半监督实例分割第4页

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

湖仓一体化及冷、热、实时三级存储

其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力，使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体？数据湖的缺陷：缺乏强Schema，查询

麦当当MDD·2025-03-07 12:24

企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例

一、行业技术现状分析当前企业信息服务面临三大技术挑战：多源异构数据整合：需聚合工商数据（结构化）、招投标公告（半结构化）、企业新闻（非结构化）等差异化数据源数据实时性要求：企业经营状态变更、联系方式更新等

探熵科技·2025-03-07 07:17

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Word2Vec向量化语句的计算原理

一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出，是一种通过无监督学习生成词向量的模型。

堕落年代·2025-03-06 11:38

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

——BP算法：作为一种监督学习算法，训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重，使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化，找到最佳结果。

走在考研路上·2025-03-06 10:29

蓝桥杯算法基础（36）动态规划dp经典问题详解

动态规划-动态规划方法方法代表了这一类问题（最优子结构or子问题最优性）的有一半解法，是设计方法或者策略，不是具体算法-本质是递推，核心是找到状态转移的方式，写出dp方程-形式:记忆性递归递推01背包问题有

湖前一人对影成双·2025-03-06 03:36

机器学习之学习笔记

模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归（实际上是分类算法，用于解决二分类问题）6.聚类算法1.无监督学习

孤城laugh·2025-03-06 00:39

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

历年杭州电子科技大学计算机考研复试上机真题

输入格式两个整数输出格式最大公约数，最小公倍数输入样例57输出样例135year2019字符棱形题目描述输入一个整数n表示棱形的对角半长度，请你用*把这个棱形画出来。输入格式输入一个整数n（naj

猿六凯·2025-03-05 14:17

如何借助RPA开启副业增收，挖掘财富密码？

但我这个编程小白，对传统的编程工具和打包方式一知半解。尝试

IDFaucet·2025-03-05 12:28

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

16进制（十六进制）和二进制之间的转换

所以，1个十六进制数字可以表示4位二进制数（即一个半字节或nibble）。而2个十六进制数字就能表示8位二进制数，也就是1字节。

驜鸈·2025-03-05 05:33

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：

坐望云起·2025-03-05 02:37

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

MLP是监督学习的模型，常用于分类和回归问题。组成部分输入层（InputLayer）：接收输入数据的特征。例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

DAMA数据管理知识体系全接触-数据治理-大数据

第1章数据管理1.1引言数据管理的定义：是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。

我思故我在6789·2025-03-04 18:38

电子电路中，正负双电源供电的需求原因

如果仅用单正电源（如+12V），信号的“负半周”会被钳位到地（0V），导致失真。

promising-w·2025-03-04 16:50

【路径规划】快速探索随机树算法，用于自动驾驶汽车的路径规划，绕过静态障碍物（Matlab实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

长安程序猿·2025-03-04 15:08

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

c++之移动构造函数或者移动赋值运算符的作用

原理介绍前面的文章中有的涉及到了移动构造函数或者移动赋值运算符，对于它们的形式有了一定的了解，但是对他们的核心作用以及为什么要引入这两个东东，很多朋友还是一知半解。本文就是来解决这个问题的。

_DCG_·2025-03-04 09:27

LLC半桥谐振电路原理（二）

在LLC半桥谐振电路中，两个主要的谐振频率（由不同的电感和电容决定）对电路的性能和效率有着重要影响。下面是对这些频率的介绍和公式分析。

空间机器人·2025-03-03 23:38

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。

AI专题精讲·2025-03-03 22:05

Java和C++的区别有哪些？

语言特性编译与运行机制Java：是一种半编译半解释型的语言。

·2025-03-03 22:02

【任务分配】拍卖的多智能体系统动态分散任务分配【含Matlab源码 13035期】

Matlab武动乾坤博客之家博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；座右铭：行百里者，半于九十。

