回归demo

通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)

Excel中曲线拟合的多种方法，包括基础工具（如趋势线）和高级技术（如非线性回归）。此外，还扩展了6种常见数学模型及其应用场景，帮助用户更全面地理解曲线拟合的原理与实践。
纸上笔下·2025-06-14 13:37

speculative decoding: SpecInfer

speculativedecoding学习笔记：speculativedecodinglookhead机制一、SpecInfer提出前的一些问题串行依赖：传统自回归解码必须逐token生成，GPU利用率不足
Jay Kay·2025-06-14 12:29

vue+cesium示例：3D热力图(附源码下载)

demo源码运行环境以及配置运行环境：依赖Node安装环境，demo本地Node版本:推荐v18+。运行工具：vscode或者其他工具。
GIS之家·2025-06-14 08:41

2024年3月20日_GTC 2024大会黄仁勋演讲解读

今天我们来讲GTC2024美国圣何塞3月18日13点北京19日凌晨4点，时隔5年全球顶尖的AI计算技术盛会、年度NVIDIAGTC大会重磅回归线下在这场大会上英伟达展现出堪称恐怖的行业号召力将AI圈的顶尖技术大牛和行业精英汇聚在一起现场盛况空前
codelyq·2025-06-14 07:29

机器学习与深度学习07-随机森林01

.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接：地址1.随机森林的定义随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题
my_q·2025-06-14 03:08

老板不懂、产品乱提、开发很累？其实是你们协作方式不对

你们考虑过回归成本吗？”一个看似普通的项目里，每个角色都在做事，但事情却越做越复杂、越做越混乱。这并不是哪
nbsaas-boot·2025-06-14 03:05

SpringBoot-AOP面向切面编程-实战

最强SpringBoot---AOP整合之列文虎克，文章有点常长，你得慢慢读，读之前请说阿弥陀佛，前三部分都是理论，后五部分是实践操作，有案例有测试代码有测试结果，所有的通知类型demo都有。
后端三郎@ZYJ·2025-06-14 01:25

【乐吾乐2D可视化组态编辑器】锚点

1添加/删除锚点（A）图形和连线都可以添加/删除锚点乐吾乐2D可视化组态编辑器demo：https://2d.le5le.com/2移动锚点（G）将光标移动到锚点上，按一下快捷键G，拖动鼠标完成锚点移动
乐吾乐科技·2025-06-13 22:32

04 XTuner 大模型单卡低成本微调实战

在上一期内容中介绍了RAG的大模型定制方案以及具体实现的demo，这一期将对finetune进行简单介绍。
wangzixinxinxin·2025-06-13 20:22

零基础神经网络第六课零代码Excel表手搓回归任务价格预测神经网络AI模型

零基础神经网络第六课零代码Excel表手搓回归任务价格预测神经网络AI模型神经网络可以简单理解为一个“会自己学规律的智能计算器”，它的核心原理和人类学习的过程很像：通过不断试错来调整自己的判断逻辑，最后学会从输入信息中找出规律并做出准确预测
，哎什么名·2025-06-13 19:43

vue3项目使用静态资源

在组件中引用public目录中的demo.png文件，示例代码如下。src\assets目录src\
MoonlitHan·2025-06-13 17:24

机器学习——numpy逻辑回归（手写数字识别）

二分类——识别1、7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed(2022)train_image_file='./案例/05-手写数字识别/train-images-idx3-ubyt
非零因子·2025-06-13 15:08

8.25 常见机器学习模型的介绍

1.线性回归（LinearRegression）首先，让我们从最简单的模型开始——线性回归。想象一下，你有一个数据集，里面包含了房子的大小和价格。
云策量化·2025-06-13 09:02

【OpenGL ES】二维图形绘制

着色器语言基础知识绘制纯色背景JAVA版本C++版本绘制圆点、直线、三角形JAVA版本C++版本绘制彩色三角形JAVA版本C++版本绘制纯色正方形JAVA版本C++版本绘制纯色圆形JAVA版本C++版本波纹扩散demo
小叮当不懒·2025-06-13 07:15

[docker]--解析 Docker 镜像拉取日志：状态与分层拉取逻辑

一、核心状态逻辑：两种本质状态先看实际拉取日志片段（示例镜像及版本已调整）：24.13.0-v2.62.0-ubi9:Pullingfromdemo/repo-firstDigest:sha256:90c83d59b2b
m0_53747349·2025-06-13 04:50

