多标记机器学习第12页

ansible-playbook 之 “ansible-doc lineinfile”

utm_source=tuicool&utm_medium=referral一、简述这几天在看了ansible官网，收获蛮多。截取一个lineinfile模块作一个总结。如果批量修改配置文件

yuezhilangniao·2025-03-16 17:20

day5：40. 顺时针打印矩阵

]输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]数组的遍历顺序是右→下→左→上，定义表示x坐标与y坐标的数组，定义一个二维的vector，并且初始化为false，当矩阵中数字读过时，则标记为

追光者2020·2025-03-16 17:50

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

使用pdfjs加载多页pdf并实现打印

版本：vue:2.7.10pdfjs-dist:2.14.305worker-loader:3.0.1安装pdfjs-dist、worker-loadernpminstallpdfjs-dist@[email protected]在vue.config.js中配置//webpack配置chainWebpack(config){

MandiGao·2025-03-16 16:13

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

C语言刷题第五章(上)

输出A表示A得到的票数最多，输出B表示B得到的票数最多，输出E表示两个同学得到的票数一样多。(4)示例:输入:AABBBBBBBB0输出:B(5)代码实

乞丐1469·2025-03-16 13:52

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

TK矩阵：提高多账号管理效率的利器

随着TikTok的火爆，越来越多的人开始利用这个平台进行内容创作和社交互动。无论是个人创作者、品牌方，还是营销公司，TikTok都提供了巨大的机会，但同时也带来了运营上的挑战，尤其是在管理多个账户时。每个账号的维护、内容发布、互动和数据分析，都需要耗费大量的时间和精力。TK矩阵是为了应对这些挑战而推出的一款工具，它为需要操作多个TikTok账号的用户提供了一种更高效、更安全的管理方式。基于云技术和

m0_74891046·2025-03-16 13:47

Spring Data JPA自定义Id生成策略、复合主键配置、Auditing使用

SpringDataJPACriteria查询、部分字段查询3、SpringDataJPA数据批量插入、批量更新真的用对了吗4、SpringDataJPA的一对一、LazyInitializationException异常、一对多、

JingAi_jia917·2025-03-16 12:16

主流开源大模型能力对比矩阵

Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

构建多序列比对的删除矩阵Deletion Matrix

从多序列比对（MultipleSequenceAlignment,MSA）数据中构建删除矩阵（DeletionMatrix）是蛋白质结构预测中的一个重要步骤。

qq_27390023·2025-03-16 12:09

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

房产租赁数据分析与可视化

【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化； 2.数据分析与预测方面的可视化； 3.数据多类型的可视化。本次实验以温州市三区房屋租赁数据（res

学习只是用户态·2025-03-16 10:28

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法

程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

垃圾收集算法

常见算法引用计数记录每个对象的引用次数，当引用次数为零时回收对象标记-清除根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象分代回收基于观察到大多数对象生命周期较短，而少数对象生命周期较长的优化算法空闲回收在CPU

zhangpeng455547940·2025-03-16 09:53

华为OD机试 - 观看文艺汇演问题 - 滑动窗口（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

一、题目描述为庆祝中国共产党成立100周年，某公园将举行多场文艺汇演，很多演

哪吒·2025-03-16 09:49

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。

鱼弦·2025-03-16 09:16

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

罗丹明RB/四甲基罗丹明标记酰胺化果胶Amidated Pectin, Rhodamine B/TRITC labeled；Rhodamine B/TRITC-Amidated Pectin

它们多存在于植物细胞壁和细胞内层，大量存在于柑橘、柠檬、柚子等果皮中。呈白色至黄色粉状，相对分子质量约20000～400000，无味。

齐岳hao·2025-03-16 07:40

JVM GC四大算法

JVMGC四大算法文章目录JVMGC四大算法GC四大算法一、引用计数法二、复制算法（COPY）三、标记清除算法（MARK-SWEEP）四、标记整理算法（MARK-COMPACT）五、总结GC四大算法一、

coding_-_半生·2025-03-16 07:10

JVMGC的分类详解

第二种为ThroughputGC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和第一种一样，仍然采用单线程。

qq_17805795·2025-03-16 07:38

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂度4.3性能表现4.4示例对比使用json_tuple使用get_json_object使用from_json五、使用注意事项

