回归特征选取

注解Annontation 详解

Annontation是Java5开始引入的新特征，中文名称叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。
宸之元亨利贞·2025-01-26 09:13

Java开发高频英语单词800+，熟悉后英文障碍又少了

单词的意思大多不是通用的，已经选取了计算机软件开发语境下的含义。
万小猿En·2025-01-26 09:13

从零到一：低代码平台的核心技术解析

可视化设计引擎低代码平台的显著特征之一就是可视化设计。可视化设计引擎就像是一个图形化的工作区，开发者通过简单的拖拽、配置操作，就能搭建出应用的界面和流程。它提供了丰富的组件库
·2025-01-26 07:21

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。
python收藏家·2025-01-26 07:55

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整，可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。
weixin_30777913·2025-01-26 06:52

L8打卡学习笔记

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

华为OD机试E卷 --响应报文时间 --24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

IGMP协议中，有一个字段称作最大响应时间(MaxResponseTime),HOST收到查询报文，解折出MaxResponsetime字段后，需要在(0，MaXxResponseTime]时间(s)内选取随机时间回应一个响应报文
飞码创造者·2025-01-26 05:42

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计
二进制独立开发·2025-01-26 04:36

自动化测试--概念篇

⾃动化1.1自动化概念1.1.1回归测试1.2⾃动化分类接⼝⾃动化UI⾃动化1.3⾃动化测试⾦字塔2.web⾃动化测试安装驱动管理3.Selenium安装selenium库使⽤selenium编写代码selenium
.比奇堡派大星.·2025-01-26 03:22

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。
漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
汀沿河·2025-01-26 02:41

LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归

importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-01-26 01:06

浅析AI大模型现状及其应用，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)
程序员_大白·2025-01-26 00:26

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解
半截诗·2025-01-26 00:22

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

DEAB模型的核心组件包括：细节增强卷积（DEConv）：DEConv是一种创新的卷积层设计，通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积（CDC）、角差分卷积（
清风AI·2025-01-25 23:47

激光线扫相机无2D图像的标定方案

步骤：标定物选择：使用具有明确几何特征的三维标定物（如平面、棱柱、球体等），表面需反射激光线。运动轨迹规划：控制平台沿已知方向（如X/Y/Z轴）平移或旋转，记录激光线在标定物上的位置变化。
hylreg·2025-01-25 21:03

基于知识图谱的用户画像构建与应用

数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征
cooldream2009·2025-01-25 20:56

JavaScript 进阶之路：探索高级特性和最佳实践

面向对象的三大特征封装继承多态构造函数什么是构造函数通过new关键字调用一个函数的时候，这个函数就是构造函数。
不在···2025-01-25 19:46

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。
无声远望·2025-01-25 17:36

神经网络|(三)线性回归基础知识

【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为：神经网络|(一)加权平均法，感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上，上述表达模型的一个基本原则是：元素和对应的权重，线性相乘后再和阈值开关作对比，元素的综合影响在本质上是一个线性函数，类似于y=wx+
西猫雷婶·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。
计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

Flink (十二) ：Table API & SQL (一) 概览

TableAPI是用于Scala和Java语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。
Leven199527·2025-01-25 16:54

读论文 Situated Instruction Following

在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个
MhZhou0412·2025-01-25 16:53

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。
feifeikon·2025-01-25 15:18

redis原理

客户端-认识RESP持久化持久化具体实现1.RDB(RedisDataBase)2.AOF(AppendOnlyFile)事务相关命令主从复制拓扑结构同步过程部分复制实时复制哨兵（Sentinel）哨兵选取主节点流程集群数据分片主节点宕机集群扩容缓存缓存更新缓存预热
小哲会嘿魔法·2025-01-25 15:47

OpenCV实战技术应用

10.0角点检测应用技术实现，使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。
yzx991013·2025-01-25 15:46

PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通
我是瓦力·2025-01-25 12:59

计算机视觉：卷积核

通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。
eso1983·2025-01-25 12:23

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。
Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题
小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate

