实用机器学习第4页

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。

maxmaxma·2025-03-22 21:35

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。

qahaj·2025-03-22 08:43

物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能

2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明

资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据

随着互联网技术的发展，数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中，爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言，其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。

EcomDataMiner·2025-03-22 03:56

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

鸿蒙开发秘籍：用AvPlayer解锁录音朗读新玩法

通过有效的音频处理，应用能和用户互动得更生动、更直接，用户用的时候既能享受听觉上的快乐，又觉得方便，应用的吸引力和实用性一下子就提升

柳中仙·2025-03-22 00:04

项目日记 -云备份 -服务端工具类

博客主页：【夜泉_ly】本文专栏：【项目日记-云备份】欢迎点赞收藏⭐关注❤️代码已上传gitee目录FileUtils-文件实用工具类1.获取文件属性GetSizeGetMTimeGetATimeGetFileName2

夜泉_ly·2025-03-22 00:33

深度优先搜索（DFS）完全解析：从原理到 Java 实战

在CSDN社区中，技术文章的受欢迎程度往往取决于内容的实用性、代码的可读性以及图文结合的讲解方式。因此，本文将为你带来一篇深入浅出、图文并茂、代码

my_realmy·2025-03-21 23:26

分享12个国内AI对话聊天的免费网站（含DeepSeek大模型）

为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具，本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台，为用户提供实用参考。

码上飞扬·2025-03-21 23:20

Java编程：从入门到实践

背景简介本文将深入探讨Java编程中的标准类使用，特别是Scanner类的实用性和灵活性。

AR新视野·2025-03-21 23:49

PySimpleGUI 4.60.5

该库设计宗旨在于通过提供简洁、易懂的API接口，使开发者能够以更快的速度和更少的代码量创建出美观实用的应用程序。

孔帆贝·2025-03-21 22:46

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

一、引言在现代科学与工程领域，复杂优化问题无处不在，如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。

尹清雅·2025-03-21 22:46

一款超实用的社交软件多开神器，免费无广告

你是否还在为微信只能开一个而烦恼？今天我就来给兄弟们推荐一个非常好用的微信多开软件。01软件介绍这款软件就是微信多开助手：绿色免费且无需安装适用windows系统界面简洁，操作简便02软件安装和使用这款软件完全免费，没有任何的广告，适用更是非常方便。使用方法更是十分简单，选择好需要多开的微信数量，点击启动多开按钮即可。例如，若要同时多开10个微信，软件能够轻松帮你实现。这款微信多开软件完全免费，没

贫道曰·2025-03-21 22:10

js知识点-拓展运算符和剩余运算符

无论是数组、对象的拆分与合并，还是函数参数的处理，这两个运算符都是非常实用的工具。拓展运算符1.什么是拓展运算符？

lmryBC49·2025-03-21 20:56

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

绕过 reCAPTCHA V2/V3：Python、Selenium 指南

本文将详细介绍如何绕过reCAPTCHAV2和V3，并提供实用的代码示例。详情请见：解决验证码recaptcha、cloudflare、incapsula1.什么是reCAPTCHA？

qq_33253945·2025-03-21 18:08

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-21 13:28

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能

会写代码的羊·2025-03-21 12:45

收集整理了一些wordpress开发中常用到的实用代码

wodrpress资源分享·2025-03-21 12:40

【机器学习】建模流程

1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net

㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

RK35XX(3568) Android WSL ubuntu22.04 编译环境配置

那不如试一试wsl吧，命令行操作，流程又快捷wsl简介：适用于Linux的Windows子系统可让开发人员按原样运行GNU/Linux环境-包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序-且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销

hmbbPdx_·2025-03-21 09:48

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False

木尘152132·2025-03-21 09:17

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

实用工具-Another Redis Desktop Manager介绍

GitHub：https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager/releasesGitee：AnotherRedisDesktopManager发行版-Gitee.comAnotherRedisDesktopManager是一款免费的Redis可视化管理工具，具有以下特点和功能：特点跨平台支持：兼容Windows、Mac、Linux等操作系

吕海洋·2025-03-21 08:09

使用提示词进行信息抽取的实用方法

在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词，并将LLM的输出解析为所需的Python对象。技术背景介绍大规模语言模型可以根据提示词生成特定格式的文本。例如，我们可以要求模型以JSON格式输出所需的信息。在信息抽取的场景中，设计良好的提示词

scaFHIO·2025-03-21 08:38

完全免费，涵盖所有格式转换,打工人必备！

一帆工具·2025-03-21 06:51

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

如何返回工具执行的工件

工具是在AI模型中被调用并将输出反馈给模型的实用程序。有时，我们希望将工具执行的工件，例如自定义对象、数据帧或图像，传递给链或代理中的下游组件，但不希望向模型本身暴露这些工件。

shuoac·2025-03-21 05:13

区块链驱动金融第四章——比特币实用指南：存储与使用全解析

在比特币的世界里，存储和使用比特币是每个参与者都必须面对的重要环节。第四章围绕这两个关键方面展开了详细的阐述，为我们提供了全面而深入的见解。现在，就让我们一起走进这一章，探索如何安全、便捷地存储和使用比特币。比特币的存储方式：多样选择，各有优劣简单本地储存：便捷与风险并存把比特币存储在本地设备上是最直接的方式，就像把钱放在钱包里一样方便。人们通常会使用比特币钱包软件来管理比特币和私钥，通过这些软件

小DuDu·2025-03-21 04:38

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

Django ORM自定义排序的实用示例

在使用Django进行开发时，ORM（对象关系映射）是一个非常强大的工具。它让我们可以用Python代码直接操作数据库，而不需要写SQL语句。当我们需要对数据进行排序时，DjangoORM同样提供了丰富的功能。今天，我们就来聊聊如何在Django中实现自定义排序，帮助你更好地管理和展示数据！理解DjangoORM的排序功能DjangoORM提供了order_by()方法，允许我们对查询集进行排序。

上官美丽·2025-03-21 00:03

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