多因素预测第5页

RISC-V交叉编译环境搭建

这种方式制作的虚拟机在运行时资源占用多、冗余步骤多、启

Lh Muraob·2025-02-14 06:39

局域网基本概念和体系结构

双绞线、同轴电缆）进行联网，数据传输率高（10Mb/s～10Gb/s)，当数据率更高时，往往需要光纤作为传输媒体，通信延迟时间短，误码率低，可靠性较高共享信道，众多用户能够合理而方便地共享通信媒体资源多采用分布式控制和广播式通信

唧唧歪歪的newsoul·2025-02-14 06:38

odoo qweb模板文件t-学习最新总结

模板文件常用的-t意义Odoo中有相当多的视图，挂件等组件，在产品拥有个性化定制需求的时候，我们要修改某些widgets或者classes，那么就需要理解Odoo中前端框架的JS架构，并且掌握继承JS的方法

信息化未来·2025-02-14 06:07

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

广汽本田销量暴跌近三成，李进没有交出好答卷？

全年累计销量47.06万辆，同比下滑26.52%，新能源车型全年累计销量仅1万多辆。这就是广汽本田2024年交出的“答卷”。同时，这也是广汽本田自2021年以来连续第四年年销量下滑。

财经三剑客·2025-02-14 05:27

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

解锁动态规划的奥秘

前言：在动态规划的众多问题中，多状态DP问题是一个非常重要的类别。它的难点在于如何设计合适的状态表示和转移方程，从而高效地解决问题。

zxfbx·2025-02-14 03:29

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

Docker 常用命令基础详解（一）

一、Docker初相识在当今数字化时代，软件开发和部署的效率与灵活性成为了关键因素。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-14 02:25

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

四卡RTX5080VS两卡RTX5090D：AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度，分析在部署和训练大规模AI模型时，采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D

weixin_40941102·2025-02-14 01:47

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

【AIGC】 AI 编程技术要点分享

编程技术要点分享1.代码解释2.编写代码2.1提供关键参考资料2.2明确指定工具与技术栈2.3提出代码质量要求2.4处理复杂任务的策略2.5代码补全2.6代码翻译3.错误调试3.1提供详细错误信息3.2多AI

灵境引路人·2025-02-14 01:14

真正通俗易懂的Langchain入门学习（五）

四、项目实战：从玩具到工具的蜕变项目1：智能客服助手（1-2天）场景需求：用户咨询产品信息→自动查询数据库处理退换货请求→生成工单并邮件通知多轮对话→记住用户历史订单技术栈：产品咨询售后服务用户提问意图识别

caridle·2025-02-14 00:13

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

第四篇《军形篇》

《孙子兵法》第四篇《军形篇》主要探讨了战争中“形”的重要性，即客观、稳定、易见的因素，如战斗力强弱、物质准备等。

爱看报的猿·2025-02-14 00:41

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

Python网络请求详解

最后由于项目的特殊性等客观因素，测试人员只能放弃工具，脱离了工具的可视化界面友好操作，发现自己连接口是什么都不明白，更不要说自行完成接口自动化测试了。随即接口自动化测试由于项目成本及人员能力问题宣告失

wespten·2025-02-13 22:57

ubuntu-gpu生产环境，创建lvm步骤（真实生产）

一、手动-创建步骤多块磁盘创建成一个LVM，并挂载到/mnt，同时确保系统在启动时自动挂载该LVM卷，你可以按照以下步骤进行操作。

清风 001·2025-02-13 22:26

Sora如何颠覆20个商业场景？Sora模型的商业应用及成本效益分析

节省成本的说明节省成本的说明：节省成本的计算是基于几个关键因素，包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述：时间成本：使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。

大F的智能小课·2025-02-13 21:51

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4

·2025-02-13 21:53

开发者上传多图的示例代码

openai不支持base64_encoded_image，但是claude3.5支持。我试了uiuiapi.com的api但是你们全用openai的格式似乎不能识别base64的图片。还是说兼容的接口就是所有message的形式全部使用openai的官方文档，我只需要改一个model=xxx，然后其他规则得遵守openai而不是我使用的模型的官方文档？你好，确实需要注意不同模型可能在接口和数据格

