回归demo

qt/c++学习笔记之基于tcp的文件同步程序demo（第二部分）

server服务器端头文件filebase.h#ifndefFILEBASE_H#defineFILEBASE_H#include#include#include#include#includeenumMsgType{MsgTypeInvaid=0,MsgTypeFile,MsgTypeDel,MsgTypeRename};classfilebase:publicQObject{Q_OBJECTp
Bryce学亮·2025-01-18 15:05

Java ‘URL(java. lang. String)‘ 自版本 20 起已弃用

原始写法（已弃用）publicclassUrlDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){try{//自Java20起已弃用URLurl=newURL("
空灵宫（Ethereal Palace）·2025-01-18 14:54

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋·2025-01-18 10:25

键盘录入学生信息

*/publicclassDemo03ScannerDemo0
青木川崎·2025-01-18 07:34

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型
XianxinMao·2025-01-18 05:21

设计模式01：创建型设计模式之单例、简单工厂的使用情景及其基础Demo

3.DemousingSystem;usingSqlSugar;publicclassSqlSugarSingleton{//使用Lazy来保证延迟初始化和线程安全//Lazy通过内部的机制确保在多
我是苏苏·2025-01-18 04:40

探索SwiftUI下的MVVM模式：MVVM.Demo.SwiftUI项目深度解读

探索SwiftUI下的MVVM模式：MVVM.Demo.SwiftUI项目深度解读MVVM.Demo.SwiftUI项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVVM.Demo.SwiftUI
韶承孟·2025-01-18 04:09

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。
ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

CSV文件转换coe

CodeN=165;y=zeros(N,1);%unzip('Under_A.ila')A=importdata('Control_txA.csv');fid=fopen('demo.coe','wt'
一条九漏鱼·2025-01-18 02:23

设计模式02：结构型设计模式之适配器模式使用情景及其基础Demo

1.适配器模式用途：接口兼容评价：复杂、冗余、难以调试，个人认为直接在旧系统那里封装一个新实现调用旧实现就好了场景：系统A、B、C想调用同一个功能接口，但是实现细节存在差异时（其实就是入参和出参转化处理，封装在一个新的类）//旧系统接口publicinterfaceIOldSystem{stringGetData();}//旧系统实现publicclassOldSystem:IOldSystem{
我是苏苏·2025-01-17 20:36

C# Linq查询 XML Object

DemousingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks
Daniel799·2025-01-17 18:49

HarmonyOS ArkUi Tabs+TabContent+List实现tab吸顶功能

Demo效果@Entry@ComponentstructStickyNestedScroll{@Statemessage:string='HelloWorld'@Statearr:number[]=[]
Join下班了吗·2025-01-17 18:45

whisper.cpp 学习笔记

whisper.cppwhisper.cpp学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper
法号：行颠·2025-01-17 17:12

基于html5 canvas的引擎,基于 HTML5 Canvas 的 3D 渲染引擎构建生产管控系统

这一期为你们带来一个很是好玩的demo，咱们制做一套本身的3D管道控制系统，运用了(http://www.hightopo.com)HT的Graph3dView组件经过对WebGL底层技术的封装，与HT
weixin_39760368·2025-01-17 15:51

Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践

阮航老师在FlinkForwardAsia2024生产实践（三）专场中的分享，主要分为以下四个方面：一、FlinkCDC&实时计算Flink二、CDCYAML核心功能三、CDCYAML典型应用场景四、Demo
·2025-01-17 15:17

HarmonyOS（鸿蒙），腾讯面试java

20],21“actions”:[22“action.system.home”23]24}25],26“orientation”:“unspecified”,27“name”:“com.example.demo.MainAbility
1024创新开发·2025-01-17 14:14

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。
·2025-01-17 14:07

tomcat项目运行后报500

HTTP状态500-内部服务器错误类型异常报告消息实例化Servlet类[com.mdy.servlet_02.LifeDemoServlet]异常描述服务器遇到一个意外的情况，阻止它完成请求。
MDY1219·2025-01-17 12:51

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

模型地址：HuggingFace模型主页：Kokoro-82M在线体验Demo：Kokoro-TTSDemoGitHubONNX版本：kokoro-onnx2.技术特点模型架构
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

Next.js 15 重大更新解析

自动化升级工具Next.js15引入了全新的codemodCLI工具，大大简化了版本升级流程。
·2025-01-17 10:51

从字符串使用看Golang和Rust对内存使用的区别

对内存使用的区别今天从Rust偶然回到Golang的世界，怎么写代码怎么别扭，总是忍不住在句子结尾加个分号…看到golang的字符串使用起来特别爽可以到处复制疯狂乱用，有一种从部队宿舍豆腐块被子的生活回归到居家肥宅的随意感
若者いChiang·2025-01-17 08:50

python多值参数

**字典参数放在元组参数后面,且放在参数列表最后defdemo(num,*nums,**person):#nums是一个元组;person是一个字典print(num)#1print(nums)#(2,3,4,5
简凡GO·2025-01-17 06:59

html+css 实现仿3D地球旋转效果

demo:root{--stars:5vw15vh2pxwhite,1vw33vh0pxwhite,2vw25vh2pxwhite,10vw10vh2pxwhite,12vw20vh0pxwhite,30vw15vh2pxwhite
web网页精选·2025-01-17 05:23