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

还不会构建MindIE镜像？一篇文章搞定

MindIE镜像构建工程项目简介用于构建多平台/架构的MindiE镜像的脚本。用户可以根据需要准备好所需的软件包，修改相关配置并构建镜像。前提条件网络连接在整个构建过程中，必须保持稳定的网络连接。

Zain Lau·2025-03-16 06:30

elasticsearch analyzer 学习笔记

searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记

weixin_40455124·2025-03-16 06:00

【大模型UI\多模型回复UI】

OpenWebUI提供直观的界面，支持多模型和多模态交互，具有全面的Markdown和LaTeX支持，以及本地RAG集成等功能

Ai君臣·2025-03-16 06:29

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。

樟松·2025-03-16 05:27

自动同步多服务器下SQL脚本3.0

由于上一版发现数据库【MySQL】不支持DML事务回滚，该迭代主要是去兼容这种问题。数据表新增一个completed字段，用来表示当前版本下同步成功的个数。数据表CREATETABLE`auto_sql_version`(`id`intNOTNULLAUTO_INCREMENT,`version`varchar(20)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_a

a栋栋栋·2025-03-16 05:26

基于uniapp使用websocket进行实时通讯

前言最近在做一个赛事的需求，需要使用实时通讯实现房间内交换位置，转让房主，踢出房间等操作记录一下基于uniapp中websocket的封装和使用话不投机半句多（少bb），准备动手，准备动手ws方法封装1

不爱说话郭德纲·2025-03-16 04:20

破解“光伏+储能+充电”一体化难题！安科瑞全方案打造智慧能源新标杆

然而，多电源协同、保护逻辑冲突、运维可靠性低等难题，让许多充电站项目陷入“技术泥潭”。如何破局？

Acrelgq23·2025-03-16 04:18

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

然而在多自由度机器人控制领域，传统

·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

MyBatis注解开发之一对多查询

文章目录0.MyBatis的注解实现复杂映射开发1.一对多查询1.1一对多查询的模型1.2一对多查询的语句1.3创建StudentMapper接口1.4使用注解配置Mapper1.5测试类1.6一对多配置总结

我心向阳iu·2025-03-16 04:16

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

【MyBatis笔记06】MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）

这篇文章，主要介绍MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）。

Mr.小朱同学·2025-03-16 04:15

MyBatis一对多关联查询

转自:MyBatis一对多关联查询一对多级联关系的处理一对多的级联关系：在我们日常开发中有很多这样的情况，如:一个用户下面会有很多订单，但是每一个订单都只会属于一个用户，这就是一个典型的一对多的级联关系操作

qq_25073223·2025-03-16 04:45

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis高级查询：一对多查询详解MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。

原野AI·2025-03-16 02:31

解锁数字世界的多样力量

绿算技术致力于数据“智慧加载、安全存取”的信息技术创新，自主研发多类芯片产品。今天，就让我们一同走进芯片的世界，揭开那些鲜为人知却至关重要的芯片类型，感受它们背后的科技魅力。功能视角下的芯片分类1.

绿算技术·2025-03-16 02:57

TCP网络协议

TCP粘包1.TCP在接收数据时，多包数据粘在了一起2.原因：1.TCP发送数据时，没有及时发走，会根据缓冲区数据的情况进行重新组包；2.TCP接收方，没有及时读走缓冲区数据，导致缓冲区大量数据缓存。

Ccc030.·2025-03-16 01:56

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

StringJoiner 详解

它的主要作用是将多

蓝白咖啡·2025-03-15 23:43

推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成，定义：V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E={(vi,vj)∣vi→vj}E=\{(v_i,v_j)|v_i\rightarrowv_j\}E={(vi,vj)∣vi→vj}为边集合C(vi)C(v_i)C(vi)为节点viv_ivi的计算

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

如何在docker私有仓库中删除镜像

镜像为例1.拉取镜像docker pullregistry2.启动该容器查看打包后的容器并启动(我这个是已经弄好的)dockerps-adockerstartregistry3.镜像上传至私有仓库（1）标记镜像为私有仓库的镜像

申朝先生·2025-03-15 23:09

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。

热爱电气·2025-03-15 23:07

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API14)_UIContext（@ohos.arkui.UIContext (UIContext)）

前言Context是鸿蒙中及其重要的Api包括了非常多的接口和功能，而且在官方文档中也是优先推荐使用Context中的接口在Stage模型中基本介绍1.UI实例与窗口的一一关联在Stage模型中，WindowStage

余多多_zZ·2025-03-15 22:03

推荐频道

多标记机器学习