点，手机屏幕在床头柜上第7次亮起，弹出的消息提示像一把悬在空中的达摩克利斯之剑——市场部总监在项目群@全体成员核对数据，客户发来20条59秒的语音方阵。

玩转数据库管理工具FOR DBLENS·2025-03-23 13:14

Apache大数据旭哥优选大数据选题

定制旭哥服务，一对一，无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做，这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、

Apache大数据旭·2025-03-23 13:12

用c++语言编写的小程序,利用C++编写一些有趣的小程序

到了初中，便按着规定学习了一点Pascal，在家里也自己写过一点极其简单的程序。高中会考也需要学习VisualBasic，但学的十分浅显，并无什么收获。

瑞士鲁迅·2025-03-23 12:10

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