文本特征

新手村：数据预处理-异常值检测方法

数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

面对对象（对象，类，属性以及三大特征）

1.面对对象的基本概念：是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO(Object-Oriented)方法，是建立在"对象"概念基础上的方法学。对象是由数据和容许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。而类的继承性是对具有层次关系的类的属性和操作进行共享的一种方式。所谓面向对象就是基于对象概念，以对象为中心，以类和继承为
码农彭于晏1号·2025-03-17 04:10

html css 笔记

四大内核:webkitTridentGeckoblink.02_网页相关知识构成网址网站网页网页标准：结构表现行为分别对应HTMLCSSJavaScript03_HTML简介HTML是什么译为：标记语言超文本
小箌·2025-03-17 02:27

Linux 命令学习记录

目录基础命令文件与目录操作文本处理系统信息权限管理进阶命令进程管理网络操作磁盘管理Shell脚本高级技巧管道与重定向正则表达式任务调度性能监控案例实战日志分析自动化部署服务器监控基础命令文件与
hxung·2025-03-17 02:50

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低
新说一二·2025-03-17 00:43

使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程）

本教程将使用Python构建一个完整的爬虫程序，调用高德地图API，解析和存储交通数据，并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地
Python爬虫项目·2025-03-17 00:40

Unicode码------二个字节编码的系统

Unicode码：Unicode码也是一种国际标准编码，采用二个字节编码它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。
Mar.三月·2025-03-17 00:06

Mysql数据库简要介绍

数据库版本（Mysql为例）版本4：InnoDB,增加事务的处理，并改进全文本
u010868192·2025-03-17 00:06

一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal

以下是对该模型的详细解释：模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。
数据分析能量站·2025-03-16 22:57

二八定律学sed

sed（流编辑器）是一种强大的文本处理工具，常用于对输入流（文件或管道）进行基本的文本转换。
m0_53747349·2025-03-16 22:56

Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进

1.条件生成式对抗网络（cGANs）1.1基本原理条件生成式对抗网络（cGANs）通过引入额外的条件信息（如类别标签、文本描述等），使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
爱研究的小牛·2025-03-16 21:50

CSS文本样式

文本text属性写在前面：上午我在做计组实验就没有去写博客，现在赶紧补上，还有五门期末考试要复习，加油。
·2025-03-16 21:10

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

一、敏捷开发适配中小团队的底层逻辑1.1中小团队的典型特征1.2敏捷开发的价值放大器效应二、敏捷实施的五大实战步骤2.1团队定制化改造（关键！）
蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。
一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma
清风AI·2025-03-16 19:03

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

基础参数设置随机种子（seed）：设置一个固定的随机种子值，可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1，则每次生成的图像都是随机的。
壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。
清风AI·2025-03-16 19:00

Twilio发送短信

TwilioSMS使应用程序能够发送和接收文本消息。利用Twili
五彩的颜色·2025-03-16 18:27

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。
云梦优选·2025-03-16 18:57

【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性）

它用于衡量单词之间的相似性，广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设（DistributionalHypothesis）分布式相似性基于以下假设：“Yoush
pen-ai·2025-03-16 18:25

LinuX---Shell正则表达式

在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。在Linux中，grep，sed，awk等命令都支持通过正则表达式进行模式匹配。
雁过留声花欲落·2025-03-16 17:49

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。
欣然～·2025-03-16 15:08

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model）， 词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与
pen-ai·2025-03-16 15:37

php中文乱码无法解决_PHP基础|如何解决中文乱码问题？

一般来说，乱码的出现有2种原因，一种是由于编码(charset)设置错误，导致浏览器以错误的编码来解析，从而出现了满屏乱七八糟的“天书”，第二种就是文件被以错误的编码打开，然后保存，比如一个文本文件原先是
梦里一只喵·2025-03-16 15:06

大语言模型微调和大语言模型应用区别

应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务，如通过提示生成文本或回答问题，无需更改模型本身。研究表明，微调适合需要领域专精的任务，而应用更适合通用任务，效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
AI Echoes·2025-03-16 15:34

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、旋转为特征的疾病，给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理，对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中，要注重老人的姿势管理。
全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上
努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。
zzlyx99·2025-03-16 15:01

移动端Canvas实现手写签名

技术选型1.使用CanvasAPIHTML5的CanvasAPI提供了在网页上绘制图形的能力，包括路径、文本、图像等，非常适合用来捕捉和展示手写签名。在移动
不知名靓仔·2025-03-16 14:59

在Qt Designer中使用自定义小部件编程

QtDesigner内置了许多标准小部件，如按钮、文本框和标签等。然而，有时候我们可能需要在QtDesigner中使用自定义小部件来满足特定的需求。
DevRevolt·2025-03-16 13:51

SSE vs WebSocket，谁更适合实时文本传输？

引言SSE和WebSocket是常见的实时数据传输技术，在在线文本传输工具中，如何选择合适的方案？
A__tao·2025-03-16 13:20

QT编程之QGIS

QGIS的目标是成为一个GIS系统，提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能
byxdaz·2025-03-16 13:49

大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。
AI天才研究院·2025-03-16 13:17

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost
supernova121·2025-03-16 12:10

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限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
时光旅人01号·2025-03-16 12:09

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。
艽掵猫·2025-03-16 11:35

python xpath定位元素方法_关于python中的xpath解析定位

爬取的网站：http://jbk.39.net/chancegz/这里只针对个别属性值：#例如：'别名'下的span标签文本，‘发病部位'下的span标签文本以及‘挂号科室‘下的span标签文本#defdisease
weixin_39975366·2025-03-16 11:04

用Python提取json数据到Excel文件中

在之前的文章疯狂学习GIS：Python读取JSON数据并存储为CSV表格中，我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法；而本文我们将针对不同的待提取数据特征，给出另一种方法
程序媛了了·2025-03-16 11:01

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
编码实践·2025-03-16 10:59

基于 svm 的金融咨询情感分析

github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇
ouprince·2025-03-16 10:28

《Hello YOLOv8从入门到精通》4， 模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。
Jagua·2025-03-16 10:54

华为OD机试 - 代码编辑器（Java & JS & Python）

程序的输入为已有的代码文本和指令序列，程序需输出编辑后的最终文本。指针初始位置位于文本的开头。
清水乐园·2025-03-16 09:53

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
可问 可问春风·2025-03-16 09:22

【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

（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。
·2025-03-16 08:23

NLP复习3，手撕多头attention

__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头
地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包

有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看
傍晚冰川·2025-03-16 07:37

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):将文本分成一组一个或多个标记
weixin_40455124·2025-03-16 06:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？
林聪木·2025-03-16 06:59
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