半监督支持向量机

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。
爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

四、数据湖应用平台架构

核心概念数据湖：一个集中各种原始格式数据的存储库，包括格式化数据、半格式化数据和非格式化数据。
moton2017·2025-02-28 03:51

数据湖构建

数据湖与传统的数据仓库不同，它能够存储结构化、半结构化和非结构化数据，支持大规模数据的整合、存储、查询和分析。
HaoHao_010·2025-02-28 00:25

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法
资源存储库·2025-02-27 22:08

基于双层优化的微电网系统规划设计方法（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
科研_研学社·2025-02-27 22:04

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表
张起灵ovo·2025-02-27 16:20

电力电子行业哪种工程师最挣钱

电力电子产品从研发到生产需要很多工程师参与，还需要一些专业的管理人员相互配合，主要有以下这么几种职位1.项目经理主要负责项目的规划，撰写节点报告，监督项目组内各个人员的工作完成情况，还需要跟各个部门进行沟通衔接
麦克斯的电子星球·2025-02-27 16:19

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer
AI天才研究院·2025-02-27 16:18

为什么选择Linux而放弃windows，比较Windows和Mac它出色的优势在哪儿？

前言：MacOS全封闭，只支持自家硬件，设计风格和使用体验比较独特；Windows半封闭，虽然源码不开放，但适配市面上几乎所有的x86机器，Windows和各家硬件厂商总体是合作共建生态圈，从市场份额看
MAX在码字·2025-02-27 15:06

数业有道,智赢未来：派可数据 BI 助力企业数字化升级、高质量增长

创新应用阶段的核心是企业应用先进的数字技术和工具，对企业多年在全领域积累的各类数据，包括财务、业务、生产、设计、设备、工艺等结构化数据，以及非结构、半结构的日志、音、视数据，通过算法深度分析并挖掘数据的价值
派可数据·2025-02-27 15:06

华为OD机试真题：异常的打卡记录（E卷、C++）

华为OD机试（E卷+D卷+C卷）最新题库【超值优惠】Java/Python/C++合集题目描述考勤记录是分析和考核职工工作时间利用情况的原始依据，也是计算职工工资的原始依据，为了正确地计算职工工资和监督工资基金使用情况
什码情况·2025-02-27 14:04

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。
智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
IT时代周刊·2025-02-27 14:00

排序（数据结构篇）

这实际上等同于取x和y相加后的结果的一半（向0取整）。
刃神太酷啦·2025-02-27 10:36

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。
指尖下的技术·2025-02-27 10:36

AI人工智能机器学习之聚类分析

2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。
rockfeng0·2025-02-27 09:01

QILSTE H6-M108HR超亮红光LED灯珠 发光二极管LED

这款LED的光电参数经过精确调控，光强范围从-230mcd至450mcd，主波长在615至630nm之间，半波宽为20nm，确保了色彩的纯正和亮度的稳定性。正向电压VF在1.8至2
QILSTE LED·2025-02-27 02:02

支持向量机（SVM）简介与应用

目录1.什么是支持向量机？2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机？
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

c语言 printf 颜色,关于printf如何输出颜色

大一快结束了，c语言也学了半学期了，要走的路还很长啊。。。这是给和我一样的新手看的，大神们一笑而过就好。。。
XY LIU·2025-02-26 23:39

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。
海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

半精度 单精度 双精度 概述

单精度、半精度和双精度通常用于描述浮点数在计算机中的表示方式，它们在位数、表示范围、精度以及应用场景等方面存在差异，以下为你详细介绍：基本概念在计算机中，浮点数是一种用于表示实数的方式，由符号位、指数位和尾数位组成
石兴稳·2025-02-26 20:41

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。
yzx991013·2025-02-26 20:40

2025女神节专属！“三八”妇女节魅力沙龙活动！超简单！

世界的一半，属于女性，独立而坚定。三八国际妇女节是一个专属于女性的庆典，是一个彰显女性力量和魅力的时刻。为此，绿泡泡推出三八时尚女性主题活动邀请函。
帖帖小帮手·2025-02-26 15:09

三角函数和差角公式对于任意角的证明（代数法）

前置知识：平面向量、诱导公式和差角公式的证明如下：对于每个始边为xxx轴正半轴的角θ\thetaθ，令平面向量a⃗θ\veca_{\theta}aθ是xOyxOyxOy中，以OOO为起点，方向沿着的θ\
Jean·Gunnhildr·2025-02-26 14:29