·2025-02-13 20:46

二十六、使用docsify搭建文档管理平台

特性无需构建，写完文档直接发布容易使用并且轻量(~19kBgzipped)智能的全文搜索提供多套主题丰富的API

arguments_zd·2025-02-13 18:27

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

攀登者2【华为OD机试】(JAVA&Python&C++&JS题解)

一个山脉可能有多

向哆哆·2025-02-13 17:21

无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合制图教程

遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。

岁月如歌，青春不败·2025-02-13 16:16

【原创】Android Studio Ladybug 中Gradle配置

接下来找到了AS的源码，打算编译一个来替换，一看80多G，头都大了。于是退而求其次，选择在项目配置文件中解决。具

赵庆明老师·2025-02-13 15:12

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点：去除噪声和异常值：由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。

黄晓魚·2025-02-13 15:38

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

【常识】气体单位%Vol、ppm、%LEL

10000ppm3、%LELLEL：气体爆炸下限，可燃气体在空气中能引爆的最低体积百分比浓度%LEL：爆炸下限百分比，即把爆炸下限分为一百份，一个单位为1%LELVOL和LEL的换算，要先找出该可燃气体的爆炸下限值是多

郭老二·2025-02-13 12:20

【Elasticsearch】Token Graphs

Elasticsearch的TokenGraphs是一种用于处理文本分析的高级功能，主要用于处理多词同义词、短语匹配等复杂场景。

risc123456·2025-02-13 12:20

TK矩阵系统：全面提升TikTok运营效率的智能化工具

下面，我们将介绍TK矩阵系统的几大核心功能：多账号集中管理T

@ V:ZwaitY09·2025-02-13 12:46

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

Kubernetes 如何确保应用高可用性？

Kubernetes通过多种机制和策略确保应用的高可用性，主要包括以下几个方面：1.多副本部署定义：Kubernetes允许用户通过Deployment等控制器定义多个Pod副本，确保应用的多个实例同时运行

fenglei2020·2025-02-13 12:43

第1关：查找第一个匹配的字符串

Python有个特点就是库非常多，自然拥有正则匹配这种常见的库，并且此库已经

-阿呆-·2025-02-13 11:40

【GA MTSP】基于matlab遗传算法求解多旅行商问题（目标函数：最短距离单起点多终点）【含Matlab源码 4354期】

欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介：985研究生，热爱科研的Matlab仿真开发者，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页：Matlab研究室代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划（研究室版

Matlab研究室·2025-02-13 11:40

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

AI与大数据驱动：销售易CRM融合了人工智能和大数据技术，通过智能数据分析，帮助企业洞察客户行为和需求，预测销售趋势。例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

【Elasticsearch】bucket_sort

Elasticsearch的`bucket_sort`聚合是一种管道聚合，用于对父多桶聚合（如`terms`、`date_histogram`、`histogram`等）的桶进行排序。

risc123456·2025-02-13 11:07

【Matlab算法】[特殊字符]基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究（附MATLAB完整代码）

基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究摘要1.引言2.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析

Albert_Lsk·2025-02-13 11:36

2.6 TestExecutionListener

通过实现此接口，可以干预测试的准备阶段、执行阶段和清理阶段，适用于监控、资源管理、日志记录等场景。

不听话的小耳朵·2025-02-13 11:04

SpringBoot服务器的采购上，服务器的数量和性能配置如何取舍【无标题】

在采购SpringBoot服务器时，需根据应用需求、预算和扩展性等因素综合考虑服务器的数量和性能配置。以下是一些关键点：1.应用需求分析用户量：用户量越大，需要的服务器性能和数量越多。

陈老师还在写代码·2025-02-13 10:33

cv2小练习

在数字视频和计算机图形领域，帧率是决定视频播放质量和流畅度的关键因素。一般来说，当帧率较高时，视频播放会更加流畅，动画也会更加细腻和逼真；而当帧率较低时，视频播放可能会出现不流畅、卡顿或抖动的现象。

#岩王爷·2025-02-13 09:24

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数