无监督

Python面试宝典13 | Python 变量作用域，从入门到精通

理解变量作用域对于编写清晰、可维护、无bug的代码至关重要。什么是变量作用域？简单来说，变量作用域就是指一个变量在程序中可以被访问的范围。

多森AI·2025-02-03 06:51

day23|leetCode 39. 组合总和 , 40.组合总和II , 131.分割回文串

5.组合总和给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合，并以列表形式返回。

kcwqxx·2025-02-03 05:16

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。

gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

读书笔记-《Spring技术内幕》（一）IoC容器的实现

为此，我特地翻了下上大学时用JaveWeb开发的项目（无框架），希望能让大家更好理解。01SpringIoC容器概述Spring的架构图如上所示，IoC与AOP都是Sp

萝卜青今天也要开心·2025-02-03 04:04

python中的time模块

这个模块的功能不是适用于所有的平台这个模块中定义的大部分函数是调用C平台上的同名函数实现一些术语和约定的解释：1.时间戳(timestamp)的方式：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月１日开始按秒计算的偏移量(time.gmtime(0))此模块中的函数无

renpingsheng788·2025-02-03 03:25

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量

潘儿er·2025-02-03 02:17

上海建筑物轮廓全境面图层shp格式arcgis数据无偏移坐标字段有高度和楼层属性内容测评

本文将详细解析标题和描述中提到的“上海建筑物轮廓全境面图层shp格式arcgis数据无偏移坐标字段有高度和楼层属性2022年6月”这一IT知识主题，主要涵盖GIS（地理信息系统）技术、数据格式、以及在城市规划与管理中的应用

天赐信息科技·2025-02-03 02:15

基于云计算的自然资源视频监控系统设计与研究

该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统，通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析，进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。

罗伯特之技术屋·2025-02-03 00:00

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1

本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃)，都是采用无提示词的硬核提问方式，测试视频如下。

您好啊数模君·2025-02-03 00:29

【C语言】带头双向循环链表（list）详解（定义、增、删、查、改）

前言实际中链表的结构非常多样，上篇单链表博文中我们介绍了8种链表结构，但实际中最常用的还是这两种结构无头单向非循环链表：结构简单，一般不会单独用来存数据。

Morning_Yang丶·2025-02-02 21:41

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

【定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标+2022年】这一资源是GIS领域的重要数据集，主要用于城市规划、地理分析和建筑管理等方面。

天赐信息科技·2025-02-02 21:37

python信号与槽（二）

fromPyQt5.QtCoreimport*classMultiSignal(QObject):##信号变量定义#无参信号signal1=pyqtSignal()#signal2=pyqtSignal

a_b_c_007·2025-02-02 20:07

python算法和数据结构刷题[3]：哈希表、滑动窗口、双指针、回溯算法、贪心算法

组合问题39.组合总和-力扣（LeetCode）给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出

励志成为美貌才华为一体的女子·2025-02-02 19:29

关于排查python内存泄露的简单总结

pdb感觉用起来很方便，可以调试代码，对原来的代码无侵入性。排查问题的过程中，多线程场景下，相关的工具，显得无力的。

翔云123456·2025-02-02 19:23

axios 登录后设置header_axios如何利用promise无痛刷新token

需求最近遇到个需求：前端登录后，后端返回token和token有效时间，当token过期时要求用旧token去获取新的token，前端需要做到无痛刷新token，即请求刷新token时要做到用户无感知。

weixin_39648430·2025-02-02 16:37

Mongo数据库简介

]-发布：2010-11-1810:16:59-来源：无忧技术网转载http://www.liqwei.com/database/other/2010/778.shtmlMongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库

chqj_163·2025-02-02 16:34

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。

BugNest·2025-02-02 16:03

Spring Boot 3.x 系列【6】日志框架集成及配置

有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。

墨禹·2025-02-02 15:30

Android 绘图工具与实战（具体例子）

w3cnote/android-tutorial-drawable-tool.html三大绘图工具：1)Paint(画笔):就是画笔,用于设置绘制风格,如:线宽(笔触粗细),颜色,透明度和填充风格等直接使用无参构造方法就可以创建

Chasing stars·2025-02-02 15:58

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习

对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

技术背景介绍Elasticsearch提供多租户能力和无模式的JSON文档存储，广泛应用于全文搜索和分析场景。通过将其与语言模型结合

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

Redis | 字典

字典中的每个键都是独一无二的，程序可以在字典中根据键查找与之关联的值，或者通过键来更新值，又或者根据键来删除整个键值对，等等。字典在Redis中的应用相当

瘦弱的皮卡丘·2025-02-02 11:01

5G无线网络架构及规划

网络传输过程中的噪声:噪声分两种,一种是有源噪声(外部),一种是无源噪声(热噪声)5G通信网络架构移动通信网络有由三部分构成接入网:是离用户端最近的末端网络(无线基站就属于接入网),负责把用户端(手机)