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
金外飞176·2025-02-26 12:44

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要  本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。
rockfeng0·2025-02-26 09:57

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
·2025-02-26 05:01

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

关系型数据库以表格形式存储数据，遵循严格规则，便于处理结构化数据的复杂查询；非关系型数据库更灵活，适于存储半结构化和非结构化数据，例如文档、图像。扩展问题-关
软件测试雪儿·2025-02-26 04:48

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。
不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

与监督学习和无监督学习不同，强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为，使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。
Evaporator Core·2025-02-25 23:44

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。
数维学长986·2025-02-25 22:38

整车厂如何规划构建汽车集成安全团队的软件研发能力

从项目启动的概念阶段，历经系统、硬件、软件设计，直至量产与售后，全程监督流程执行，保证各环节达到安全要求。危害分析与风险评估：联合多部门，如
老猿讲编程·2025-02-25 21:30

GB 44497-2024《智能网联汽车 自动驾驶数据记录系统》标准解读

GB44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》是由工业和信息化部提出并归口的强制性国家标准，由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会于2024年8月23日批准发布(国家标准公告2024
daopuyun·2025-02-25 21:30

【网络安全 | 漏洞挖掘】介绍一个价值50000美元的漏洞

文章目录认识Zendesk关键点邮件伪造升级为全面的Slack接管引入OAuth今天，我将分享如何发现一个影响超过一半财富500强公司单一漏洞的经历。
秋说·2025-02-25 17:34

数据安全_笔记系列04：数据访问控制中的“三权分立”机制详解

审计管理员则负责监督和审查系统管理员与安全管理员的操作，确保他们的行为符合规定，并且没有违规操作。为什么需要三权分立。主要是为了防止权
宁宁可可·2025-02-25 16:30

《销售目标总扑街？掌握这些技巧，业绩轻松上台阶！》

就说我有个朋友在一家电商公司做销售，去年年初领导一拍脑门，给定了个销售额翻倍的目标，结果到了年底，连一半都没完成。
·2025-02-25 16:40

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
superace7911·2025-02-25 15:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
Maker~·2025-02-25 15:18

检测加密货币挖矿活动的异常端口

我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例，使用无监督学习（自编码器）实现动态基线建模。
扫地僧009·2025-02-25 13:01

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

关系型数据库以表格形式存储数据，遵循严格规则，便于处理结构化数据的复杂查询；非关系型数据库更灵活，适于存储半结构化和非结构化数据，例如文档、图像。扩展问题-关
sszmvb1234·2025-02-25 13:30

初学者推荐学习AI的路径

以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库
ProgramHan·2025-02-25 09:05

实时、分时、半实时半分时操作系统

在操作系统中，实时、分时、半实时半分时是三种不同的调度策略，它们决定了系统如何分配和管理CPU资源。
嵌入式园姐·2025-02-25 09:04

【2024国赛A题】A题“板凳龙” 闹元宵思路+代码+论文

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。⛄一、思路与参考代码点击下方，即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）1：订阅此专栏，即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新！
Matlab领域·2025-02-25 05:34

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

关键内容：问题类型：监督学习(Sup
部分分式·2025-02-25 04:33

DeepSeek:基于大模型的任务管理系统

实现分层，分步的任务监督管理系统。一下是Deepseek的回答已深度思考（用时34秒）嗯，用户问有没有必要基于大模型做一个任务系统，让用户通过多轮请求来完成需求，类似分页的分层任务管
klzsr·2025-02-25 01:06

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

我们从一组标注员编写的提示以及通过OpenAIAPI提交的提示开始，收集了一个数据集，其中包含标注员展示的期望模型行为，利用这些数据通过监督学习对GPT-3进行微调。
·2025-02-24 23:50

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调
moton2017·2025-02-24 18:47

时序数据库 TDengine 化工新签约：存储降本一半，查询提速十倍

化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累，精准聚焦行业痛点，并携手TDengine提供高效解决方案。通过应用TDengine，力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理，同时达到了毫秒级实时监控，为安全生产和智能决策提供强有力的支撑。具体来说，本次合作不仅使存储成本降低50%以上，查询效率提升
·2025-02-24 14:00

基于双层优化的微电网系统规划设计方法（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
然哥爱编程·2025-02-24 11:56
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