多特征分类

科学计算（2）：矩阵特征值计算

关于特征值的求解主要有两种方法，一类是基于矩阵相乘的迭代幂法，另一类是基于正交相似变换的方法。幂法幂法是求解矩阵主特征值（按模最大的特征值）及其对应特征向量的经典迭代方法，尤其适用于大型稀疏矩阵。

♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

【机器学习】什么是逻辑回归？

逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

学生思考方向：问题痛点：如果仅依赖sklearn的LogisticRegression类直接调用模型，你可能无法理解以下关键问题：模型如何将输入特征映射到分类结果？参数（如权

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

如何在华为云服务器查看IP地址，及修改服务器登录密码！！！

小结：使用xshell和华为云服务器比使用wmware方便的多，而且wmw

懒羊羊大王&·2025-03-25 19:31

【C++】多态 - 含3个案例

目录一、多态分类二、多态区别三、多态基本语法四、多态原理五、案例1：计算机类六、纯虚函数和抽象类七、案例2：制作饮品八、虚析构和纯虚析构九、案例3：电脑组装需求分析及实现多态是C++面向对象三大特性之一一

XYN5114·2025-03-25 19:31

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

在python中使用opensmile的两种方式

pipinstallopensmile1.2使用importopensmilesmile=opensmile.Smile(feature_set=opensmile.FeatureSet.eGeMAPSv02,#egemaps特征集

独歩·2025-03-25 18:54

【行业应用篇】【2024年中国人工智能各行业应用研究报告】

目录前言行业分类对照表各行业AI应用详解（A-T分类）总结与展望前言•背景：人工智能技术快速发展，正深刻改变各行业的生产生活方式。

再见孙悟空_·2025-03-25 18:51

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉

本文将深入分析大模型幻觉产生的原因、分类与检测方法，并提出有效的解决策略，帮助更好地理解并应对这一挑战。一、什么是大模型幻觉？大模型幻觉（Hallucination）是指大型语言模型在生成文本时，

Chaos_Wang_·2025-03-25 17:47

【转载】大模型DeepSeek在数据治理中的典型应用场景及实现路径

https://blog.csdn.net/qq_30776147/article/details/145792201一、数据治理核心痛点与DeepSeek的适配性**治理维度传统痛点DeepSeek优势数据分类人工标注效率低

海持Alvin·2025-03-25 17:16

HCIA动态路由

动态路由的缺点：额外占用硬件资源安全风险选路错误的风险2.动态路由的分类1.基于AS进行分类----IGP内部网关协议----EGP外部网关协议1.AS：自制系统AS:自制系统标准编号0-65535其中

Girrzy·2025-03-25 16:10

基于c语言的时间复杂度

因为你会发现在我们解决问题的时候往往可以给出多种解决方案.这么多的解决方案，我到底用哪一种更好呢？是选择看去来简单的循环嵌套，还是复杂算法的代码呢？其实你也了解，代码复杂，往往代表着这个代码写的不错。

所以什么名字没被取·2025-03-25 16:10

python --face_recognition(人脸识别,检测,特征提取,绘制鼻子,眼睛,嘴巴,眉毛)/活体检测

dlib安装方法之前博文https://blog.csdn.net/weixin_44634704/article/details/141332644环境:python==3.8opencv-python==4.11.0.86face_recognition==1.3.0dlib==19.24.6人脸检测importcv2importface_recognition#读取人脸图片img=cv2.i

像风一样的男人@·2025-03-25 15:34

五、SPI客户端驱动——bmp280

没有什么可说的，主要区别在于SPI总线会多两个信号线。驱动注册使用module_spi_driver()进行注册即可。在注册之前，需要定义号设备树匹配的结构体。

duapple·2025-03-25 14:29

OpenCV中的图像二值化

它是图像预处理中的常见操作，尤其是在图像分割、边缘检测和特征提取等任务中，二值化可以帮助简化图像，使得后续的处理变得更为高效。

Suniaun原型机·2025-03-25 14:27

AI视频自动剪辑的核心原理

以下是其技术实现的分层解析：1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“，需从视频中提取关键信息：视觉分析：场景分割：通过帧间差异检测（如颜色直方图变化、边缘检测）或机器学习模型（如CNN）识别镜头切换点

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

2.1.3最坏响应时间分析和可调度分析理论2.1.4信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python

V文宝·2025-03-25 13:49

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

L1正则化（Lasso）原理L1正则化通过在损失函数中加入所有特征系数绝对值之和的惩罚项来

V文宝·2025-03-25 13:18

C++输入和输出：控制台I/O（键盘和屏幕）及文件I/O详细笔记

从控制台I/O（键盘和屏幕）到文件IO记录明白C++输入和输出）输入和输出概述1、CPP输入输出的管理：2、流类库3、流对象的建立和使用及输入输出的实现4、Ostream对象cout及其部分类方法4.1

QQ烟雨徐行·2025-03-25 13:44

写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读

专栏链接：自动驾驶背后的数学一、专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10

赛卡·2025-03-25 12:11

2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维

网安kk·2025-03-25 12:39

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

AI产品经理修炼手册：爆肝学习路线，一文掌握全面成长指南！AI产品经理=大模型产品经理

AIGC最近的面试机会依然非常多，陆陆续续收到很多学生的报喜，薪资10K–>19K；13K–>20K；20K–>32K；总包从45W–>60W，57W–>110W等等，所以转行要趁早呀❤️在这里分享一套

