前端数据挖掘机器学习编辑器第4页

nextjs中集成富文本编辑器wangEditor

[app-router]postgres@latest(本章不涉及)@wangeditor/[email protected]@wangeditor/[email protected]使用引入富文本编辑器npmi-S

不cong明的亚子·2025-02-18 16:55

Vue3CompositionAPI

Vue3CompositionAPI第一章最终效果演示1.下载依赖npminstall2.启动前端npmrundev3.启动数据json-server--watchdata/db.json--port=

jpruby·2025-02-18 16:24

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

前端现代年轻人的“通病”：我们该如何应对？

引言随着互联网技术的飞速发展，前端开发已经成为IT行业中最热门的领域之一。越来越多的年轻人选择投身前端开发，追求高薪、自由和创造力。然而，在前端开发的浪潮中，许多年轻人也暴露出了一些“通病”。

人民广场吃泡面·2025-02-18 15:42

pnpm、npm、yarn 包管理工具『优劣对比』及『环境迁移』

前言博主在开发前端网站的时候，发现随着开发的项目的逐渐增多，安装的依赖包越来越臃肿，依赖包的安装速度也是非常越来越慢，多项目开发管理也是比较麻烦。

「已注销」·2025-02-18 14:08

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

前端项目git提交时做代码规范验证

前端项目git提交时做代码规范验证需要使用到的插件：husky，是一个GitHook工具，为git客户端增加hook的。

一个水货程序员·2025-02-18 13:30

Win11 配置 TeXstudio 编辑器教程

以下是关于在Windows11系统上配置TeXstudio编辑器以使用LaTeX的教程。文章从安装必要的组件到实际测试的过程进行了详细的说明。

『₣λ¥√≈üĐ』·2025-02-18 13:27

BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃

BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业

gs80140·2025-02-18 13:55

QEMU-Manager：Mac上的QEMU图形化管理利器

苏承根·2025-02-18 13:25

VB.NET基于WEB房地产评估系统(源代码+文档)

资料介绍：--------------摘要--------------房地产评估系统是典型的信息管理系统(MIS),其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。

csdn663648·2025-02-18 13:25

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

通用评估系统（五）- 前端部分总体说明

一个水货程序员·2025-02-18 13:51

ASP.NET MVC实现layui富文本编辑器应用

备注：在ASP.NETMVC中，能提交表单数据的元素（各种类型的input标签，textarea等），其属性name的值于实体模型中的属性名相同时，传递到控制器中的实体模型或参数，会自动进行映射，方便前端到后台的

福伴·2025-02-18 12:47

class unity 定义类_[Unity]用PropertyDrawer自定义struct/class的外观

一般来说，当我们要扩展编辑器时，我们会从Editor类继承，为自己的MonoBehaviour实现不同的外观。

weixin_39722025·2025-02-18 12:44

Dify rerank model is deprecated in knowledge base

这里过时的提示倾向于说工作空间有一个默认的重新排名模型，但在执行一些前端逻辑后我们发现当前的重新排名模型是空的或未定义的，因此这个当前模型已过时。

·2025-02-18 12:20

AI前端开发：重塑工作环境与企业文化

近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展深刻地改变着各个行业，前端开发领域也不例外。随着AI写代码工具的涌现，AI前端开发模式逐渐兴起，并对传统的前端开发模式带来了巨大的冲击。

suibian5235·2025-02-18 12:43

ASP.NET MVC5配置百度富文本编辑器

简单说一下，.netMVC5如何配置百度富文本编辑器吧。

plcc123·2025-02-18 12:10

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

Vue.js 组件开发：构建高效、可重用的用户界面

Vue.js组件开发：构建高效、可重用的用户界面Vue.js是一个流行的JavaScript框架，它致力于通过简单的API和高度响应的设计，帮助开发者构建高效、动态的前端应用。

m1chiru·2025-02-18 10:25

Vue.js 组件开发：构建可重用且高效的 UI 块

在现代前端开发中，Vue.js凭借其简洁的语法、强大的数据绑定能力和灵活的组件系统，成为许多开发者的首选框架。

沉浮yu大海·2025-02-18 10:19

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

前端构建工具——Webpack和Vite的主要区别

目录1.设计理念2.性能表现3.使用场景4.配置复杂度5.生态系统6.性能对比总结7.选择建议1.设计理念Webpack设计理念：Webpack是一个通用的模块打包工具，它将项目中的各种资源（如JavaScript、CSS、图片等）视为模块，并通过loader和plugin进行处理和打包。适用范围：适用于复杂项目，支持高度定制化，适合需要精细控制构建过程的场景。Vite设计理念：Vite（法语“快