向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到
xiaoli8748_软件开发·2025-01-25 11:47

java版在线评标 竞标 邀标 评审专家 招标公告发布招投标系统源码

3、采购项目管理：可对项目采购过程全流程管理，包含功能有：评审人员的选取/抽取、基准价维护、供应商缴费审核、投标过程记录查
m0_72864708·2025-01-25 10:13

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。
IT古董·2025-01-25 10:08

数据可视化期末复习-简答题

数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程
熊假猫威XStar·2025-01-25 06:12

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

PAT乙级真题 — 1063 计算谱半径(java)

在数学中，矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之，对于给定的n个复数空间的特征值{a1+b1i,⋯,an+bni}，它们的模为实部与虚部的平方和的开方，而“谱半径”就是最大模。
黄昏岭·2025-01-25 01:07

洛谷-P1106-删数问题

longlong的范围，所以可以利用字符串来输入数字，并利用一个整型的数组从下标1开始来存储最高位到最低位的数字2.首先考虑，在一个n位的整数中去掉k个数字，然后形成新的数字，要求这个数字最小，那么其实就是在n位中选取
信息学奥赛-Mr-H·2025-01-25 01:04

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试简单介绍CNNCNN的基本结构卷积层（ConvolutionalLayer）：该层通过卷积操作提取输入数据的特征。
qzhqbb·2025-01-25 01:32

自定义类型 - 联合

-10-13-笔记-29作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSDN账号名)联合（共用体）①联合的概念在C语言中，联合（Union）是一种自定义类型，这种（联合）类型定义的变量包含一系列的成员，其显著特征是这些成员共享
仟濹·2025-01-25 00:00

基于 React hooks + Typescript + Cesium 实现通视分析

用户在模型上选取任意两点之间是否可以互相可见的技术方法，主要用于判断任意两点之间能否通视；图层管理（√）dom点扩散（√）轨迹回放（√）测量（√）坐标拾取（√）加载模型数据，拾取三维模型（√）geoserver
jiegiser#·2025-01-24 22:16

每日OJ_牛客_小红的子串_滑动窗口+前缀和_C++_Java

目录牛客_小红的子串_滑动窗口+前缀和题目解析C++代码Java代码牛客_小红的子串_滑动窗口+前缀和小红的子串描述：小红拿到了一个长度为nnn的字符串，她准备选取一段子串，满足该子串中字母的种类数量在
GR鲸鱼·2025-01-24 22:45

嵌入式音视频开发——视频篇（三）

人类视觉的时间敏感性和分辨率根据视觉刺激的类型和特征而变化，并且在个体之间是不同的。由于人类眼睛的特殊生理结构，如果所看画面
程序猿玖月柒·2025-01-24 21:41

66道软件工程面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

自动化测试：使用自动化工具执行测试，提高效率和可重复性，尤其适用于回归测试。黑盒测试与白盒测试：黑盒测试：关注于软件的功能和输出，不考虑内部实现细节。白盒测试：关注软件内部的逻辑结构，测试代码的每个
ocean2103·2025-01-24 21:06

Transformer的linear和softmax

线性层（LinearLayer）场景假设我们现在有一个包含许多特征的向量，比如描述一本书的内容、风格、作者、逻辑等信息。你想要根据这些特征预测这本书属于哪个类别，如小说、科幻、历史等。
编码浪子·2025-01-24 21:04

【江西省乡镇界】面图层shp格式乡镇名称和编码wgs84无偏移arcgis数据内容测评

这份数据集采用的是Shapefile（shp）格式，这是一种广泛用于GIS领域的矢量数据格式，可以存储地理特征的几何、属性和标识信息。
鸿业远图科技·2025-01-24 18:13

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
张登杰踩·2025-01-24 18:10

INTJ 型人格详细解读职业发展、情感沟通和心理健康

本文主要是分析intj型人格的特征（包括优势和不足），并将这些特征和职业发展，人际关系，心理健康等方面相结合，探索intj型人格的各方面，为谋划
Luntu·2025-01-24 17:02

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。
化作星辰·2025-01-24 16:27

ChatGPT

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-24 16:01
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