Matlab武动乾坤·2025-03-03 21:22

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。

木小鹿·2025-03-03 18:56

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。

道酝欣赏·2025-03-03 18:55

GPT-4.5

通过扩展无监督学习，GPT-4.5增强了识别模式、建立联系和创造性洞察的能力，尽管它并不是专门为推理任务设计的。早期测试者表示，与GPT-4.5交互的

开发者每周简报·2025-03-03 15:38

ITE Super IO入门篇

SIO是一个半可定制化的芯片，怎么说是半可定制化呢？比如上电时序，这一部分就是固化好的，而可定制化部分则是逻辑设备（LogicDevice）部分。接入电

YOYO--小天·2025-03-03 14:32

中小企业最爱用的CRM推荐，这几款省钱又好用！

咱中小企业老板哪个不是白天当销售、晚上算账本，一分钱掰成两半花？既要功能够用能管客户，又怕掉进”付费一时爽，续费火葬场“的深坑。——这哪是选工具，根本是真人版扫雷游戏，分分钟踩雷预警！

·2025-03-03 13:10

Python系列之例题100题（26-30题）

26：落体反弹问题;一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半；在落下，求它在第十次落地时，共经过了多少米？第十次反弹多高？

爱study花小卷·2025-03-03 12:15

【ECG心电信号】基于matlab GUI心电图数据计算心率（含判断）【含Matlab源码 11080期】

个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

Matlab仿真科研站·2025-03-03 12:44

Python 编程题第五节：落体反弹问题、求指定数列之和、求阶乘的和、年龄急转弯、判断回文数、判断星期几、矩阵主对角线元素之和

落体反弹问题每次落下后弹起高度为之前的一半h=100sum=0foriinrange(0,10):ifi==0:sum+=helse:sum+=2*hh/=2print(sum,h)求指定数列之和a是一个暂时变量来储存之前的

MYX_309·2025-03-03 12:42

基础篇（二）从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式

从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中，监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景，但也存在紧密的联系。

带上一无所知的我·2025-03-03 11:39

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

我没有大模型经验，可以给个机会吗？

**作者|Quokka原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...做大模型一年半，经历了无数场面试。

·2025-03-03 09:36

[BZOJ1093][ZJOI2007]最大半连通子图（Tarjan+拓扑排序+DP）

首先得到，一个强连通分量一定是半连通的。把强连通分量缩点之后，可以得到一个拓扑图。下面，sze[u]为新图中点u所对应强连通分量的大小。

xyz32768·2025-03-03 09:19

最大半连通子图(tarjan缩点+拓扑排序+dp最长链)

最大半连通子图(tarjan缩点+拓扑排序+dp最长链)洛谷P2272基本知识点：1:1:1:联通分量：uvuvuv半联通分量：u=>vu=>vu=>vorororv=>uv=>uv=>u2:2:2:子图

Snow_raw·2025-03-03 08:46

[ZJOI2007]最大半连通子图【tarjan缩点】【拓扑排序+DP】

>LinkluoguP2272ybtoj最大半连通子图>DescriptionN≤105,M≤106N\le10^5,M\le10^6N≤105,M≤106>解题思路强连通子图一定是半连通子图，所以考虑到把这张图进行缩点然后图就变成了一个

ssl_fuyang·2025-03-03 08:46

leetcode 922. 按奇偶排序数组 II 简单

给定一个非负整数数组nums，nums中一半整数是奇数，一半整数是偶数。对数组进行排序，以便当nums[i]为奇数时，i也是奇数；当nums[i]为偶数时，i也是偶数。

圣保罗的大教堂·2025-03-03 04:40

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru

原理：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子

甜辣uu·2025-03-02 23:30

tcp处理

LISTEN状态且已建立半连接的处理函数为tcp_v4_hnd_req，其他状态为tcp_rcv_state_processtcp_rcv_established处理从一个建立的连接进入的tcp包，是处理

rc_ll·2025-03-02 20:11

【SpringBoot】SpringBoot优雅停机机制

自定义资源释放逻辑3.3.超时机制4.优雅停机的实际应用场景4.1.服务更新4.2.流量调控4.3.订单处理5.优雅停机可能失效的情况6.实现无感知上下线总结背景想象一下，你正在乘坐一辆出租车，突然司机说：“车到一半我得下班了

总是学不会.·2025-03-02 20:38

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python