拉普拉斯特征分解第13页

《深入浅出HTTPS》读书笔记（31）：HTTPS和TLS/SSL

就是说HTTPS拥有HTTP所有的特征，并且HTTP消息由TLS/SSL协议进行安全保护。对于客户端（比如浏览器）来说，发送HTTPS请求就是连

earthzhang2021·2025-02-02 06:51

深度学习——线性代数

取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

CSS工具与工作流

模块化：将CSS分解成小的、可管理的模块或组件，常用的方法有BEM（BlockElementModifier）、SMA

天涯学馆·2025-02-02 04:33

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。

阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征

〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征

Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

大模型开发流程及架构

利用大语言模型的强大理解能力和生成能力●结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用二、明确目标●大模型作为一个调用工具，不需要知道太多的原理，不需要优化模型能力●需要掌握PromptEngineering、数据处理方法、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力

寒夜灬星辰·2025-02-01 20:12

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2

吵吵叭火·2025-02-01 17:53

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习之核函数

支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。

fpcc·2025-02-01 12:38

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征

XLYcmy·2025-02-01 12:37

Python | GIL锁 | 5分钟掌握【全局解释器锁】(GIL)

GIL（GlobalInterpreterLock）全局解释器锁；GIL(GlobalInterpreterLock)是Python部分解释器的一个重要特性。

比特本特·2025-02-01 11:01

Vue.js 组件开发：从基础到进阶

通过组件化开发，可以将复杂的页面分解为多个易于管理的部分。组件

学不完了是吧·2025-02-01 10:58

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec

纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

计算机网络概述

计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络21世纪的特征早期网络分类互联网互联网概述计算机网络互联网服务提供者

听风与他·2025-02-01 09:41

38字以上的标题：OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法：详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测：OMP及基本信道估计、MRC检测，结合索引调制IM、空间调制SM、正交

OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法（详细注释），ZF均衡，低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计，MRC检测，结合索引调制IM，空间调制SM，正交空间调制，SM-OFDM

PGCUZcQeR·2025-02-01 06:23

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

微服务架构的九大核心组件：构建现代应用的基石

微服务架构允许将应用程序分解为一组小型、独立的服务，每个服务都围绕特定的业务功能构建，并且可以独立部署和扩展。这种架构模式不仅提高了开发效率，还增强了系统的可维护性和可扩展性。

了尘风镜·2025-02-01 05:14

什么是 Next.js 中的代码分割？如何提升性能？

代码拆分的核心思想是将应用的代码分解成更小、更易管理的部分，并在需要时动态加载这些部分。通过减少应用的初始加载时间，这一技术显著提升了性能和用户体验。

·2025-02-01 05:09

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中

Limiiiing·2025-02-01 04:03

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级

挂科边缘·2025-02-01 04:30

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作

APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

java 异常断言日志,JAVA的异常，断言，日志

一：异常所有的异常都是由Throwable继承而来，在下一层立即分解为：Error和Exception。Error类层次结构描述了java运行时系统的内部错误和资源耗尽错误。

lockwherever·2025-02-01 02:19

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 06课题、字符串

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础06课题、字符串一、字符串特征操作示例二、创建字符串使用单引号或双引号使用三引号字符串字面量字符串内容转义字符三、字符串运算符1.字符串连接（加法运算符

明月看潮生·2025-02-01 01:36

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

【玄机】流量特征分析-小王公司收到的钓鱼邮件

Content-Length:85834x-powered-by:PHP/7.4.33content-description:FileTransfercontent-disposition:attachment;filename=TD.zipcontent-transfer-encoding:binaryexpires:0cache-control:must-revalidate,post-che

2401_84302796·2025-01-31 23:25

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本x3个特征

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

（尚硅谷 java 学习 b 站大学版）Day11 面向对象基础知识初入门

Java面向对象学习的三条主线：1、Java类及类的成员：属性、方法、构造器；代码块内部类2、面向对象三大特征：封装、继承、多态性、(抽象性)3、其他关键字：this\super\static\final

亢从文_Jackson·2025-01-31 23:52

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

刷题前必学！链表！用JavaScript学数据结构与算法

链表的基本形态链表和数组都是有序的列表，都是线性结构（有且仅有一个前驱，有且仅有一个后续）；不同点在于，链表中，数据单位的名称叫做“结点”，而结点和结点的分布，在内存中都是离散的1.数组的“连续”在内存中最为关键的一个特征

·2025-01-31 21:31

构建DDPM模型：实现手写数字生成

早期的图像生成方法主要依赖于手工设计的规则和特征，例如，基于规则的纹理合成、基于特征的图像变形等。这些方法通常需要大量的领域知识和人工调整，难以生成高质量的图像。1.2.深度生成模型的崛

AI天才研究院·2025-01-31 19:16

特征选择（机器学习）

目录1.为什么需要特征选择2.常见的特征选择方法2.1过滤式（FilterMethods）小示例（用Python伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3

赵孝正·2025-01-31 18:10

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

在改进YOLOv10的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。

Limiiiing·2025-01-31 17:31

热方程与波动方程

partialu}{\partialt}=\alpha\nabla^2u∂t∂u=α∇2u其中，u(x,t)u(x,t)u(x,t)是温度分布，α\alphaα是热扩散系数，∇2\nabla^2∇2是拉普拉斯算子

*Major*·2025-01-31 16:56

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**更强的特征提取能力**2.**改进的多尺度检测**3.**轻量化设计**4.**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.

qq1309399183·2025-01-31 14:03

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

Python OpenCV图像位运算详解

PythonOpenCV图像位运算详解图像处理是近年来非常热门的一项技术，其中图像二值化、特征提取、形态学处理等应用广泛。

缤纷彩色·2025-01-31 12:18

Python与R统计（4）泊松分布

以下是Python与R语言在进行泊松分布建模时的关键区别及示例代码演示：一、核心区别对比特征Python(numpy/scipy)R(stats包)语法格式numpy.random.poisson(lam

宠物与不尤编程·2025-01-31 12:48

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

5. 言语理解与表达 5-中心理解题-关联词因果

关联词-因果核心特征结论是重点：在因果关系中，结论通常是文段的中心内容。

上岸学堂·2025-01-31 11:40

B2B AI创业达到1000万美元年收入的关键要素

一、瞄准市场：未被充分数字化的行业目标行业特征：依赖Excel

花生糖@·2025-01-31 10:05

Simula语言的区块链

它以去中心化、透明性和不可篡改性为核心特征，为各种应用提供了新的解决方案。

慕璃嫣·2025-01-31 07:33

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表

辞落山·2025-01-31 04:11

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