JDK8新特性(七)之Stream流的count()、filter()、limit()、skip()方法

long值代表元素个数，基本使用：importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.List;publicclassDemo
y_bccl27·2025-06-13 01:34

python绘制k线图均线图

目录AAPL.csv数据文件demo.py显示自定义k线样式AAPL.csv数据文件Date,Close,Volume,Open,High,Low06/23/2023,$186.68,53117000,
进击的CV君·2025-06-12 23:19

搭建一个springColud 项目，从头开始，里面有订单，库存两个模块

一、项目初始化1.创建父工程（Maven聚合项目）4.0.0com.examplespring-cloud-demo1.0.0pomspring-cloud-demoorder-service
德玛西亚没有明天·2025-06-12 23:14

SAS实验04 ——回归分析

实验04回归分析一、实验目的通过实验进行对回归分析的学习，并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论二、实验内容①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析
jingmingx1·2025-06-12 20:24

Qt之实现QQ天气预报窗体翻转效果

有两个地方用到了窗体翻转特效，一个是登录，另一个是天气预报下面是我实现的效果，只实现了翻转，其实天气预报功能也很简单，调用接口，解析数据然后贴图就行，关于天气预报详见下面章节看梅花9，大家一定似曾相识，没错，素材来自Qt官方demoflipable
草上爬·2025-06-12 14:09

MVC+vue.js+iview

前端代码iviewexample@**@.ivu-table.demo-table-info-rowtd{background-color:#2db7f5;color:#fff;}.ivu-table.demo-table-error-rowtd
灯琰1·2025-06-12 12:00

实测DeepSeek分词机制：你的输入如何变成计费Token？

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！往期文章推荐:11.英语分词进化论：B
大千AI助手·2025-06-12 11:23

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

YOLOv1技术详解：正负样本划分与置信度设计一、前言YOLOv1是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“YouOnlyLookOnce”的端到端实时检测。
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

00后与95后，信用卡的使用习惯-分析报告

随着经济环境变化和消费理念回归理性，年轻人对信用卡的态度趋于谨慎。数据显示，即使是银行工作的95后、00后一代，也很少办理或使用信用卡。信用卡发卡量连续四个季度下降，贷款规模也呈下滑趋势。
AIGC_Jelly·2025-06-12 08:58

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

直到2016年，JosephRedmon等人提出YOLO（YouOnlyLookOnce）算法，将目标检测问题转化为一个统一的回归任务，实现了端到端的单阶段实时检测，成为目标检测领域的里程碑之作。
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

调用LLM的api

目录chatgptdemo可选模型chatgptdemoimportopenai#openai==0.28.1openai.api_key=xxxxxxxxx#自己的apikeyopenai.api_base
myccver·2025-06-12 08:25

MQTTX与阿里云IOT平台交互,发布订阅消息，以及将设备属性发送到云平台

1新建产品和设备，添加物模型的属性其中产品部分需要注意的(不这样，也可以，只是个Demo，太复杂了，你会晕的)所属品类:自定义品类节点类型:直连设备2打开设备，复制三元组ProductKey,DeviceName
小哇666·2025-06-12 06:08

Spring Cloud 基础（Greenwich版）

SpringCloud基础（Greenwich版）基础环境parent-demopom.xmlorg.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.1.6
应巅·2025-06-12 03:00

EC2安装WebRTC sdk-c环境、构建、编译

1、登录新的ec2实例，证书可以跟之前的实例用一个：ssh-v-i~/Documents/cert/[email protected]、按照sdk-cdemo中readme的描述开始安装环境
Jasper张·2025-06-12 00:05

non-autoregressive sequence generation

非自回归non-autoregressive传统rnn是autoregressive,而且encode和decode都是根据上一个input/output,这样花费的时间就和句子长度成正比transformer
D11PMINDER·2025-06-11 22:54

opencv c++ 图像像素值统计（13）minMaxLoc

代码：voidQuickDemo::pixel_statistic_Demo(Mat
lucust·2025-06-11 22:52

【Web3.0与云架构】去中心化存储与计算

从中心化到边缘协同三、关键技术细节解析1.区块链共识机制2.隐私计算技术3.网络拓扑优化四、典型应用场景五、未来发展趋势六、挑战与应对一、技术背景与发展脉络Web3.0作为互联网的第三次范式革命，以去中心化、数据主权回归用户为核心目标
沐风—云端行者·2025-06-11 21:19

