图机器学习课程笔记第23页

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手

we19a0sen·2025-03-07 05:53

Stable Diffusion模型采样方法与参数配置详解（含步数及画风适配表）

Liudef06·2025-03-07 04:20

低代码+AI双重革命：传统软件开发的破局与重生

引言：当代码不再是护城河某金融科技公司技术总监最近发现：5人开发团队使用AI低代码平台，3天完成原需2个月的信贷风控系统自动生成的代码单元测试覆盖率高达85%，远超人工开发的62%系统迭代时仅需修改流程图，

阿三0404·2025-03-07 04:17

视觉定位完整软件：C# + Halcon，流程可配置、多品牌相机支持、模板匹配与实时播放，【教程】使用C# + Halcon实现可配置的视觉定位软件，支持多品牌相机采图和模板匹配，实时播放输出结果，

1.流程可配置；2.海康威视相机采图，可定制成其它品牌相机（Basler，映美精等）；3.模板匹配；4.定位指针，拟合圆，拟合矩形；跟随模板匹配跑；5.实时播放；输出结果对列；6.代码结构使用共同接口，

QhVRjZTKJ·2025-03-07 04:14

基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计

**单片机设计介绍，基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要基于单片机智能自动扫地机器人控制电路的设计概要可以大致分为以下几个部分

01单片机设计·2025-03-07 04:41

Python第十四课：数据可视化 | 信息炼金术

本节目标掌握Matplotlib基础图表绘制理解Seaborn高级统计可视化学会使用Pyecharts制作交互式图表开发实战项目：疫情数据动态仪表盘掌握可视化设计原则与优化技巧1️⃣可视化工具全景图生活化比喻

程之编·2025-03-07 03:31

Java进阶总结——集合

Java进阶总结——集合说明：对于以上的框架图有如下几点说明1.所有集合类都位于java.util包下。

m0_74823683·2025-03-07 03:31

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

汇编点亮LED

目录一、ARM常用汇编指令二、汇编点亮LED2.1GPIO简述2.2GPIO相关寄存器2.3LED原理图2.4汇编点亮LED一、ARM常用汇编指令常用汇编格式：label:instruction@commentlabel

Couvrir洪荒猛兽·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）在R语言中，我们经常使用箱图（boxplot）来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。

认真写代码i·2025-03-07 00:38

R语言绘图：韦恩图

维恩图（Venndiagram），也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图，用于显示元素集合重叠区域的关系型图表，通过图形与图形之间的层叠关系，来反应数据集之间的相交关系。

善木科研·2025-03-07 00:38

【Gaussian Model】高斯分布模型

检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

会议签到web_基于Web的网络签到系统设计与实现

关键词：Web技术；ASP；B／S结构；签到系统中图分类号：TP39目前，绝大多数机关单位都要对职工进行

Clover青子·2025-03-07 00:29

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

清结算系统架构设计

接下来针对这张图结合我个人实际情况进行分析每个模块及环节的作用和运行机制。

CRUD的程序员·2025-03-06 22:47

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。

窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

LVGL Chart 控件之心率折线图实现

二、Chart控件介绍Chart控件简介Chart控件可以进行图表的绘制，主要由背景、水平或垂直分割线、数据线（series）三部分构成，支持折线图和柱形图。本次分享以画折线图为例进行讲解。

xuanerya·2025-03-06 21:10

迪威模型Solidworks API转图系统详解

迪威模型的SolidWorksAPI转图系统是迪威云服务提供的一种高效便捷的3D模型格式转换解决方案，以下是其详细介绍：功能概述格式转换支持：支持将SolidWorks模型转换为多种常见的3D格式，如STL

3D小将·2025-03-06 21:40

YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1）

hjs314159·2025-03-06 20:33

VBA知识：Like运算符详解

图13.为Boolean型。如果字符串与指定的模式相匹配，则为True；否则为False。如果字符串或者模式Null，

銨靜菂等芐紶·2025-03-06 19:53

io学习-----＞文件io

思维导图：一.文件io的概念文件IO：指程序和文件系统之间的数据交互特点：1.不存在缓冲区，访问速度慢2.不可以移植，依赖于操作系统3.可以访问不同的文件类型(软连接，块设备等)4.文件IO属于系统调用

\＆会飞的鱼_·2025-03-06 19:51

玻璃样式的登录界面

timi先生·2025-03-06 19:20

自动驾驶---Perception之大模型应用

前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章，有兴趣的读者可以了解相关内容：《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P

智能汽车人·2025-03-06 18:14

2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势

由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。

·2025-03-06 18:36

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。

·2025-03-06 18:35

Python小项目：利用tkinter开发测手速小游戏

以下为经过真实项目验证的增强版实现方案：一、基础代码缺陷分析原始版本存在三大核心问题：无随机触发机制（用户可预判操作时机）缺少多轮测试统计功能未防止连续点击作弊二、增强版方案设计系统架构流程图：stateDiagram-v2

·2025-03-06 18:04

【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》

是Yu欸·2025-03-06 18:41

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

基于hive的电信离线用户的行为分析系统

通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统

赵谨言·2025-03-06 17:29

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解

大模型入门学习·2025-03-06 17:58

【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3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。

修破立生·2025-03-06 14:09

【数据挖掘】异构图与同构图

1.异构图（HeterogeneousGraph）定义：异构图是指节点类型和/或边类型不同的图，通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。

dundunmm·2025-03-06 14:32

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

【OpenLayers】WebGIS的二次开发（1）——代码编写

的二次开发功能的主要实现过程并附上部分代码，主要有地图缩放控件、导航控件、比例尺控件、鹰眼控件、全屏显示控件、图层探查控件、动画效果控件、地图切换功能、测量功能、图文标注功能、Popup标注功能、视图联动功能、地图定位功能、热点图、

Anchenry·2025-03-06 13:30

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取

北屿升：·2025-03-06 13:29

新闻稿件管理系统：SpringBoot框架全面解析

图5.1用户信息管理界面5.1.2记者信息管理系统管理员可以查看对记者信息进行添加，修改，删除以及查询操作。具体界面如图5.2所示。

杨哥带你写代码·2025-03-06 13:58

AntV | 蚂蚁数据可视化 G2Plot 通用 API

所以API部分，所有图表基本都是一样，除了部分图表（比如：仪表盘、水波图）在changeDataAPI上有细微的区别。创建图表实例(new)通用API所有图表的创建，都是

一个平凡de人·2025-03-06 13:24

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow，涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作，深度学习基础如CNN和

ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

嵌入式Linux 系统组成

三种系统组成图嵌入式Linux系统和PC完整的操作系统的对比如下：//可以看到我们嵌入式arm上的u-boot同时替代了BIOS和grub2（bootmgr）的功能，下面我们来进行一些详细的介绍1.BIOS

mx_jun·2025-03-06 12:50

华为路由器配置PPPoE拨号双链路负载分担示例

有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用

cbsymaster·2025-03-06 12:17

审批流AntV框架蚂蚁数据可视化X6饼图（注释详尽）

效果图如下：import{Graph,Cell}from'@antv/x6'constdata=[{"id":"1","shape"

shalDream·2025-03-06 11:14

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-06 11:12

智能云图库项目实战（4）---空间模块

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！

rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球，你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验（比如摸出红球的次数多），来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子：假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里

游戏乐趣·2025-03-06 11:07

机器学习笔记

1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。

有涯小学生·2025-03-06 10:35

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