AI大模型-大飞·2025-03-25 10:59

数据库锁机制

一、数据库锁的分类数据库锁机制根据不同的维度可分为多种类型：按锁的粒度划分：行级锁（Row-LevelLock）：锁定单行数据，粒度最细，并发度高，如InnoDB引擎的行锁。

Linda L·2025-03-25 10:27

mybatis:父子表查询一对多（collection）

-->select语句：SELECTt1.idASworkOrderTaskId,t1.process_nameASprocessName,t1.numASbeforeRemainNum,t2.id,/*t2.work_order_task_idASworkOrderTaskId,*/t3.NAMEASoperatorName,t2.submitted_numASsubmittedNum,t2.c

敢敢变成了憨憨·2025-03-25 10:20

【设计模式】常用的设计模式详解

常用设计模式常用设计模式介绍设计模式的分类工厂模式工厂模式1.场景介绍案例代码参考链接常用设计模式介绍设计模式的分类创建型模式（Creational）：关注对象的实例化过程，包括了如何实例化对象、隐藏对象的创建细节等

色空大师·2025-03-25 10:19

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

这有多危险？这种情况能怎样自救？

海南陵水10岁男孩出海钓鱼睡着后漂流至三亚的事件，是一次高风险的意外经历，其背后既有侥幸逃生的幸运，也暴露了多重安全隐患。以下从事件危险性、自救可能性及安全建议三方面展开分析，结合具体细节与专业观点：一、事件危险性分析环境与生理风险洋流与风浪的致命性：男孩从陵水赤岭村漂流至三亚后海湾，两地陆上距离超30公里，但实际漂流路径因洋流、风向影响更曲折。事发当晚风力达6级，浪高1.5米，成年人也难以应对，

日记成书·2025-03-25 09:17

Maven工具学习使用（四）——仓库

仓库分类对于Mavne来说，仓库只分为两类：本地仓库和远程仓库。

螺旋小蜗·2025-03-25 09:46

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

在经济领域，对金融市场的多

默默科研仔·2025-03-25 09:45

产品经理如何管理需求池

管理需求池的核心在于多渠道需求采集、科学分类排序、动态更新监控以及跨部门协同沟通与持续改进。

·2025-03-25 09:44

模型量化的原因和方法

参数的概念权重(Weights)定义：权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

蓝桥杯备考冲刺必刷题（C++） | 蓝桥云课 1176 小明的背包3

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。

热爱编程的通信人·2025-03-25 06:27

网络安全风险评估工作依据网络安全风险评估机制

在此基础上提出了基于网络流的具有多

网络安全-杰克·2025-03-25 05:15

图论--最短路问题总结

Bellman_ford算法--带负权值的单源最短路问题，边列表存储-CSDN博客bellman_ford之判断负权回路-CSDN博客bellman_ford之单源有限最短路-CSDN博客Floyd算法--多源最短路

微臣愚钝·2025-03-25 04:37

区块链智能合约实训室解决方案

一、建设背景与趋势区块链，这一融合了分布式储存、信息传输、密码学、匿名技术和经济学等多领域学科的创新技术，自诞生以来便引发了全球范围内的广泛关注。

武汉唯众智创·2025-03-25 04:37

mysql

SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性MySQL数据库的SQL语句不区分大小写注释的使用：单行注释：--注释内容或者#注释内容多行注释/**/SQL分类分类说明

wjm041006·2025-03-25 03:30

Kafka 面试备战指南

答：Producer：消息生产者Consumer：消息消费者Broker：服务节点，存储消息Topic：消息分类的逻辑概念Partition：Topic的物理分片，保证

宋发元·2025-03-25 02:26

(建议收藏)一文多图，彻底搞懂Floyd算法(多源最短路径)

前言在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。

程序员bigsai·2025-03-25 02:26

【VBA】提取 Word|PPT|Excel 批注实例（Excel一键导入办公文档中的批注）

1.基础代码整理2.多表合并代码多

欧恩意·2025-03-25 02:23

DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）是多目标追踪（MOT）领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。

reset2021·2025-03-25 02:22

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

MySQL 8.0.32 MGR常见操作及添加新节点

MySQL8.0.32MGR常见操作及添加新节点启动MGRMGR单主多主模式切换组的写入并发性添加新节点启动MGR单主模式启动第一个节点（引导）：SETGLOBALgroup_replication_bootstrap_group

IT_木头人·2025-03-25 01:19

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

动态环境则要求智能体具备以下关键能力：实时感知环境变化：智能体需要持续不断地监测周围环境，捕捉那些瞬息万变的特征。例如，自动驾驶汽车

熵减画眉·2025-03-25 01:48

Java 类与对象和类的继承

类：具有相同特征的事物的抽象描述，是抽象的。一个类里可以有多个对象1.2类的成员属性（特征）该类事物的状态信息。

vivi在写代码·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

Manus智能体持续学习系统的技术实现与效能验证 —— 基于多模态记忆架构与联邦迁移学习的创新框架研究

该框架通过以下创新机制实现了智能体在多领域、多任务场景下的高效持续学习：四层记忆系统（HMS）：基于张量压缩的层次化记忆存储架构，实现对PB级数据的有效管理和快速检索，检索延迟低至0.3

熵减画眉·2025-03-25 01:46

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