2024DCIC-光伏发电出力预测

比赛的最终结果也不太好但好歹当个记录叭（A榜：0.8793）赛题是一个回归任务，预测发电的出力功率，感兴趣可以去看看！
Y1nhl·2025-06-11 21:48

MFE微前端基础版：Angular + Module Federation + webpack + 路由（Route way）完整示例

1.项目结构microfrontend-demo/├──shell/#主应用(Shell)├──mfe1/#微前端应用1├──mfe2/#微前端应用2└──shared/#共享库2.主应用(Shell)
crary,记忆·2025-06-11 19:03

划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析

划界与分类的艺术：支持向量机（SVM）的深度解析1.引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是机器学习中的经典算法，以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。
忘梓.·2025-06-11 14:29

WWDC2012：Objective-C的新特性

乔布斯回归苹果，NextStep成了MaxO
MIRAGE086·2025-06-11 14:24

iOS杂谈3—ios6 Objective-C的新特性

乔布斯回归苹果，NextStep成了MaxOSX的基础，Obj
Akihicc·2025-06-11 14:54

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一
2301_82117638·2025-06-11 13:53

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一
shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。
神奇的布欧·2025-06-11 13:50

AI 模型分类全解：特性与选择指南

从简单的线性回归模型到复杂的深度学习网络，从文本生成到图像识别，AI模型的应用场景广泛且多样。
无声旅者·2025-06-11 12:07

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优
MYH516·2025-06-11 11:05

YashanDB数据库自动化测试方案

有效的自动化测试不仅能提前发现潜在缺陷，降低回归风险，还能大幅提升软件交付的质量和效率。本文旨在基于YashanDB的技术特点，系统地分析其自动化测试方案的设计原则、
·2025-06-11 07:07

机器学习专栏（36）：逻辑回归与Softmax回归全解析（附完整代码与可视化）

目录一、逻辑回归：概率世界的"温度计"1.1核心原理：从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数：概率转换的核心引擎1.3实战案例：鸢尾花二分类二、模型训练：损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2
Sonal_Lynn·2025-06-11 04:46

golang常用库之-go-feature-flag库（特性开关（Feature Flags））

选择使用OpenFeatureSDK还是GOFeatureFlag用作GO模块Flags文件格式三、GOFeatureFlag用作GO模块demo：用featuretogg
西京刀客·2025-06-11 04:40

火山引擎实时语音合成WebSocket V3协议Python实现demo

火山引擎语音整体特点火山引擎(字节跳动旗下)的语音合成产品确实非常面向多媒体内容创作，特别是短视频、有声书和多人场景。1.音色多样性与场景细分火山引擎提供了极其丰富的音色选择(100+音色)，并按以下场景精细分类：多情感音色：支持情感变化，适合短视频叙事通用场景：基础音色趣味口音：各地方言口音，非常适合短视频创意内容角色扮演：大量角色化音色(40+种)，明显针对剧情类短视频、对白场景视频配音：专为
Mark White·2025-06-11 01:53

激活函数介绍

适用于回归问题，但在深层网络中会导致网络退化为单层网络（因为多层线性变换仍然是
东皇太星·2025-06-11 01:20

Linux中_使用file_readelf_命令_查看文件_lib库_属性_是x86_还是arm_版本架构

查看库或文件是x86还是arm版本：2、File命令：3、readelf命令：1、查看库或文件是x86还是arm版本：filelibglog.so.0.7.0或者readelf-hlibapp_test_demo
123无敌，就你了·2025-06-10 20:41

数据挖掘是什么？数据挖掘技术有哪些？

目录一、数据挖掘是什么二、常见的数据挖掘技术1.关联规则挖掘2.分类算法3.聚类分析4.回归分析三、数据挖掘的应用领域1.商业领域2.医疗领域3.金融领域4.其他领域四、数据挖掘面临的挑战和未来趋势1.
Leo.yuan·2025-06-10 16:42

吴恩达机器学习入门笔记（Week 1）

吴恩达机器学习Week1学习资源及工具机器学习分类专业术语（Terminology）线性回归模型(Linearregression)代价函数（costfunction）学习资源及工具1、课程资源：B站大学
冒冒喵·2025-06-10 14:58
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