多特征输入分类预测

设计模式：观察者模式

一、模式定义观察者模式属于行为型设计模式，用于建立对象间的一对多依赖关系。当主题（Subject）状态变化时，所有依赖的观察者（Observer）会自动收到通知并更新。

·2025-03-12 00:47

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法

EchoToMe·2025-03-12 00:08

在pytorch中的卷积操作

卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法

FY_2018·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

二、深度学习的基础概念1.神经网络神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，进行加权求和，并通

2501_90435375·2025-03-12 00:38

Linux C语言循环结构

循环的分类·无限循环：其实就是死循环，程序设计中尽量避免无线循环，·有限循环：循环限定循环次数或者终止循环的条件。

my rainy days·2025-03-12 00:38

回溯-子集

输入：整型数组输出：二元列表思路：利用二进制，（比如说数组长度为3）000、001、010、011、100、101、110、111刚好可以遍历所有情况classSolution{List>result=

Vacant Seat·2025-03-12 00:36

实现计算器计算功能鸿蒙示例代码

实现计算器计算功能源码链接效果预览使用说明应用支持加减乘除等基本运算，点击右上角的撤回按钮或者键盘上的'C'，可清除输入的数据，点击键盘上蓝色的删除按钮，可一位一位的删除输入数据。

·2025-03-12 00:12

Unity引擎开发：输入与交互系统_输入与交互的跨平台支持

输入与交互的跨平台支持在开发动作游戏时，跨平台支持是一个非常重要的方面。玩家可能在不同的设备上玩游戏，包括PC、移动设备、游戏主机等。

chenlz2007·2025-03-12 00:01

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。

Wis4e·2025-03-12 00:31

rust学习笔记13-18. 四数之和

示例1：输入：nums=[-1,0,1,2,-1,-4]输

水蜜桃one·2025-03-12 00:59

智驾技术全链条解析

TrustZone_·2025-03-12 00:28

Python爬虫学习（一）——爬取新浪新闻

打开cmd，输入如下命令pipinstallrequestspipinstallBeautifulSoup4打开我们要爬取的页面，这里以新浪新闻为例，地址为：http://news.sina.com.cn

WayBling·2025-03-11 23:25

7.2 奇异值分解的基与矩阵

这是因为XXX中的特征向量有三个大问题：它们通常并不正交，并不总是有足够数量的特征向量，并且Ax=λxA\boldsymbolx=\lambda\boldsymbolxAx=λx

passxgx·2025-03-11 23:24

华为OD E卷 #16 机场航班调度

题目A市机场停放了多架飞机，每架飞机都有自己的航班号CA3385，CZ6678，SC6508等，航班号的前2个大写字母（或数字）代表航空公司的缩写，后面4个数字代表航班信息。

时光回响·2025-03-11 23:53

华为OD E卷 #18 生成哈夫曼树

请完成一个函数，根据输入的数字数组，生成哈夫曼树，并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一，增加限制：二叉树节点中，左节点权值小于右节点权值，根节点权值为左右节点权值之和。

时光回响·2025-03-11 23:53

UVa12303 Composite Transformations

UVa12303CompositeTransformations题目链接题意输入格式输出格式分析AC代码题目链接 UVa12303CompositeTransformations题意空间中有n个点和

惆怅客123·2025-03-11 23:21

UVa10572 Black & White

UVa10572Black&White题目链接题意输入格式输出格式分析AC代码题目链接 UVa10572Black&White题意在一个m行n列的网格中已经有一些格子涂上了黑色或者白色。

惆怅客123·2025-03-11 23:51

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解

数据挖掘|关联分析与Apriori算法1.关联分析2.关联规则相关概念2.1项目2.2事务2.3项目集2.4频繁项目集2.5支持度2.6置信度2.7提升度2.8强关联规则2.9关联规则的分类3.Apriori

皖山文武·2025-03-11 23:50

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

在工业通信领域，对讲机始终是不可替代的即时交互工具。但传统设备仅能实现基础语音传输的局限性，已难以满足现代工业对效率与智能化的需求。遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系。AOROM55G智能对讲机传统的对讲机往往只能进行

AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。

百态老人·2025-03-11 22:46

考研复习时间规划：从迷茫到高效备考的进阶之路

一、考研复习的时间特征考研复习具有明显的阶段性特征。基础阶段需要全面梳理知识体系，强化阶段着重攻克重点难点，冲刺阶段则要进行查漏补缺和模拟训练。

闲虎考研·2025-03-11 22:16

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

2、技术架构：（1）语音识别：使用语音转文字大模型，将用户的语音输入转换为文本信息。（2）文本理解：将转换后的文本发送到通义千问大模型进行处理，模型会根据文本内容生成相应的回答。

驴友花雕·2025-03-11 22:44

跨领域算法安全优化与可解释实践

内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

E1-106.租车骑绿道(贪心）

输入描述第一行两个数字m、n，分别代表自行车限重，部门总人数。第二行，n个数字，代表每个人的体重，体重都小于等于自行车限重m。

lanmaoki·2025-03-11 22:12

C#运算符详解

一、运算符分类与功能‌1‌.算术运算符‌基本运算‌：+（加）、-（减）、*（乘）、/（除）、%（取模）inta=10/3;//结果为3（整数除法）doubleb=10.0/3;//结果为3.333...‌

PfCoder·2025-03-11 21:40

基于vue3实现的聊天机器人前端（附代码）

import{ref,onMounted}from'vue';import{v4asuuidv4}from'uuid';//引入UUID生成库//响应式数据constmessage=ref('');//用户输入的消息

P7进阶路·2025-03-11 21:40

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

Git远程推送常见错误及解决方案：

解决方法：在要推送的文件夹下右键打开gitbashhere输入命令：#首先设置通信缓存大小gitconfighttp.postBuffer524288000#然后把缓存清除gitfilt

sgsgy5·2025-03-11 20:03

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

项目管理软件分类有哪些

按功能分类、按部署方式分类、按行业特点分类、按项目管理思想分类，是当下主流的项目管理软件分类方式。

·2025-03-11 20:09

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。我相信很多人跟我一样，觉得这东西看起来麻烦，等到数据库挂了、数据丢失了，才感叹自己怎么就没提前准备好呢？

·2025-03-11 20:08

Java开发效率的秘密武器：AI如何重塑你的编码体验？

或者“为什么别人写代码比我快那么多？”今天，我们将揭开一个鲜为人知的秘密——AI正在悄然改变我们的编码方式。在这篇文章中，我将带领你走进Java与AI结合的奇妙世界，揭示那些从未被详细讲述的细节。

Leaton Lee·2025-03-11 20:58

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。

三谷秋水·2025-03-11 20:57

有没有开源的企业网盘，是否适合企业使用？

开源选项丰富、灵活定制能力强、需要额外运维投入、适合特定场景但不一定适合所有企业，是开源企业网盘的主要特征。

·2025-03-11 19:04

C#使用Winform实现简单的编辑器：编译、运行、关键字、注释高亮显示。

3、关键字高亮显示后，直接在后面输入文字格式问题。1、简单的界面设计程序分为脚本编辑框，操作、结果显示栏。脚本编辑栏：可以编写自己想要的代

吾与谁归in·2025-03-11 19:56

DeepSeek与剪映短视频创作指南

以下是结合两者优势的详细创作步骤：一、创意策划阶段AI灵感激发使用DeepSeek的AI文本生成功能，输入关键词（如"美食教程"、"科技科普"）获取创意方向生成10-20个标题备选（示例Prompt："

meisongqing·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

Uniapp组件 Textarea 字数统计和限制

以下是一个简单的示例，展示如何在textarea的右下角显示输入的字符数。

weixin_42220130·2025-03-11 18:49

卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码

a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏：C语言嵌入式文章标签：卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现，但是，实际的硬件板子上还是需要C

weixin_39643255·2025-03-11 18:46

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

Windows系统下解压".tar"文件出错，提示：无法创建符号链接，可能需要以管理器身份运行winrar

2、解决方式如下：WIN+R快捷的打开命令窗口，输入CMD输入：cd/dD:\tools\hadoop-3.1.2这是我

ruangaoyan·2025-03-11 18:45

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

CV如何开启多摄像头并且多线程

常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:14

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