数据结构与算法-搜索平衡二叉树--红黑树

数据结构与算法-搜索平衡二叉树--红黑树红黑树的规则数据结构和算法的基本概念java实现的demo红黑树的规则数据结构和算法的基本概念[参考]java实现的demo
TianLiaoFeiJue·2025-01-17 04:42

threejs+html 实现3D地球旋转效果

html：demo*{padding:0;margin:0;box-sizing:border-box;}#chart_map{position:fixed;top:0;bottom:0;left:0;
web网页精选·2025-01-17 03:07

机器学习——逻辑回归

逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归（LogisticRegression
口_天_光健·2025-01-17 03:33

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。
非著名架构师·2025-01-17 00:42

不用背着电脑到处跑！用好这个远程专家就够了

如此一来，便能回归到自己所熟悉的办公环境之中，像Office系列等常用办公软件
·2025-01-16 23:21

一个简易的 Vue-Ref 响应式系统

简易的Ref数据响应式+Renderer渲染器本案例实现的响应式效果非常有限，只做简单的demo演示，本案例既不是基于Object.defineProperty，也不是基于Proxy实现的响应式，而是基于存取器
·2025-01-16 15:46

前端-从入门到入土

前端学习路线基础部分（HTML+CSS+JS入门）快速了解，能够进行简单的页面布局，交互JS部分，可以写一些小demo来熟悉常见的API推荐教程：https://www.bilibili.com/video
·2025-01-16 15:09

HarmonyOS 如何获取设备信息（系统、版本、网络连接状态）

本文将详细介绍如何使用这些接口获取设备信息，并提供一个完整的Demo示例代码。一、引入模块和基本设备信息的获取首先，引入@kit.BasicServicesKit模块，然后通过devic
·2025-01-16 15:33

axum--代码案例

最简单的demo#[tokio::main]asyncfnmain(){//buildourapplicationwitharouteletapp=Router::new().route("/",get
·2025-01-16 15:52

jupyter notebook练手项目：线性回归——学习时间与成绩的关系

线性回归——学习时间与学习成绩的关系第1步：导入工具库pandas——数据分析库，提供了数据结构（如DataFrame和Series）和数据操作方法，方便对数据集进行读取、清洗、转换等操作。
橙意满满的西瓜大侠·2025-01-16 14:09

高端密码学院笔记285

高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。
柚子_b4b4·2024-09-16 09:32

CX8836：小体积大功率升降压方案推荐（附Demo设计指南）

提供CX8836Demo测试、CX8836样品申请及CX8836方案开发技术支持。CX8836同升
诚芯微科技·2024-09-16 09:46

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）

华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归
算法大师·2024-09-16 09:42

Python实现简单的机器学习算法

：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归
master_chenchengg·2024-09-16 08:36

[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。
YuanDaima2048·2024-09-16 04:39

做事一定要认真

大脑突然被惊醒，我猛然起身，接着发了下呆，灵魂回归后意识到：啊，今天上班要迟到了！我按了按手机发现手机已关机，略微一看，原来是昨晚充电器没插上。
地上的垚·2024-09-16 01:31

代码的执行效果

packagecom20210409;publicclassdemo04{publicstaticvoidmain(String[]args){//////&&当前的条件不满足,则最后结果一定不满足,后面的条件不再执行
高天·2024-09-16 01:55

神经网络-损失函数

文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction
红米煮粥·2024-09-15 22:03

无人值守模式，自习室创业，真的那么赚钱吗？

因为，我们要深刻的认知市场规律，一个行业，如果利润很高，那必然趋之若鹜得涌入，所以在市场充分博弈以后，市场会回归价值本身，这个是市场的客观规律。
森屿旅人·2024-09-15 22:22

损失函数与反向传播

1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss
Star_.·2024-09-15 22:59

七.正则化

jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活
愿风去了·2024-09-15 21:11

只生欢喜不生愁

分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
花间星事·2024-09-15 20:14

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异
亚图跨际·2024-09-15 18:50

day12 控制流程 if switch while do...while 猜数字游戏

语句选择结构单选择语句if(a>0){System.out.println(“hello”);}packagecom.ckw.blog.select;importjava.util.Scanner;publicclassdemo01
卓越小Y·2024-09-15 16:11

Vector和Stack的用法

*;publicclassDemo5{publicstaticvoidmain(String[]args){//Vector的使用Vectorvec=newVector();Empemp=newEmp(
蟹道人·2024-09-15 16:11

Android jni中数组参数的传递方式

Androidjni关于Java中调用C代码的程序，发现我的数组参数传递方式不对，导致值传递不正确，我的方法是：C代码，入口函数#include#includejintJava_sony_MedicalRecordDemo_MainActivity_decryptionSuccess
lokeyme·2024-09-15 15:34

关于项目中使用shiro进行安全管理的总结

使用该框架的第一步，进行配置：packagecom.libvirtjava.demo.vm.util.config;imp
一颗大青柠·2024-09-15 13:19
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