分类预测第10页

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场景：训练bert-base-chinese下游任务：分类。

小李飞刀李寻欢·2025-03-14 01:00

实现书籍类应用框架鸿蒙示例代码

介绍本示例提供了一个书籍类应用的基本框架，包含“书城”、“分类”、“福利”、“书架”、“我的”五个模块。应用只展示了基本的页面，其中具体功能的实现，开发者可根据需求自行开发。

·2025-03-14 00:07

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

【C++模板详解 —— 函数模板与类模板】

全特化2.2.2偏特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.3.3类模板特化应用示例3模板分离编译3.1什么是分离编译3.2模板的分离编译3.3解决方法4.模板总结1.非类型模板参数模板参数分类类型形参与非类型形参

Asher_qq·2025-03-13 23:48

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

32位嵌入式微处理器一览

这里只是按照体系结构分类，不涉及具体的处理器芯片。一．ARMARM处理器是由英国的ARM公司设计的32位RISC处理器。毫无疑问，ARM芯片是嵌入式微处理器中的佼佼者

farsightliuht·2025-03-13 21:35

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

深入了解京东商品详情API接口

商品基本信息包括商品名称、商品编号、所属品牌、商品分类等；价格信息有当前售价、历史价格走势、促销

数据捕手19970108018·2025-03-13 20:24

AI基于深度学习的代码搜索案例（一）

在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。

人工智能MOS·2025-03-13 19:23

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

简单好用的四级作文模板

四级作文模板注：开头部分类别现象解释观点选择问题解决图画通用部分注：来源：哔站-瑞思拜课程开头部分类别现象解释Withtherapiddevelopmentofsociety/economy/education

梁辰兴·2025-03-13 18:16

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

分布式存储学习——HBase表结构设计

列族定义1.4.3.1可配置的数据块大小1.4.3.2数据块缓存1.4.3.3布隆过滤器1.4.3.4数据压缩1.4.3.5单元时间版本1.4.3.6生存时间1.4.4模式设计实例1.4.4.1实例1：动物分类

Future_yzx·2025-03-13 18:41

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

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

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

前言在机器学习的江湖中，分类算法纷繁复杂，各具特色。有的深不可测，犹如隐世高人的内功心法，让人望而却步；有的则像街头小贩，简单直接却也能精准解决问题。

星际编程喵·2025-03-13 15:49

有哪些分类？

它有哪些分类？本文将为你详细解答。一、服务器是什么？服务器（Server）是一种为其他设备或程序（称为客户端）提供服务的计算机或软件系统。它可以是一台物理设备

·2025-03-13 15:13

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

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜

Tometor·2025-03-13 11:53

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-13 11:22

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

软著申请模版

软件著作权申请表模板‌markdownCopyCode‌**软件名称**‌：XXX（品牌/功能）系统V1.0（示例：智联校园活动管理系统V1.0/代码自动格式化助手V1.0）‌**分类号

yzx991013·2025-03-13 10:17

mybatisPlus多数据源方案

背景在微服务李娜一般一个服务只有一个数据源，但是在有的老项目或者一些特定场景需要多数据源链接不同的数据库，本文以mybatisPlus为基础给出解决方案多数据源场景分类情形一：项目启动就确定了情形一：一些

平原人·2025-03-13 10:15

【学习笔记】Python零基础入门

目录前言一、Python优势二、Python解释器安装三、变量和数据类型1.驼峰式命名习惯2.变量命名规则3.基本操作符4.数据类型分类5.字符串格式化6.类型转换函数7.列表8.元组9.字典四、选择和循环控制结构

疯语小咖·2025-03-13 10:42

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

C++ 迭代器与常用算法

C++迭代器与常用算法一、迭代器（Iterator）核心概念泛化指针，提供类似指针的操作（++,*,->）统一不同容器的访问方式，实现算法与容器的解耦分类（功能由弱到强）：输入迭代器（只读）输出迭代器（

四代目水门·2025-03-13 08:30

angular自定义指令

2、指令的分类1）组件——带有模板的指令。这种指令类型是最常见的指令类型。2）属性型指令——更改元素、组件或其他指令的外观或行为的指令。

~ rainbow～·2025-03-13 08:58

Angular指令

2.指令分类Angular指令的不同类型如下：组件——带有模板的指令。这种指令类型是最常见的指令类型。属性型指令——更改元素、组件或其他指令的外观或行为的指令。

lvxinaidou·2025-03-13 08:54

Angular 指令的用法

二、分类内置指令属性型指令：NgClass、NgStyle、NgModel结构型指令：NgIf、NgFor、NgSwitch自定义指令自定义属性型指令创建及使用1.在directives文件目录创建highlight

guizi0809·2025-03-13 07:52

计算机系统架构2

1.指令集结构的分类：堆栈；累加器；通用寄存器组2.通用寄存器结构分为寄存器-存储器结构（RM结构）和寄存器-寄存器结构（RR结构）3.寄存器的访问速度比存储器快4.registerintx;x被声明为一个寄存器变量

落——枫·2025-03-13 07:48

系统结构知识点

5.计算机系统结构分类法：冯氏分类法和Flynn分类法Flynn分类法是按照指令流和数据流的多重性进行分类。如SISD;SIMD;MISD;MI

落——枫·2025-03-13 07:18

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

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

网络安全之防御保护8 - 11 天笔记

（应用层）深度包检测技术分类：1、基于“特征字”的检测技术2、基于应用网关的检测技术3、基于行为模式的检测技术

温柔小胖·2025-03-13 05:06

单元测试-vitest笔记

一、关于测试1、测试分类单元测试：unittest集成测试端对端测试：e2e2、通用测试框架：jestvitest只能做js、ts测试。

小天呐·2025-03-13 04:00

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

然而，有时我们希望保存训练的模型，以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。此外，当运行一个耗时较长的训练过程时，最佳的做法

落花逐流水·2025-03-13 04:29

【深度学习】从全连接层到卷积

例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【Scannet V2 三维数据集下载】

我们表明，使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能，包括3D对象分类、语义体素标记

萧伯纳.·2025-03-13 03:20

基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效）

基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力（如自然语言处理、时序预测、异常检测），可显著提升运维效率，实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。

Real Man★·2025-03-13 03:47

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target

jarreyer·2025-03-13 02:46

紧急救援！MySQL数据库误删后的3种恢复方案

一、误删场景分类与恢复策略‌常见误操作场景‌：DROPTABLE误删单表（高频事故）DELETE误删数据（可通过事务回滚抢救）DROPDATABASE删除整个库（需全量备份）服务器rm-rf（物理文件删除

小诸葛IT课堂·2025-03-13 02:10

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PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings

Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

OC 如何实现多继承

OC实现多继承在当前类中添加其他类的实现通过协议分类通过消息转发机制由于OC是一门动态的语言，会尽可能将事件的调用延迟至运行时进行确定,所以如果OC支持多继承就有可能会在运行时发现多个父类出现具有二义性的方法实现时无法抉择的选择性困难

朗清风·2025-03-13 01:03

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