像素检测仪·2025-02-18 08:36

python tkinter 自制文本编辑器

成品如图：代码fromtkinterimport*fromtkinterimportfiledialogfromtkinterimportmessageboximporttimedefnodefined():pass#打开文件函数defopenfile():filename=filedialog.askopenfilename()f=open(filename,'r')f2=f.read()f.c

ocean35·2025-02-18 08:05

学习笔记分享-快速掌握前端-html进阶（利用telnet发送json请求、利用telnet发送multipart请求）

前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视

2301_81243975·2025-02-18 08:29

dochub实践-资源参考

项目开源仓库-gitee开源仓库-github教程文档依赖后端-beego开源仓库入门教程前端-Flat-UI开源仓库样式文档

xiaohangwj·2025-02-18 06:44

题解 | #数组中出现次数超过一半的数字#哈希最简单的解法

前端要转测试大佬们，我是软件工程专业的，毕业后又培训了半年前端，现在公司要我转软件测试，初中级都可以，学着麻烦吗？大概得多长时间？

2301_79125642·2025-02-18 05:59

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

关于前后端分离跨域问题——使用DeepSeek分析查错

我前端使用antdesignvuepro框架，后端使用kratos框架开发。

潮落拾贝·2025-02-18 04:49

python股票分析系统部署操作过程及代码实现

部署一个股票分析系统涉及多个步骤，包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程，涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。

大懒猫软件·2025-02-18 04:48

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

Google Cloud技术学习总结

GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。

谭俊杰Jerry·2025-02-18 03:43

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-18 03:09

uniapp uni-icons组件自定义图标

文章目录1️⃣uni-icons组件1.1引用位置1.2FontEditor简介1.2FontEditor使用结束语优质源码分享uni-app是一个使用Vue.js(opensnewwindow)开发所有前端应用的框架

xcLeigh·2025-02-18 03:35

【最新】沃德协会管理系统源码+uniapp前端+环境教程

一.系统介绍一款基于FastAdmin+ThinkPHP+Uniapp开发的商协会系统，新一代数字化商协会运营管理系统，以“智慧化会员体系、智敏化内容运营、智能化活动构建”三大板块为基点，实施功能全场景覆盖，一站式解决商协会需求壁垒，有效快速建立自有数字化管理体系、提升组织管理效能、增强会员粘性、沟通连接市场，真正做到为构建有影响力的现代化智慧型组织赋能。二.测试环境系统环境：CentOS、运行环

kaui52066·2025-02-18 00:40

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密

·2025-02-18 00:37

用AI提升电商平台的客户体验：从个性化推荐到智能客服

AI不仅可以优化电商平台的后台操作，还能在前端提供更为个性化、智能化的客户体验，让消费者感受到前所未有的便捷与高效。本文将从个性化推荐、智能客服、智能搜索等方面，详细探讨如何通过AI技术

Echo_Wish·2025-02-17 23:49

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

python程序设计案例教程胡国胜第二章答案_Python程序设计案例教程

1.1Python简介1.1.1Python语言特点1.1.2Python版本1.1.3Python语言的实现1.1.4安装Python1.2Python开发环境1.2.1启动IDLE1.2.2Python代码编辑器

长发在船头舞蹈·2025-02-17 23:49

HTML、Vue和PHP文件的区别与联系

一、核心区别类型性质执行环境功能特点.html静态标记语言浏览器直接解析定义页面结构和内容，无逻辑处理能力.vue前端框架组件文件浏览器/构建工具整合HTML模板+JS逻辑+CSS样式，支持动态数据绑定和组件化开发

生信天地·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。

望云山190·2025-02-17 22:40

阿里云视频点播，基于thinkphp8上传视频

前端参考官方示例(jQuery版)阿里云JavaScript上传SDKDemo(使用jquery).container{width:1200px;margin:0auto;}.input-control

quweiie·2025-02-17 22:07

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

从零开始：Django + MySQL + Vue 打造在线Demo下载平台

DjangoMySQLVue从零开始打造在线Demo下载平台Django+MySQL+Vue从零开始打造在线Demo下载平台本仓库提供了一套完整的前后端实战项目源码，带你全面学习和掌握在Django后端框架和Vue前端框架下

阮懿同·2025-02-17 21:56

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

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