陆墨宁·2025-02-02 09:18

洛谷 P1888 三角函数（C语言）

输入格式一行，包含三个正整数，即勾股数a,b,c（无大小顺序）。

Frida_cc·2025-02-02 09:16

C++初阶 -- 手撕string类(模拟实现string类)

目录一、string类的成员变量二、构造函数2.1无参版本2.2有参版本2.3缺省值版本三、析构函数四、拷贝构造函数五、c_str函数六、operator=重载七、size函数八、迭代器iterator8.1

Peace & Love487·2025-02-02 09:43

CSS3过滤与混合模式

其基本语法如下：element{filter:none|[]*|;}none：无滤镜效果。：滤镜函数，常见的包括：blur(px)：模糊效果，参数为模糊半径（像素值）。

天涯学馆·2025-02-02 04:32

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。

清水白石008·2025-02-02 03:06

【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

从MySQL到NoSQL：分析传统关系型数据库与NoSQL数据库的协同

关系型数据库是基于关系模型的数据库，它将数据存储在不同的表中，每个表都有各自的独一无二的主键。表与表之间通过共享的数据项相互关联。

哎你看·2025-02-01 22:31

Google Chrome-便携增强版[解压即用]

pwd=f5qa#a特点描述√无升级、便携式、绿色免安装，即可以覆盖更新又能解压使用！

私人珍藏库·2025-02-01 21:21

洛谷P5732 【深基5.习7】杨辉三角

输入格式无输出格式无输入输出样例输入：6输出：11112113311464115101051原代码：#includeusingnamespacestd;inta[22][22]={};intmain()

＂逸＂狗当先的小逸·2025-02-01 16:13

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

Implementing Flash-Cached Storage Systems UsingComputational Storage Drive with Built-inTransparen

因此，本工作提出了一种无索引的缓存管理方法，通过利用带有内置透明压缩的ssd，在很大程度上简化了基于闪存的缓存管理。我们进行了各种实验来评估所提出的cache管理的写放大和读性能，结果表

飞鸟与鹿·2025-02-01 15:34

当区块链遇见AI：智能合约如何驱动下一代 DApps

智能合约（SmartContracts）作为区块链的核心组成部分，能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力，使得DApps的功能

威哥说编程·2025-02-01 15:33

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

贪心算法-活动选择问题&背包问题

目录活动选择问题无重叠区间-Leetcode435分数背包问题--贪心解法贪心法0-1背包问题贪心法贪心算法的局限Setcoverproblem活动选择问题分析:/*要在一个会议室举办n个活动-每个活动有它们各自的起始和结束时间

->yjy·2025-02-01 11:30

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

12.udp

12.udp**1.UDP特性****2.UDP编程框架（C/S模式）****3.UDP发送接收函数****4.UDP编程练习**1.UDP特性连接特性：无链接，通信前无需像TCP那样建立连接。

就很对·2025-02-01 05:40

STM32串口控制LED灯的亮灭

我所使用的开发板主控芯片是STM32F401RET6，主频84MHz,首先要进行串口的初始化：/*函数功能：串口的初始化函数名：Usart_Init返回值：无参数：u32brr备注：USART1_TXD

独自破碎E·2025-02-01 05:38

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

毕业设计项目深度学习人体目标检测

2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。

bee_dc·2025-01-31 23:26

【架构师基础（二）】Java 架构设计的基本原则

无套路、关注即

架构学院·2025-01-31 19:13

ChatGPT的150个角色提示场景实测（12）保姆

你将负责监督幼儿，准备饭菜和零食，协助做家庭作业和创意项目，参与游戏时间的活动，在需要时提供安慰和安全保障，注意家中的安全问题，并确保所有需求得到照顾。

earthzhang2021·2025-01-31 18:06

【Java 线程池】详解

线程池详解无套路、关注即可领。持续更新中关注公众号：搜【架构研究站】回复：资料领取，即可获取全部面试题以及1000+份学习资料在现代的Java并发编程领域，线程池扮演着至关重要的角色。

架构学院·2025-01-31 18:05

无矛盾的最佳球队|2027

本文涉及知识点C++动态规划离散化LeetCode1626.无矛盾的最佳球队假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数总和。

闻缺陷则喜何志丹·2025-01-31 17:30

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

Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发，起初是一个用于深度卷积网络的Python框架（无

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

5分钟了解 Golang 的快速编译

Golang通过一系列技术选择提升编译速度，包括简化依赖管理、高效的工具链、无预处理器、简单的语言设计以及增量编译等，这些策略使得Golang成为了开发人员的首选，尤其适合云计算等需要快速开发的领域。

俞凡 DeepNoMind·2025-01-31 08:41

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

登录ChatGPT的时候总是卡在“验证你是人类”

网上比较常用的解决办法（以谷歌浏览器为例）切换无痕浏览清除所有cookie。（Ctrl+Shift+Delete)。会提示清除多久的，是24小时之内的，还是一周之内的等等等。更换科学上网节点。

张biubiu·2025-01-31 07:58

推荐频道

无监督